Hastings Direct е базиран в Обединеното кралство дигитален доставчик на общо застраховане, който обслужва повече от 2,7 милиона клиенти със застраховки за автомобили, ванове, мотоциклети, домове и домашни любимци. Дейността му съчетава разработване и дистрибуция на продукти, подкрепени от възможности в областта на ценообразуването, управлението на измами, управлението на взаимоотношенията с клиентите и дигиталния маркетинг. Hastings Direct също така работи в тясно сътрудничество с водещи уебсайтове за сравнение на цени и има повече от 3400 служители. За търсещите работа профилът на компанията като работодател отразява голяма дигитално ориентирана застрахователна организация с възможности, свързани със застрахователни операции, технологии, маркетинг и обслужване на клиенти.
Специалист по данни – Hastings Direct (хибридно, Обединеното кралство)
В Hastings Direct, британски дигитален застраховател, ще създавате и оценявате прогнозни модели за ценообразуване, поемане на риск и застрахователен риск. Ще допринасяте за внедряването им в продукция, наблюдението на моделите и разработването на възпроизводими инструменти за работа с данни.
Описание
- Подпомагате проектирането, разработването и внедряването на прогнозни модели за ценообразуване на застраховки.
- Създавате и поддържате модели, които оценяват риска и насочват решенията за ценообразуване и поемане на риск.
- Помагате за интегрирането на прогнозни модели в продукционни системи.
- Съдействате за текущото наблюдение и поддръжка на моделите.
- Създавате и подобрявате многократно използваеми инструменти, конвейери и процеси за надеждно, ефективно и възпроизводимо моделиране.
- Прилагате договорените стандарти за програмиране, документация, тестване и разработване на модели.
- Идентифицирате, оценявате и подготвяте нови характеристики на данните.
- Оценявате прогнозната стойност, стабилността и интерпретируемостта на характеристиките, както и потенциалното им влияние върху резултатите от ценообразуването за клиентите.
- Участвате в предварителен разговор с рекрутър, представяне пред мениджъра по подбор и интервюта с екипа по подбор по казус.
Изисквания
- Опит в създаването и оценяването на прогнозни модели, включително линейни модели и модели с градиентно усилване.
- Много добро владеене на Python и съответните библиотеки за машинно обучение.
- Много добро владеене на SQL за подготовка и трансформиране на данни за прогнозно моделиране.
- Основни познания по Git или друга система за контрол на версиите.
- Отлични комуникационни и умения за управление на времето.
- Доказан опит в реализирането на решения за работа с данни, които са повлияли на бизнес решения и са създали измерима търговска стойност.
- Опитът с Azure Machine Learning Studio или сравнима облачна платформа за машинно обучение е предимство.
- Опитът със Snowflake или сравнима облачна платформа за данни е предимство.
- Опитът в общото застраховане е предимство.
- Кандидатите трябва да могат да работят без спонсорство; спонсорство не се предлага.
- Одобрените кандидати трябва да преминат проверки на кредитната история и криминалното досие.
Придобивки
- Гъвкава хибридна работа.
- Годишен бонус за представяне 4Cs.
- Животозастраховане на стойност четири пъти заплатата.
- Застраховка на доходите без допълнителни разходи.
- Съответстващи пенсионни вноски до 10 %.
- Отстъпки и предложения с връщане на пари.
- Безплатни независими ипотечни консултации.
- Безплатна подкрепа за финансово благополучие.
- Достъп до приложението Thrive за психично здраве.
- Програма за помощ на колегите, достъпна 24 часа в денонощието, 7 дни в седмицата.
- Вътрешни служители, обучени за оказване на първа помощ при проблеми с психичното здраве.
- Групи за подкрепа.
- Специализиран екип за психично благополучие.
- 25 дни годишен отпуск плюс официалните празници.
- Възможност за закупуване или продажба на една седмица отпуск.
- Планове за възстановяване на разходи за здравеопазване.
- Стоматологични планове.
- Отстъпки за здравни прегледи.
- Програма за придвижване с велосипед до работа.
- Технологични програми.
- Отстъпки и безплатни услуги на място.
- Социални събития през цялата година.
- Подкрепа за обучение и развитие.