Zusammenarbeit im neu gebildeten Risk Accumulation Management Platform (RAMP)-Team und verantwortlich für die Entwicklung hochperformanter API-Services, geospatialer Lösungen und Echtzeit-Berechnungskomponenten auf der Databricks-Plattform
- Ziel ist es, Versicherungsrisikodaten zu zentralisieren, zu analysieren und in Echtzeit verfügbar zu machen
Das Projekt ist Teil der strategischen Transformation des Risikobelastungsmanagements in der Versicherungsbranche
Aufgabe ist die Konzeption und Implementierung hochperformanter API-Services und Berechnungs-Engines, die bereitstellen:
- Geospatial-Berechnungen
- Risikobewertung
- Katastrophenmodellierung
- Risikoklassifizierung
- Unterstützung des Underwritings
- Echtzeitdatenzugriff
Das Projekt verbindet Data Engineering, API-Entwicklung und moderne Databricks Model-/Feature-Serving-Technologien
Aufgaben und Verantwortlichkeiten:
- Entwurf und Entwicklung hochperformanter REST-API-Services
- Implementierung von Berechnungs-Engines für:
  - Katastrophenmodellierung
  - Berechnungen zur Risikoakkumulation
  - Exposure-Analysen
- Entwurf und Implementierung geospatialer API-Services
- Entwicklung von Services für:
  - Geocoding
  - Distanzberechnungen
  - Risikoklassifizierung
  - räumliche Indizierung
- Implementierung von Databricks Model Serving-Lösungen
- Implementierung von Databricks Feature Serving-Endpunkten
- Entwurf von Integrationsschnittstellen für:
  - Reporting-Systeme
  - Underwriting-Anwendungen
  - Dashboards
  - Analytische Plattformen
- Optimierung der Performance von API-Services
- Entwurf von Monitoring und Observability
- Implementierung von:
  - Lasttests
  - Performance-Tests
  - Health-Monitoring
- Zusammenarbeit mit:
  - Aktuaren
  - Katastrophenmodellierern
  - Underwritern
  - Data-Engineering-Team
- Vertretung und Kooperation mit dem Data Engineer im Team
Verwendete Technologien
- Must-have-Stack
  - Python
  - REST-APIs
  - Databricks
  - SQL
  - Pandas
  - NumPy
  - Git
  - CI/CD
- Projekt-Stack
  - Databricks Model Serving
  - Databricks Feature Serving
  - Lakehouse-Architektur
  - Delta Lake
  - Geospatial Processing
  - Spatial Indexing
  - API-Design
  - Automatisiertes Testing
  - DevOps
  Nice-to-have
  - GeoPandas
  - Shapely
  - H3
  - Azure Functions
  - Azure API Management
  - Azure Storage
  - MLFlow
  - C#
  - .NET
  - Databricks ETL
  - Insurance Data Platforms
Zusammenarbeit möglich im hybriden REMOTE + VOR-ORT-Modus [1 Tag pro Woche, Bratislava], oder nach weiterer Vereinbarung mit dem Kunden
Die finale Vergütung hängt von der Erfahrung des Kandidaten und dem Verlauf des Auswahlprozesses ab