Hastings Direct es un proveedor británico de seguros generales centrado en seguros personales ofrecidos digitalmente, incluidos seguros para coches, furgonetas, motos y viviendas. Su actividad combina servicios de seguros dirigidos al cliente con operaciones de tarificación, análisis de datos, gestión de siniestros, suscripción, actuaría, prevención del fraude y tecnología. La empresa cuenta con alrededor de 4.800 empleados en varias oficinas del Reino Unido y contrata personal para los equipos especializados y operativos que respaldan su negocio de seguros.
Científico/a de datos – Londres (híbrido)
Puesto de científico/a de datos en Hastings Direct para desarrollar modelos predictivos que respalden las decisiones de tarificación y suscripción de seguros. El puesto utiliza Python, SQL y aprendizaje automático en un entorno híbrido en Londres.
Descripción
- Contribuir al diseño, desarrollo y puesta en producción de modelos predictivos para las actividades de tarificación de Hastings Direct.
- Crear y mantener modelos predictivos que evalúen el riesgo de seguros y orienten las decisiones de tarificación y suscripción.
- Ayudar a integrar modelos predictivos en sistemas de producción.
- Contribuir al seguimiento y mantenimiento continuos de los modelos.
- Crear y mejorar herramientas, canalizaciones y procesos reutilizables para realizar modelos de forma eficiente, fiable y reproducible.
- Trabajar conforme a los estándares establecidos de programación, documentación, pruebas y desarrollo de modelos.
- Identificar, evaluar y preparar nuevas características de datos.
- Evaluar el valor predictivo, la estabilidad y la interpretabilidad de las características, así como sus posibles efectos en los resultados de tarificación para los clientes.
- Participar en las entrevistas iniciales con selección, las presentaciones ante responsables de contratación y las entrevistas basadas en casos con el equipo de contratación.
Requisitos
- Experiencia en la creación y evaluación de modelos predictivos, incluidos modelos lineales y de potenciación de gradiente.
- Dominio de Python y de bibliotecas adecuadas de aprendizaje automático.
- Dominio de SQL, incluida la preparación y transformación de datos para modelos predictivos.
- Conocimientos básicos de Git u otro sistema de control de versiones de código.
- Sólidas habilidades de comunicación y gestión del tiempo.
- Experiencia demostrable en la entrega de soluciones de ciencia de datos que hayan influido en decisiones empresariales y generado un valor comercial medible.
- Se valorará la experiencia con Azure Machine Learning Studio o una plataforma de aprendizaje automático en la nube comparable.
- Se valorará la experiencia con Snowflake o una plataforma de datos en la nube comparable.
- Se valorará la experiencia en seguros generales.
- Las personas candidatas deben poder trabajar sin patrocinio; no se ofrece patrocinio para este puesto.
- Es necesario superar satisfactoriamente las comprobaciones de referencias, crédito y antecedentes penales.
Beneficios
- Modalidad de trabajo híbrida flexible.
- Plan de bonificación competitivo, incluida una bonificación anual por rendimiento 4Cs.
- Seguro de vida con una cobertura equivalente a cuatro veces el salario.
- Protección de ingresos sin coste adicional.
- Aportaciones equivalentes al plan de pensiones de hasta el 10%.
- Descuentos y ofertas de reembolso.
- Asesoramiento hipotecario independiente gratuito.
- Acceso gratuito a apoyo para el bienestar financiero.
- Acceso a la aplicación de salud mental Thrive.
- Programa de asistencia para empleados disponible las 24 horas, los 7 días de la semana.
- Profesionales internos de primeros auxilios en salud mental.
- Grupos de apoyo y un equipo especializado en bienestar mental.
- 25 días de vacaciones anuales más festivos.
- Opción de comprar o vender una semana de vacaciones.
- Planes de reembolso sanitario.
- Planes dentales.
- Evaluaciones de salud con descuento.
- Programa de bicicleta para ir al trabajo.
- Programas tecnológicos.
- Acceso gratuito o con descuento a instalaciones en el centro de trabajo.
- Eventos sociales durante todo el año.
- Apoyo para la formación y el desarrollo.