Hastings Direct est un assureur généraliste numérique basé au Royaume-Uni, qui sert plus de 2,7 millions de clients avec des assurances automobile, utilitaire, moto, habitation et animaux de compagnie. Son activité associe la conception et la distribution de produits, soutenues par des compétences en tarification, en gestion de la fraude, en gestion de la relation client et en marketing numérique. Hastings Direct travaille également en étroite collaboration avec d’importants sites de comparaison de prix et compte plus de 3 400 employés. Pour les personnes à la recherche d’un emploi, son profil professionnel reflète une grande organisation d’assurance axée sur le numérique, proposant des opportunités liées aux opérations d’assurance, à la technologie, au marketing et au service client.
Data Scientist – Hastings Direct (hybride, Royaume-Uni)
Développez et évaluez des modèles prédictifs pour la tarification, la souscription et le risque assurantiel chez Hastings Direct, un assureur numérique britannique. Contribuez au déploiement en production, au suivi des modèles et aux outils reproductibles de data science.
Description
- Contribuer à la conception, au développement et au déploiement de modèles prédictifs pour la tarification des assurances.
- Développer et maintenir des modèles qui évaluent les risques et orientent les décisions de tarification et de souscription.
- Aider à intégrer les modèles prédictifs aux systèmes de production.
- Participer au suivi et à la maintenance continus des modèles.
- Créer et améliorer des outils, des pipelines et des processus réutilisables pour une modélisation fiable, efficace et reproductible.
- Appliquer les normes établies en matière de programmation, de documentation, de tests et de développement de modèles.
- Identifier, évaluer et préparer de nouvelles caractéristiques de données.
- Évaluer la valeur prédictive, la stabilité et l’interprétabilité des caractéristiques, ainsi que leurs effets potentiels sur les résultats de tarification pour les clients.
- Participer à la présélection avec les recruteurs, aux présentations avec les responsables du recrutement et aux entretiens avec étude de cas de l’équipe de recrutement.
Exigences
- Expérience dans la création et l’évaluation de modèles prédictifs, notamment de modèles linéaires et de modèles de gradient boosting.
- Maîtrise de Python et des bibliothèques pertinentes de machine learning.
- Maîtrise de SQL pour préparer et transformer des données destinées à la modélisation prédictive.
- Connaissances de base de Git ou d’un autre système de contrôle de version.
- Excellentes compétences en communication et en gestion du temps.
- Expérience avérée dans la mise en œuvre de solutions de data science ayant influencé des décisions commerciales et généré une valeur commerciale mesurable.
- Une expérience d’Azure Machine Learning Studio ou d’une plateforme cloud de machine learning comparable est souhaitable.
- Une expérience de Snowflake ou d’une plateforme cloud de données comparable est souhaitable.
- Une expérience dans l’assurance générale est souhaitable.
- Les candidats doivent pouvoir travailler sans parrainage; aucun parrainage n’est disponible.
- Les candidats retenus devront se soumettre à des vérifications de solvabilité et de casier judiciaire.
Avantages
- Travail hybride flexible.
- Prime annuelle de performance 4Cs.
- Assurance vie équivalant à quatre fois le salaire.
- Protection du revenu sans frais supplémentaires.
- Cotisations retraite abondées jusqu’à 10%.
- Réductions et offres de remboursement.
- Conseils hypothécaires indépendants gratuits.
- Accompagnement gratuit en matière de bien-être financier.
- Accès à l’application de santé mentale Thrive.
- Programme d’assistance aux collaborateurs disponible 24h/24 et 7j/7.
- Premiers secours en santé mentale assurés en interne.
- Groupes de soutien.
- Équipe dédiée au bien-être mental.
- 25 jours de congés annuels, auxquels s’ajoutent les jours fériés.
- Possibilité d’acheter ou de vendre une semaine de congés.
- Plans de remboursement des frais de santé.
- Plans dentaires.
- Bilans de santé à tarif réduit.
- Programme vélo domicile-travail.
- Programmes technologiques.
- Installations sur site gratuites ou à tarif réduit.
- Événements sociaux tout au long de l’année.
- Accompagnement en matière de formation et de développement.