Werkstudent:in Risk Data

Die **Viridium Versicherungsgruppe** ist Spezialist für das effiziente Management von Lebensversicherungsbeständen. Das bedeutet: wir erwerben Versicherungsunternehmen und ihre Vertragsbestände, integrieren sie in unsere Organisation und führen die Verträge langfristig fort.

Zur Viridium Gruppe gehören die Entis Lebensversicherung, die Heidelberger Lebensversicherung, die Proxalto Lebensversicherung und die Skandia Lebensversicherung.

Die Viridium Gesellschaften betreuen knapp vier Millionen Lebensversicherungsverträge und Assets in Höhe von mehr als 70 Milliarden Euro. Viridium ist damit eine der größten Lebensversicherungsgruppen in Deutschland und trägt dazu bei, dass die Lebensversicherung ein verlässlicher Teil der privaten Altersvorsorge für Millionen Menschen bleibt.

Für die **Mitarbeit an einem Data Analytics Projekt** an unserem Standort

**Neu-Isenburg**

bei Frankfurt am Main suchen wir jetzt eine:n

**Werkstudent:in Risk Data & Analytics**:
**Worum es geht**:
**Unsere Kolleg:innen aus dem Risikomanagement philosophieren gerne.**

(Sie spinnen rum, könnte man auch sagen.)
- Natürlich machen sie vor allem ihren Job. Aber weil sie Spaß daran haben (und einen tollen Chef, der das fördert), denken sie auch über Dinge nach, die weit über ihren eigentlichen Auftrag hinausgehen. Die berühmte Extrameile - aber freiwillig gelaufen, und mit Rückenwind._

Eine Frage beschäftigt sie seit einiger Zeit ganz besonders:
**“Wie kommen wir als Risikomanager:innen einfach und schnell an Daten, auf die wir aktuell nicht oder nur sehr umständlich zugreifen können? Damit wir Risiken (noch) besser beurteilen und unsere Kolleg:innen (noch) besser beraten können?”**

Und genau hier setzen wir an: Weg mit den Datensilos, Schluss mit dem ewigen Warten auf Informationen und Adieu zu endlosen Excel-Exporten. Mit Denodo tauchen wir ein in die Welt der Datenvirtualisierung, um eine Plattform zu erschaffen, die es uns ermöglicht, genau das zu tun: Ein einfacher, schneller Zugriff auf alle Daten, die wir brauchen, um Risiken nicht nur zu erkennen, sondern sie regelrecht zu durchschauen.

Für den Aufbau und die Implementierung dieser Risk Data Plattform suchen wir Dich - eine:n Student:in mit Coding-Skills, Kreativität und Interesse an allem, was mit Data Integration, Data Analytics, Data Science, Machine Learning und Data Visualization zu tun hat.

**Was ist besonders am diesem Student:innen-Job?**
- “Kein Kaffeekochjob”: Du arbeitest an einem unserer wichtigsten und innovativsten Projekte mit, übernimmst Aufgaben, die für dieses Projekt erfolgskritisch sind und kannst damit direkt zur Wertsteigerung beitragen
- Du bist auch als Student*in ein vollwertiges Teammitglied
- Du arbeitest sehr selbständig, aber nicht allein: Kolleg*innen unterstützen Dich jederzeit
- Du kannst und sollst eigene Ideen einbringen und direkt umsetzen
- Kompetentes Team, fachlich hohes Niveau, menschlicher und vertrauensvoller Umgang
- Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zum mobilen Arbeiten zur Vereinbarkeit von Job und Studium

**Deine Rolle**
- Mitwirkung am Design und der Implementierung des virtuellen Datenlayers, um interne und externe Datenquellen der Viridium zu integrieren
- Entwicklung, Umsetzung und Dokumentation von Use Cases in enger Zusammenarbeit mit unseren Abteilungen
- Programmierung und Testen der Use Cases auf der Plattform mit R oder Python
- Optimierung von Datenzugriff und -verarbeitung zur Verbesserung der Risikoanalyse
- Operationalisierung der Data Governance
- Unterstützung bei der Weiterentwicklung der Plattform
- Ausbau von Predictive Analytics in der Risikoanalyse

Kurz zum Tech-Stack:

- R oder Python, Posit Team, git, SQL, REST, JSON, Azure, Docker, Kubernetes, Linux, und insbesondere Denodo für Datenvirtualisierung

Dein Buddy wäre Jan-Hendrik Weinert, der sich das Ganze federführend ausgedacht hat.
*** Dieser Job ist genau richtig für Dich, wenn Du**
- eingeschriebene:r Student:in im Bereich Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik, Ökonometrie, Wirtschaftsinformatik oder einem anderen MINT-Fach bist, idealerweise ergänzt durch wirtschaftswissenschaftliche Inhalte
- gute Programmierkenntnisse in R oder Python und Erfahrung mit Datenvirtualisierungstools wie Denodo mitbringst
- ein Grundverständnis für Data Integration, Data Analytics, Data Engineering, Machine Learning und Data Visualization hast
- daran interessiert bist, an der Schnittstelle von Data Driven Risk Management und Data Architecture zu arbeiten
- sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift mitbringst
- uns für mind. 6 Monate und an 10 - 20 Stunden pro Woche unterstützen kannst
*** Wir bieten Dir**

Erste Einblicke in ein innovatives Geschäftsmodell, das der etablierten Versicherungsbranche neue Wege aufzeigt. Förderung und Gefordert-Werden von Führungskräften und Kolleginn:en, die zu den besten Ihres Fachs gehören. Eigenverantwortlich an interessanten, anspruchsvollen Themen arbeiten