Actuarial Data Scientist (m/w/d) im Innendienst
Wiesbaden, HE, Germany
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R+V Versicherung
Unternehmensbeschreibung
Lass uns gemeinsam neue Wege gehen! Denn genau das tun wir bei der R+V, einem der größten Versicherer Deutschlands.
Willkommen im Ressort Kompositversicherung. Wir bieten für alle Zielgruppen und Vertriebswege bedarfsgerechte, innovative sowie serviceorientierte Produkte und Dienstleistungen unter anderem in den Bereichen Banken / Kredit, Kraftfahrt, Firmenkunden, Agrar und Transport inklusive der Schadenbearbeitung.
Stellenbeschreibung
- Du konzipierst, entwickelst und betreibst Du sowohl aktuarielle Kalkulationsmodelle als auch Data-Science-Anwendungen für die Neugeschäftstarife und Beitragsanpassungen in den Sparten der Schaden-/Unfallversicherung, Schwerpunkt Kfz.
- Du bringst Deine Programmiererfahrung und Data-Science-Expertise ein, um neuartige Pricing-Verfahren weiterzuentwickeln und zu implementieren.
- Gemeinsam mit zentralen und dezentralen Einheiten gewährleistest Du eine verlässliche Begleitung und aktuarielle Unterstützung im Tarifzyklus, wobei Du Datenanalyse- und Machine-Learning-Verfahren anwendest.
- Du berätst Fachbereiche sowie das Management kompetent bei aktuariellen und datenwissenschaftlichen Analysen und bereitest die Ergebnisse adressatengerecht auf.
- Du arbeitest aktiv in interdisziplinären Teams und Projekten mit, die sowohl aktuarielle als auch Data-Science-Aspekte umfassen.
Qualifikationen
- Deine Basis ist ein abgeschlossenes Hochschulstudium in Mathematik oder Wirtschaftsmathematik.
- Du hast erste Erfahrungen in der Schaden-/Unfallversicherung und mit Data Science, wobei Du idealerweise über umfassende Programmierkenntnisse in Python und ML-Libraries wie Numpy, Pandas, scikit-learn etc. verfügst.
- Du kennst Dich aus mit Softwareentwicklung, Versionskontrolle (Git), Testing und Arbeit in Linux-basierten Systemen und Deine Erfahrung mit Datenbanksystemen und der Aufbereitung hochdimensionaler Daten ist umfassend.
- Du hast praxisnahe Erfahrung mit ML-/KI-Algorithmen aus dem Bereich des Supervised Learnings und bist versiert in Techniken der kausalen Inferenz und Experiment-Design.
- Du bist in der Lage, Erkenntnisse aus Daten mithilfe verschiedener Visualisierungstechniken verständlich zu kommunizieren und hast Erfahrung mit Dashboard- und Monitoring-Tools.
- Du verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
- Deine analytischen Denkfähigkeiten, Kommunikations- und Präsentationsstärke sowie ausgeprägte Sozialkompetenz überzeugen.
Zusätzliche Informationen
Homeoffice: Flexible Arbeitszeiten im Homeoffice und Büro. Mehr Infos zu unserem hybriden Arbeiten findest du hier.
Arbeitszeiten: Standardmäßig 38h-Woche, Zeiterfassungssystem, Gleitzeit & Lebensarbeitszeitkonto.
Urlaub: 30 Tage Urlaub & zusätzliche arbeitsfreie Tage (24.12. und 31.12.).
Vergütung: 14 Monatsgehälter (inkl. Weihnachts- & Urlaubsgeld) oder Teilnahme am variablen Vergütungssystem, Sonderzahlungen, Mitarbeitertarife & Rabattaktionen.
Gesundheit: Betriebliche Altersvorsorge & Gesundheitsmanagement mit vielfältigen Angeboten. Unser hauseigenes Fitnessstudio und ein breites Netzwerk von Sportangeboten (Wellpass) stehen dir zudem online und bundesweit zur Verfügung.
Mobilität: Jobticket, Jobrad/Fahrradleasing, verkehrsgünstige Lage mit überdachten Fahrradparkplätzen.
Familie & Beruf: Eltern-Kind-Büros, Kindernotfallbetreuung, eigene Kindertagespflege „Raiffeisenzwerge“ sowie Pflegenetzwerk & Unterstützung durch die R+V-Sozialberatung.
Kulinarik: Gesunde & ausgewogene Speisen in unserem Betriebsrestaurant.
Weiterentwicklung: Förderung & Weiterentwicklung durch die R+V Akademie. Die Übernahme externer Qualifizierungsmaßnahmen komplettiert deine persönliche sowie fachliche Entwicklung.
Kultur: Wir leben Gemeinschaft. Unser Motto „Was einer nicht schafft, schaffen viele“ spiegelt sich auch in unseren Teams und dem täglichen Miteinander wider.
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Tags: Git Linux Machine Learning Mathematics NumPy Pandas Python R Scikit-learn Testing
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