Ang Hastings Direct ay isang digital na tagapagbigay ng pangkalahatang insurance na nakabase sa UK at nagsisilbi sa mahigit 2.7 milyong customer gamit ang insurance para sa kotse, van, motorsiklo, bahay, at alagang hayop. Pinagsasama ng negosyo nito ang paggawa at pamamahagi ng produkto, na sinusuportahan ng mga kakayahan sa pagpepresyo, pamamahala ng pandaraya, pamamahala ng ugnayan sa customer, at digital marketing. Mahigpit ding nakikipagtulungan ang Hastings Direct sa malalaking website ng paghahambing ng presyo at mayroon itong mahigit 3,400 empleyado. Para sa mga naghahanap ng trabaho, ipinapakita ng profile ng karera nito ang isang malaking organisasyon ng insurance na nakatuon sa digital, na may mga oportunidad sa operasyon ng insurance, teknolohiya, marketing, at serbisyo sa customer.
Siyentista ng Data – Hastings Direct (Hybrid, United Kingdom)
Bumuo at magsuri ng mga predictive model para sa pagpepresyo, underwriting, at panganib sa insurance sa Hastings Direct, isang digital insurer sa United Kingdom. Tumulong sa production deployment, pagmamanman ng mga modelo, at mga tool sa data science na maaaring muling gawin.
Paglalarawan
- Suportahan ang pagdidisenyo, pagbuo, at pag-deploy ng mga predictive model para sa pagpepresyo ng insurance.
- Bumuo at magpanatili ng mga modelong sumusuri sa panganib at gumagabay sa mga desisyon sa pagpepresyo at underwriting.
- Tumulong sa pagsasama ng mga predictive model sa mga production system.
- Tumulong sa patuloy na pagmamanman at pagpapanatili ng mga modelo.
- Lumikha at pagbutihin ang mga reusable na tool, pipeline, at proseso para sa maaasahan, mahusay, at reproducible na pagmomodelo.
- Ilapat ang mga napagkasunduang pamantayan para sa coding, dokumentasyon, testing, at pagbuo ng modelo.
- Tukuyin, suriin, at ihanda ang mga bagong feature ng data.
- Suriin ang predictive value, stability, interpretability, at mga posibleng epekto ng mga feature sa resulta ng pagpepresyo para sa customer.
- Makilahok sa recruiter screening, mga pagpapakilala sa hiring manager, at mga case study interview kasama ang hiring team.
Mga Kinakailangan
- Karanasan sa pagbuo at pagsusuri ng mga predictive model, kabilang ang linear at gradient-boosted model.
- Mahusay sa Python at mga kaugnay na machine-learning library.
- Mahusay sa SQL para sa paghahanda at pagbabago ng data para sa predictive modelling.
- Pangunahing kaalaman sa Git o ibang version control system.
- Mahusay na kasanayan sa komunikasyon at pamamahala ng oras.
- Katibayan ng paghahatid ng mga solusyon sa data science na nakaimpluwensya sa mga desisyon sa negosyo at naghatid ng nasusukat na halagang komersyal.
- Mas mainam kung may karanasan sa Azure Machine Learning Studio o katumbas na cloud ML platform.
- Mas mainam kung may karanasan sa Snowflake o katumbas na cloud data platform.
- Mas mainam kung may karanasan sa general insurance.
- Dapat makapagtrabaho ang mga aplikante nang walang sponsorship; walang sponsorship na makukuha.
- Dapat kumpletuhin ng mga matagumpay na aplikante ang credit at criminal record check.
Mga Benepisyo
- Flexible na hybrid na pagtatrabaho.
- Taunang 4Cs performance bonus.
- Life assurance na katumbas ng apat na beses ng suweldo.
- Income protection nang walang dagdag na gastos.
- Katumbas na kontribusyon sa pension na hanggang 10%.
- Mga diskuwento at cashback offer.
- Libreng independiyenteng mortgage advice.
- Libreng suporta para sa financial wellbeing.
- Access sa Thrive mental health app.
- 24/7 na colleague assistance programme.
- Mga in-house mental health first aider.
- Mga support group.
- Dedikadong mental wellbeing team.
- 25 araw na taunang leave bukod pa sa mga bank holiday.
- Opsiyong bumili o magbenta ng isang linggong leave.
- Healthcare cashback plan.
- Mga dental plan.
- Mga may diskuwentong health assessment.
- Cycle to work scheme.
- Mga technology scheme.
- Mga may diskuwento at libreng pasilidad sa lugar ng trabaho.
- Mga social event sa buong taon.
- Suporta sa training at development.