Werkstudent:in Naturkatastrophenmodellierung | 50-60%
Veröffentlicht:
21 Februar 2025Pensum:
50 – 60%- Arbeitsort:Basel (Hauptsitz)
Dein Job in Kürze
- Lerne, sammle Berufserfahrung, lass dein Netzwerk wachsen und ach ja, verdien’ dein eigenes Geld neben deinem Studium.
- Analysiere Naturgefahrenrisiken (z.B. Hochwasser, Stürme, Erdbeben) für unser Versicherungsportfolio und entwickle Data-Pipelines und Modellierungstools in einem konzernweiten Projekt.
- Werde Teil unserer Studi-Community mit regelmässigen Lunches & Events.
Was dich erwartet
Dürfen wir dich als Finanzdienstleister überraschen? Dürfen wir dir sagen, dass wir unsere Welt weiterentwickeln, sie hinterfragen und uns unbedingt deinen Input wünschen? Setz dich mal mit unseren Gedanken auseinander und schau, ob du hier mitgestalten möchtest!
Als Werkstudi bist du bei uns eingebunden, wie alle anderen Mitarbeitenden auch: Wir integrieren dich in unsere Aufgaben, Projekte und Prozesse, und wünschen uns deinen Einsatz wie Input.
Diese Stelle führt dich direkt in den Bereich Quantitative Risk Modelling, wo dich folgende Aufgaben erwarten:
- Du analysierst Risikomerkmale in Gebäude- und Vertragsdaten.
- Du entwickelst automatisierte Datenbereinigungsprozesse.
- Du wendest AI an zur Recherche, Code-Generierung, Dokumentation und Effizienzsteigerungen in der Modellierung.
- Du hilfst mit in der Python-Entwicklung für End-to-End-Microservices (Daten → Modellierung → Analyse).
- Du befasst dich mit CI/CD-Integration mit Jenkins/ArgoCD/Bitbucket in der Private Cloud.
- Du wirkst mit im Testing von Code- und Modellkomponenten (Test-Driven Development).
Was deinen Job on top spannend macht: Rund 90 Studierende arbeiten bei Baloise in verschiedensten Bereichen und erhalten so die Möglichkeit, wichtige Praxisskills zu erlangen – werde auch du Teil dieser Community und vernetze dich regelmässig an diversen Events .
Dein Team
Wir sind ein interdisziplinäres, konzernübergreifendes Projektteam aus Data Scientists, Aktuaren und Aktuarinnen sowie IT-Experten und IT-Expertinnen, das mit Zahlen, Modellen und Code Naturgefahren entschlüsselt – für bessere Präventionsstrategien und einen Mehrwert für unsere Kundinnen und Kunden. Wir arbeiten kollaborativ mit IT und externen Partnern (öffentliche Institute, Modellanbietern) zusammen und probieren gerne neue Tools aus und sehen Fehler als Lernchance – getreu dem Motto: "Fail fast, learn faster".
Unser Team verbindet fachliche Expertise mit einer Kultur des offenen Austauschs: Ob im Pair-Programming, beim Brainstorming mit Underwriting oder in Workshops mit externen Partnern – wir schätzen Vielfalt und den Blick über den Tellerrand. Nach getaner Arbeit diskutieren wir gerne bei einem Kaffee oder After-Work-Drink, denn Zusammenhalt ist uns wichtig.
Deine direkte Ansprechperson ist der Projektleiter, der dich von Tag 1 an fachlich einarbeitet und als Mentor begleitet.
Was wir erwarten
Dass du dich bei uns einbringst und uns ergänzt. Hab nicht das Gefühl, du müsstest dich als Studi zurücknehmen. Wir wünschen uns, dass du Engagement zeigst , Ideen einbringst, Bestehendes hinterfragst und Projekte mit Freude zu deinen machst. Zeig uns Beispiele aus Studienprojekten, Praktika oder Open-Source-Contributions! Hab keine Sorge: Wir sind da, um dich mit Know-how zu unterstützen. So entwickeln wir uns gemeinsam weiter.
Bring ein wenig Ausdauer mit, denn als Versicherer sind wir im Wandel und Wandel braucht Zeit. Es ist ein Prozess, in dem wir einen Spagat zwischen neuer und alter Arbeitswelt miteinander aushalten. Sei du mutig Vorbild, das auch mal Dinge ausprobiert, vorschlägt, breit denkt. Du hilfst uns mit deiner Offenheit! Sei neugierig und bereit, bei uns zu lernen: Weiterentwicklung entsteht durch diese Haltung!
Im Speziellen wünschen wir uns, dass du:
- dich im Studium von Natur-/Ingenieurwissenschaften (z.B. Physik, Umweltnaturwissenschaften, MTEC) oder Data Science/Informatik/Statistik befindest – mit Vertiefung Datenanalyse.
- praktische Erfahrung in einer Programmiersprache (Python, R, Julia etc.) hast – Quereinstieg aus nicht-informatischen Studiengängen ausdrücklich erwünscht!
- keine Berührungsängste hast, fachliche Fragestellungen in mathematisch-technische Lösungen zu übersetzen.
Hilfreich wäre weiter, wenn du:
- bereits Erfahrung mit DevOps-Tools (Jenkins, Docker, Git, OpenShift) gesammelt hast.
- Grundverständnis von Test-Driven Development mitbringst.
- Offenheit für AI-Tools (Perplexity, GitHub Copilot etc.) zeigst.
Überzeug uns von dir mit einer kurzen Videobotschaft (ca. 3 Minuten), in der du folgende Fragen beantwortest:
- Wer bist du?
- Warum bist du die richtige Person für diesen Job?
- Welche Erfahrung bringst du bereits mit?
- Wie äussern sich meine analytischen Skills im (Job-/Studiums-)Alltag?
