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Position: Senior Analystin (w/m) im Bereich Schadenversicherung Unternehmenskunden
Institution: Basler Versicherungen
Location: Basel, Switzerland
Duties: Die Baloise krempelt sich gerade um: Digitalisierung trifft auf Business Transformation, Kulturwandel auf Strategic Skilling. Es ist ein Prozess, der uns vielfältig fordert und in dieser Phase des Wandels/Lernens, übernimmst du einen Job, den es erst seit kurzem gibt. Du verantwortest die analytische Weiterentwicklung der Schadenversicherung für Unternehmenskunden. Du kennst das Portfolio, kannst hier vertieft Auskunft geben und betreust wichtige Planungsprozesse. Du bringst unsere Digitalisierung voran und optimierst unsere Prozesse sowie Entscheidungsfindung mittels Automatisierung und Datamanagement. Du findest Use Cases und verbindest fachliche Anforderungen mit modernen analytischen Methoden (data/text mining, machine learning, visualization, semantic analysis, simulations, predictive modelling etc.). Unser Ziel: tiefere Erkenntnisse gewinnen, präzisere Vorhersagen treffen und effizientere/effektivere Massnahmen definieren. Von dir bereitgestellte Daten gehen u.a. in Planung, jährlichen Sanierungen, Compliance-Prozessen, Controllings, Portfolio-Eingriffen und Vertriebsmassnahmen auf. Du bist fachlich/technische Schnittstelle und mit deinem Spezialwissen auch beratend unterwegs
Requirements: Studium mit datenanalytischem Schwerpunkt und Berufserfahrung in einem solchen Umfeld; mehrjährige praktische Erfahrung in der Anwendung statistischer Analyseverfahren und Algorithmen basierend auf einem fundierten Methodikwissen; Erfahrung mit Projektleitungs- und Planungsprozessen; erlerntes methodisches und wissenschaftliches Vorgehen in der Prüfung von Hypothesen und kritischer Betrachtung alternativer Hypothesen
   
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Aber bleib nicht wie du bist. Welche Spuren hinterlässt du? Karriere in der Schweiz Karriere in der Schweiz Zur Übersicht Aktuelle Jobs Baloise als Arbeitgeberin Arbeiten als... Berufseinstieg Fragen & Kontakt Karriere in unseren Ländergesellschaften Karriere in unseren Ländergesellschaften Zur Übersicht Karriere in Deutschland Karriere in Belgien (nl) Karriere in Luxemburg (fr) Karriere in Liechtenstein Karriereblog Karriereblog Zur Übersicht Menschen & Geschichten Bewerbungs- und Karrieretipps Kontakt für Startups Kontakt für Medienanfragen Kontakt für Investoren & Analysten Folgen Sie uns Facebook Instagram Xing LinkedIn Twitter socialMedia.youtube.label GitHub Suche löschen submit search Tab left Tab right Ihr Webbrowser ist veraltet. Bitte aktualisieren Sie Ihren Browser für mehr Sicherheit, Geschwindigkeit und den besten Komfort beim Surfen. Microsoft Edge Google Chrome Suche Suche Menü Senior Analystin (w/m) im Bereich Schadenversicherung Unternehmenskunden| 80% oder mehr Innovation durch Advanced Analytics: Wir bieten dir hier etwas Neues an! Eine analytische Stelle in einem versicherungstechnischen Bereich. Unterstütz uns mit deiner «Daten-Brille», lass uns präziser und effizienter agieren! Standort Basel-Stadt Berufserfahrung Berufserfahrene Was dich erwartet Die Baloise krempelt sich gerade um: trifft auf Business Transformation, Kulturwandel auf . Es ist ein Prozess, der uns vielfältig fordert und in dieser Phase des Wandels / Lernens, übernimmst du einen Job, den es erst seit kurzem gibt. Du verantwortest die analytische Weiterentwicklung der Schadenversicherung für Unternehmenskunden. Du kennst das Portfolio, kannst hier vertieft Auskunft geben und betreust wichtige Planungsprozesse. Du bringst unsere Digitalisierung voran und optimierst unsere Prozesse sowie Entscheidungsfindung mittels Automatisierung und Datamanagement. Du findest Use Cases und verbindest fachliche Anforderungen mit modernen analytischen Methoden (data/text mining, machine learning, visualization, semantic analysis, simulations, predictive modelling etc.). Unser Ziel: Von dir bereitgestellte Daten gehen u.a. in Planung, jährlichen Sanierungen, Compliance-Prozessen, Controllings, Portfolio-Eingriffen und Vertriebsmassnahmen auf. Du bist fachlich/ technische Schnittstelle und mit deinem Spezialwissen auch beratend unterwegs. Was wir erwarten Dass du grosse Datenmengen aufbereiten, analysieren und demokratisieren kannst - dies anhand von bestehenden Daten und auf der Suche nach neuen sinnvollen Datenquellen. Wichtig ist, dass du Daten in Beziehung zu unserem versicherungstechnischen Geschäft siehst und ins Business übersetzen kannst. Lass uns verstehen, was du analysierst! : Du hast viele verschiedene Menschen um dich, die du unterschiedlich adressieren solltest. Deine Qualifikationen: Studium mit datenanalytischem Schwerpunkt und Berufserfahrung in einem solchen Umfeld. mehrjährige praktische Erfahrung in der Anwendung statistischer Analyseverfahren und Algorithmen basierend auf einem fundierten Methodikwissen Erfahrung mit Projektleitungs- und Planungsprozessen erlerntes methodisches und wissenschaftliches Vorgehen in der Prüfung von Hypothesen und kritischer Betrachtung alternativer Hypothesen Deine Skills: Programmierkenntnisse (z.B. R, Python und SQL) Beherrschen von Business Intelligence-Tools (z.B. SAS VA, SAS EG) fundiertes Wissen im Umgang mit und der Manipulation von Datenbanken Kenntnisse in Mathematik, Statistik, Wirtschaftswissenschaften, Datamanagement Neugierde und die Fähigkeit sich Themenfelder eigenständig erschliessen zu können Erfahrung in der Versicherungsbranche - im Idealfall im Bereich der Schadenversicherung für Unternehmen Was du bekommst und ein Bereich, der sich gerade transformiert. Wir finden in neuer Zusammenarbeit zusammen, suchen nach engerer Vernetzung, nach mehr Transparenz, nach . Ja, es ist ein Prozess und ja, er erfordert Geduld, aber wenn du hier mitgestalten willst, bist du herzlich eingeladen. Wir sind auf dem Weg, eine zu werden. Wir fördern Weiterentwicklung, bieten bis zu 10% Lernzeit in der Arbeitszeit, Linkedin Learning Zugänge und , die ein breiteres Verständnis für die Baloise als Ganzes unterstützen - im Sinne unserer Kunden/innen. Weitere findest du hier und einen hier. Lies dich gern durch unseren , lern uns kennen und bewirb dich, wenn das alles passt.
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