Vereinigtes Königreich
Zuora
IQUW Group
Data Analyst Exposure Management
Vereinigtes Königreich
City of London, England, United Kingdom
PythonReactSQL
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Überblick
Über uns
Starr ist ein globales Versicherungs- und Investmentunternehmen, das Sach- und Haftpflichtversicherungslösungen für Unternehmen und die Industrie anbietet. Starr hat sich zu einem der am schnellsten wachsenden Versicherungsunternehmen der Welt entwickelt und ist in 128 Ländern auf sechs Kontinenten tätig. Unsere talentierten und erfahrenen Mitarbeiter managen Risiken und unterstützen letztendlich das profitable Wachstum von Organisationen in einem dynamischen, wettbewerbsintensiven und sich ständig verändernden Markt. Werden Sie Teil unseres talentierten und passionierten Teams.
Zweck der Stelle
Die Stelle unterstützt den Exposure Analytics Manager bei der Entwicklung und Pflege einer Reihe innovativer Tools zur Verfolgung, Analyse und Verwaltung von Naturkatastrophen- und nicht-natürlichen Katastrophen-Expositionsakkumulationen im gesamten Unternehmen.
Diese Stelle eignet sich für Kandidaten mit fundierten Programmierkenntnissen und Interesse an Problemlösung und Prozessautomatisierung. Erfahrung mit Expositionsdatensätzen ist wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich.
Dies ist eine einzigartige Gelegenheit, in einem sich schnell entwickelnden und wachsenden Umfeld zu arbeiten, in dem Expositionsrisikomanagement und -analyse im Mittelpunkt unseres Geschäfts stehen.
Hauptverantwortlichkeiten
- Unterstützung des Exposure Analytics Managers bei der Bereitstellung zukunftsgerichteter Einblicke in das aktive Naturkatastrophenportfolio als Teil der jährlichen Syndicate Business Forecast (SBF) Übung und Erforschung von Methoden zur Automatisierung der Bereitstellung von Schlüsselmetriken.
- Entwicklung von Prozessautomatisierungspipelines im Exposure Analytics Team, um zeitnahe Aktualisierungen wichtiger analytischer Dashboards (z. B. unter Verwendung von Databricks, Power BI) sicherzustellen.
- Zusammenarbeit mit dem Research Team zur Entwicklung proprietärer Risikobewertungsdatensätze (z. B. unter Verwendung von Open-Source-Geodaten) für die qualitative Bewertung von Naturkatastrophengefahren, um verbesserte Preis- und Portfolio-Einblicke zu liefern.
- Unterstützung der Entwicklung von Code-Pipelines, die es Underwritern und leitenden Stakeholdern ermöglichen, ihr Naturkatastrophen-Expositionsposition auf verschiedenen Risikosichten (z. B. klimabedingte Sichten) im Einklang mit der neuesten wissenschaftlichen Forschung anzuzeigen.
- Entwicklung von Code zur Übersetzung von simulierten Naturkatastrophen-Schadensausgaben in verschiedene Formen, die im gesamten Unternehmen benötigt werden (Kapital, aktives Portfoliomanagement).
- Zusammenarbeit mit dem Kernteam für Exposure Management zur Entwicklung neuartiger Tools zur Verbesserung der Genauigkeit und Konsistenz von Naturkatastrophen-Preisgestaltungsergebnissen und zur Reduzierung manueller Arbeitslasten durch Python/SQL-Lösungen.
Die oben genannten Aufgaben und Verantwortlichkeiten sind keine erschöpfende Liste, und Sie können aufgefordert werden, andere angemessene Aufgaben zu übernehmen, die mit Ihrer Erfahrung und Ihren Kompetenzen vereinbar sind. Diese Beschreibung kann von Zeit zu Zeit geändert werden, um sich ändernden Geschäftsanforderungen Rechnung zu tragen.
Qualifikationen, Fähigkeiten und Erfahrungen
- Nachgewiesene Erfahrung in der Versicherungsbranche in einer datenfokussierten Rolle.
- Programmierkenntnisse, vorzugsweise Python und SQL.
- Nutzung von KI-Tools (z. B. MS Copilot) und KI-Code-Unterstützung.
Kernkompetenzen im Verhalten
- Analyse und Entscheidungsfindung
- Innovation und Problemlösung
- Leistungsorientierung
- Resilienz und Anpassungsfähigkeit
- Erfahrung in der Sachversicherung und/oder Erfahrung im Umgang mit Expositionsdaten ist sehr wünschenswert.
- Erfahrung mit Katastrophenmodellierungssoftware (RMS/Verisk) ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
- Vertrautheit mit front-end Dashboard-Lösungen (z. B. HTML/React/Dash) ist von Vorteil.
- Geodaten-Erfahrung (z. B. ArcGIS/QGIS) oder Erfahrung im Umgang mit Geodaten in Python ist wünschenswert.
- Erfahrung mit API ist wünschenswert.
Zusätzliche Informationen
Eine vollständige Stellenbeschreibung finden Sie hier
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Starr ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Das bedeutet, dass wir alle geeignet qualifizierten Bewerber unabhängig von Geschlechtsidentität oder -ausdruck, ethnischer Herkunft, Nationalität, Religion oder Glauben, Alter, sexueller Orientierung, Behinderungsstatus oder einem anderen geschützten Merkmal berücksichtigen. Wir stellen unsere Mitarbeiter nach Leistung ein und entwickeln sie weiter und sind bestrebt, ein integratives Umfeld für alle Mitarbeiter zu schaffen. Wir bieten allen Mitarbeitern erstklassige Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten. Unser Ziel ist es, unsere eigenen Talente zu fördern und das Beste aus den Menschen herauszuholen.
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