Associate I Risk Analytics

Description :Risk Consulting è una società di consulenza manageriale che offre servizi e soluzioni di gestione del rischio per grandi e medie imprese.ontrollata di Marsh , leader nel brokeraggio assicurativo, è parte del Gruppo internazionale Marsh McLenann .Cosa ti offriamo :Raccolta e manipolazione dei dati : Collaborare con i diversi colleghi per la raccolta e strutturazione dei dati utili alle successive analisi.Questo attraverso l'utilizzo di linguaggi di programmazione.Analisi dei dati : Utilizzare strumenti statistici e analitici per esplorare e interpretare i dati, identificando trend e pattern significativi.Sviluppo di codici e modelli mediante linguaggi di programmazione open source a vocazione statistico-attuariale (es. R, Python) per la quantificazione dei rischi.In alternativa, saranno sfruttati strumenti proprietari della Gruppo Marsh & McLennan Companies.Sviluppo di strumenti interattivi per la visualizzazione dinamica dei dati in tempo reale, ad esempio la creazione di dashboard personalizzabili, pensate per supportare decisioni basate su data insight.Creazione e automazione di report : Elaborare report dettagliati, chiari e accurati per fornire informazioni significative agli stakeholder interni ed esterni sfruttando linguaggi di programmazione.Collaborazione interfunzionale : Lavorare in stretta collaborazione con altri team per comprendere le esigenze di progetto e adattare le analisi di conseguenza.Stima delle distribuzioni di probabilità : Applicare modelli statistici avanzati per stimare le distribuzioni di probabilità associate alle variabili di rischio, contribuendo a una valutazione più dettagliata.Valutazione dei programmi assicurativi : Analizzare l'efficacia dei programmi assicurativi esistenti e sviluppare raccomandazioni per massimizzare l'utilità del cliente.Requisiti :Almeno 4 anni di esperienza su tematiche affini in società di consulenzaBuone competenze commerciali e di Business DevelopmentLaurea Magistrale in Data Science, Statistica o Scienze Attuariali, alternativamente laurea magistrale in Economia, Matematica o Informatica con forti capacità di analisi statistiche e data scienceConoscenza eccellente della lingua ingleseConoscenza avanzata del pacchetto office, in particolare Excel, Word e Power PointConoscenza avanzata dei principali linguaggi di programmazione in ambito statistico (R, Python), di strumenti per la creazione di Dashboard (Power BI) e delle principali tecniche di Machine LearningConoscenza avanzata di statistica con riferimento a : distribuzione di probabilità, modelli di regressione, stime predittive, test di ipotesiCuriosità e voglia di misurarsi con argomenti nuoviAttitudine alla collaborazione, supporto e problem solvingAttitudine alla collaborazione, supoorto e problem solvingMarsh, a business of Marsh McLennan (NYSE : MMC), is the world's top insurance broker and risk advisor.Marsh McLennan is a global leader in risk, strategy and people, advising clients in 130 countries across four businesses : Marsh, Guy Carpenter, Mercer and Oliver Wyman.With annual revenue of $24 billion and more than 90,000 colleagues, Marsh McLennan helps build the confidence to thrive through the power of perspective.For more information, visit marsh.com, or follow on LinkedIn and X.Marsh McLennan is committed to creating a diverse, inclusive and flexible work environment.We aim to attract and retain the best people and embrace diversity of age, background, disability, ethnic origin, family duties, gender orientation or expression, marital status, nationality, parental status, personal or social status, political affiliation, race, religion and beliefs, sex / gender, sexual orientation or expression, skin color, or any other characteristic protected by applicable law.Marsh McLennan is committed to hybrid work, which includes the flexibility of working remotely and the collaboration, connections and professional development benefits of working together in the office.All Marsh McLennan colleagues are expected to be in their local office or working onsite with clients at least three days per week.Office-based teams will identify at least one "anchor day" per week on which their full team will be together in person.#J-*****-Ljbffr