Data Scientist - Insurance F M D

Werden Sie Teil unseres dynamischen Data-Science-Teams bei WTW, wo Innovation auf Wirkung trifft – in München, Deutschland. Wir suchen einen talentierten Data Scientist (m/w/d) mit Erfahrung im europäischen Erstversicherungsmarkt, sei es im Bereich Firmenkunden- oder Privatkundengeschäft. Arbeiten Sie mit führenden Branchenexperten zusammen und entwickeln Sie innovative Lösungen für namhafte Versicherer und Vermittler als

Data Scientist – Insurance (m/w/d)

Ihre Aufgaben

• Entwicklung von Prognosemodellen und analytischen Tools unter Einsatz moderner Data-Science-Methoden.
• Durchführung umfassender Reviews von Data-Science-Fähigkeiten zur Sicherstellung höchster Qualitätsstandards.
• Zusammenarbeit mit verschiedenen WTW-Teams zur Entwicklung innovativer Lösungen auf Basis von Markt- und Branchenerkenntnissen.
• Repräsentation von WTW als Thought Leader im Bereich Data Science Consulting und Technologie.
• Leitung wichtiger Projekt-Workstreams, Steuerung der Kundenkommunikation und Sicherstellung erfolgreicher Projektumsetzungen.
• Aufbau vertrauensvoller Kundenbeziehungen durch exzellente Kommunikation und hochwertige Projektergebnisse.
• Mitarbeit in vielfältigen Projekten zur Weiterentwicklung technischer, organisatorischer und kundenbezogener Kompetenzen.
• Einhaltung der professionellen Standards von WTW in Analysen, Beratung und Kundeninteraktionen.
• Mitwirkung bei der Entwicklung und Markteinführung neuer Pricing- und Tariflösungen.
• Unterstützung beim Ausbau von Intellectual Capital sowie bei strategischen Marktinitiativen.
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Finanzen & Business Development

• Erreichung der Ziele hinsichtlich fakturierbarer Stunden sowie Beiträgen zum Intellectual Capital.
• Unterstützung der Umsatzentwicklung durch die Erstellung von Kundenangeboten und die Demonstration des Mehrwerts unserer Lösungen.
• Ausbau des beruflichen Netzwerks und Pflege von Kunden- und Branchenkontakten zur Förderung des WTW-Leistungsportfolios.
• Effektive Zusammenarbeit in funktionsübergreifenden Teams sowie Aufbau starker interner Partnerschaften.