Data Science und Data Analysis
Daten als Basis für zukunftsweisende Entscheidungen
Unsere Data Scientistinnen und Data Scientisten analysieren grosse Datenmengen mit dem Ziel, Erkenntnisse zu generieren, Prozesse zu optimieren und innovative Produkte zu entwickeln. So wollen wir das ganze Potenzial aus der Digitalisierung ausschöpfen und die Mobiliar fit für die Zukunft machen.
Das Wichtigste zum Job auf einen Blick
- Ihre Handlungsempfehlungen dienen als Grundlage für die Weiterentwicklung unserer Produkte und für wegweisende Entscheidungen des Managements.
- Je nach Spezialisierung und Team befassen Sie sich mit unterschiedlichen Themen – von der Texterkennung über Digital Analytics bis zu Machine Learning.
- Sie helfen mit Ihrer Datenanalyse und -visualisierung dabei, unsere Kundinnen und Kunden besser zu verstehen und zukünftige Entwicklungen zu antizipieren.
Daten und Analytik bei der Mobiliar
Wir sind die persönlichste Versicherung der Schweiz. Daten helfen uns dabei, die Bedürfnisse unserer Kundinnen und Kunden zu verstehen und auf sie zugeschnittene Lösungen zu erarbeiten. Die Arbeit unserer Data Scientistinnen und Scientisten trägt wesentlich dazu bei.
Unter Berücksichtigung rechtlicher und ethischer Vorgaben aggregieren Sie interne und externe Datenquellen und erstellen darauf basierend Analysen und prädiktive Modelle. So erarbeiten Sie Entscheidungsgrundlagen für unsere Angebote und unser Management. Modelle werden auch direkt in unsere Applikationen im Schadenbereich, im Vertrieb, Marketing und weiteren integriert und tragen somit zur Optimierung und Vereinfachung der Produkte und Prozesse bei.
Unsere Mitarbeitenden im Bereich Daten und Analytik arbeiten in Bern und Zürich. Es erwarten Sie attraktive Arbeitsbedingungen mit modernsten Tools, flexiblen Arbeitsmodellen wie Home-Office sowie vielfältige Aufgaben in agilen, interdisziplinären Teams.
Die wichtigsten Berufe im Bereich Data Science
Data Scientistinnen und Data Scientisten arbeiten bei der Mobiliar in den folgenden Bereichen:
- Im Bereich Digital Analytics: Sie sammeln über digitale Zugänge Daten, analysieren diese und bereiten die Resultate auf. Sie nutzen prädiktive Modelle zur Datenanalyse, führen Statistiken durch und leiten daraus Empfehlungen ab, welche für die ganze Mobiliar zukunftsweisend sind.
- Im Bereich Customer Analytics: Sie konkretisieren Fragestellungen rund um unseren Kundenstamm mit Ihren internen Auftraggeberinnen und Auftraggebern und arbeiten eng mit internen Stakeholderinnen und Stakeholdern zusammen. Dazu wählen Sie die passenden Daten und Analyse-Methoden aus und gewinnen daraus wichtige Erkenntnisse. Basierend auf diesen Erkenntnissen ermöglichen Sie es, den Kontakt mit unseren Kundinnen und Kunden optimal zu gestalten.
- Im Bereich unstrukturierter Daten: Sie konzipieren, entwickeln und operationalisieren Machine Learning-Lösungen sowie datenbasierte Analysen und Methoden für die ganze Mobiliar Gruppe – dies hauptsächlich im Bereich der Texterkennung, aber auch in der Bild- und Spracherkennung. Dabei setzen Sie State-of-the-Art NLP und Deep Learning-Methoden ein.
Ihr Alltag im Bereich Data Science
Sie sind Teil eines interdisziplinären Scrum Teams, welches die Verantwortung für die Entwicklung, Umsetzung und Operationalisierung von Analytics Modellen hat (MLOps). Ihre Aufgaben ergeben sich durch Aufträge von internen Business Stakeholdern, strategischen Vorhaben sowie eigenen Ideen. Sie bereiten die nötigen Daten datenschutzkonform auf und unterstützen sie dabei, die richtigen Schlüsse zu ziehen. Dabei stehen Ihnen die neusten Technologien zur Verfügung: Sie arbeiten in Python, nutzen Data Science Libraries und verwenden Deep Learning Frameworks für Natural Language Processing und Bilderkennung.
Zudem sind Sie Teil einer internen Data Science Community (rund 20 Data Scientistinnen und Scientisten), welche sich regelmässig trifft, um eigene Use Cases zu challengen und best practices im Umgang mit Analysemethoden und Technologien zu besprechen.
Das bringen Sie als Data Scientistin/Data Scientist mit
Sie verfügen nicht nur über das nötige technische Wissen, Daten mit verschiedenen Tools zu analysieren und aufzubereiten. Sie denken zudem gerne interdisziplinär, haben einen starken analytischen Background, und sind kreativ. Als Data Scientistin oder Scientist verstehen Sie es, komplexe Themen zu vereinfachen und zielgruppengerecht aufzubereiten – auch visuell. Zudem übernehmen Sie eine beratende Rolle und begleiten das Business von der Konzeption, über die Entwicklung, bis hin zum Betrieb. Sie sind neugierig auf neue Ansätze in Artificial Intelligence und Machine Learning.
Data Science und Data Analysis bei der Mobiliar: Das sagen unsere Mitarbeitenden
Matthias Schranz – Data Scientist, Bern
«Ich arbeite als Data Scientist zum grossen Teil in einem agilen Umsetzungs-Team, wo sich alles ums Thema Schaden dreht. In diesem Team sind alle notwendigen Rollen von Business-Analyse bis Software-Entwicklung abgedeckt. Das bedeutet kurze Wege. Wir kennen unsere Stärken und funktionieren sehr gut als Team von Berufserfahrenen und Berufseinsteigerinnen und -einsteigern. So kommen wir auf viel bessere Lösungen, als wir es als Einzelne könnten.
Ein aktueller Case, den wir bearbeiten, ist die Prozessoptimierung der Schadenmeldung, besonders auf den digitalen Touchpoints – also über die Mobiliar App oder unsere Website. Am Anfang stand die Datenbeschaffung, die Datenanalyse und in enger Rücksprache mit dem Auftraggeber haben wir den Prozess hinter der Schadenmeldung erfasst und analysiert. Erst danach konnten wir beginnen, ein Modell für einen optimierten Prozess zu entwickeln. Inzwischen haben wir das Schadenformular durch Künstliche Intelligenz so stark automatisiert, dass der Kunde oder die Kundin beim Melden einfacher Schadenfälle Schritt für Schritt durchs Online-Formular begleitet wird. Dies spart nicht nur ihnen, sondern auch uns in der Schadenbearbeitung viel Zeit. Dadurch kann den Versicherten die Schadensumme innerhalb kürzester Zeit ausbezahlt werden.
Wir als Team sind im gesamten Prozess von der Analyse bis zur Umsetzung dabei und nach dem Go-Live für die technische Wartung zuständig – you build it, you run it. Wir setzen hochmoderne Methoden wie beispielsweise state-of-the-art Natural Language Processing ein und führen unsere Berechnungen cloudbasiert auf schnellsten Servern durch. Fürs Trainieren unserer Modelle und fürs einfache in Produktion setzen steht uns ein eigener technischer Stack im Unternehmen zur Verfügung. So sind wir reibungslos unterwegs und können uns als Data Scientists voll auf unsere eigentliche Arbeit konzentrieren.»