EY ist ein globales Unternehmen für professionelle Dienstleistungen und bietet Expertise in den Bereichen Wirtschaftsprüfung, Steuern, Beratung und Consulting. Die Teams unterstützen Organisationen dabei, komplexe geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen, das Vertrauen in die Finanzberichterstattung und die Märkte zu stärken sowie Daten und Technologie für ihre Transformation zu nutzen.
Das Unternehmen bietet unter anderem Beratung zu Unternehmensfinanzierungen, Transaktionsstrategien und Technologiethemen. EY arbeitet mit Kunden aus Bereichen wie Gesundheitswesen, Rechtsdienstleistungen, Marketing, Energie, Finanzen und öffentlichem Sektor zusammen. Nachhaltigkeit und Innovation prägen viele seiner Lösungen.
EY Manager im Risikoberatungsbereich – Versicherungsmathematische Gesundheitsanalysen und Modellvalidierung
EY sucht eine Führungskraft zur Validierung von Gesundheitskosten-, Schaden-, Prognose- und KI-/ML-Modellen. Die Rolle leitet Analytics-Projekte für Kunden aus dem Versicherungssektor über die globalen Delivery Services von EY.
Beschreibung
- Versicherungsmathematische und analytische Lösungen für Kunden aus dem Versicherungssektor entwickeln
- Mit Mitarbeitenden, Consultants, Managern, Kundenpartnern sowie globalen Versicherungs- und Beratungsexperten zusammenarbeiten
- Unabhängige Validierungen und Modellrisikomanagement für finanzielle, operative, prädiktive, Prognose- und KI-/ML-Modelle durchführen
- Modellmethoden, Annahmen, Datenqualität, Performance, Dokumentation und Governance-Rahmenwerke bewerten
- Gemeinsam mit Projektteams hochwertige Ergebnisse und praxisnahe Lösungen liefern
- Gezielte Lösungen und Schulungen für Mitarbeitende und erfahrene Teammitglieder bereitstellen
- Projekte innerhalb der vorgegebenen Zeit- und Qualitätsstandards abschließen
- Teamprioritäten festlegen, Fortschritte und Risiken melden sowie Margen und Ressourcennutzung überwachen
- Mit Kundenteams, Data Scientists, Geschäftsanwendern und EY-Experten zusammenarbeiten
- Prognosemodelle für Gesundheitskosten und Modelle zur Schadenvorhersage validieren
- Methoden zur Prognose von Schadenkosten und Inanspruchnahme prüfen
- Modelle für Budgetplanung und Finanzprognosen bewerten
- Modelle zur Optimierung von Erstattungen und Analysen des Erlöszyklus bewerten
- Modelle und analytische Rahmenwerke zur Erkennung von Betrug, Verschwendung und Missbrauch prüfen
- Die Validierung von KI-/ML-Modellen zur Unterstützung von Entscheidungen im Gesundheitswesen unterstützen
- Große Gesundheitsdatensätze auf Trends, Anomalien und Probleme bei der Modellperformance analysieren
- Ad-hoc-Analyseprojekte und Recherchen durchführen
- Aktuelle Entwicklungen in den Bereichen Gesundheitsanalysen, prädiktive Modellierung, KI/ML, Modell-Governance sowie relevante geschäftliche und wirtschaftliche Entwicklungen verfolgen
Anforderungen
- Mindestens 7 Jahre Erfahrung in Gesundheitsanalysen, prädiktiver Modellierung, Modellvalidierung, versicherungsmathematischen Analysen, Risikoanalysen, Data Science oder einem verwandten quantitativen Bereich
- Bachelor- oder Masterabschluss in Statistik, Mathematik, Versicherungsmathematik, Data Science, Wirtschaftswissenschaften, Ingenieurwesen, Informatik oder einer verwandten quantitativen Fachrichtung
- Fundierte Kenntnisse statistischer Verfahren, Prognosemethoden, prädiktiver Modellierung und maschinellen Lernens
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Microsoft Excel, einschließlich PivotTables, Power Query, fortgeschrittener Formeln, Datenmodellierung, Datenvalidierung und VBA/Makros
- Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- Fähigkeit, mehrere Aufgaben mit einer flexiblen Arbeitsweise zu bewältigen
- Fähigkeit, komplexe quantitative Ergebnisse zu interpretieren und Schlussfolgerungen klar zu vermitteln
- Erfahrung in der Führung von Teams und der Durchführung von Projekten
- Erfahrung im US-Gesundheitswesen, in der Krankenversicherung oder bei Managed-Care-Organisationen von Vorteil
- Erfahrung mit der Analyse von Gesundheitsversicherungsansprüchen, medizinischen Kostenprognosen, Versorgungssteuerung oder Analysen von Leistungserbringern von Vorteil
- Erfahrung mit der Prüfung von KI-/ML-Modellen und prädiktiven Analyselösungen von Vorteil
- Vertrautheit mit Rahmenwerken für Modellrisikomanagement und Governance-Standards von Vorteil
- Kenntnisse zu Medicare, Medicaid, kommerzieller Krankenversicherung und Erstattungsprozessen für Leistungserbringer von Vorteil
- Erfahrung in der Präsentation analytischer Ergebnisse und Validierungsschlussfolgerungen vor leitenden Stakeholdern von Vorteil
- Erfahrung mit Cloud-Analytics-Plattformen und modernen Datenökosystemen von Vorteil
- Fundierte SQL-Kenntnisse und Erfahrung im Umgang mit großen Datensätzen von Vorteil
- Erfahrung mit Python und/oder SAS für Analysen, Modellentwicklung oder Validierung von Vorteil
- Erfahrung mit Datenqualitätsprüfungen und quantitativen Tests von Vorteil
- Kenntnisse in GenAI und agentischer KI sind von Vorteil
Zusatzleistungen
- Fortlaufende Möglichkeiten zum Lernen und zur beruflichen Weiterentwicklung
- Tools und flexible Arbeitsbedingungen, die eine wirkungsvolle Arbeit unterstützen
- Entwicklung von Führungskompetenzen durch Erkenntnisse, Coaching und den Aufbau von Selbstvertrauen
- Eine vielfältige und inklusive Arbeitskultur
- Zusammenarbeit mit globalen EY-Teams an interessanten Projekten
- Zugang zu Lernangeboten, Kompetenzen und Erkenntnissen im globalen Delivery-Netzwerk von EY