Hastings Direct — британский поставщик общих страховых услуг, специализирующийся на страховании для частных клиентов, оформляемом преимущественно в цифровом формате, включая страхование автомобилей, фургонов, мотоциклов и жилья. Работа компании объединяет страховые услуги для клиентов с направлениями ценообразования, анализа данных, урегулирования убытков, андеррайтинга, актуарных расчётов, борьбы с мошенничеством и технологических операций. В компании работает около 4 800 сотрудников в нескольких офисах по всей Великобритании; она нанимает специалистов и операционный персонал для поддержки страхового бизнеса.
Специалист по анализу данных – Лондон (гибридный формат)
Должность специалиста по анализу данных в Hastings Direct, связанная с разработкой прогнозных моделей для поддержки решений в области страхового ценообразования и андеррайтинга. Работа предполагает использование Python, SQL и машинного обучения в гибридном формате в Лондоне.
Описание
- Участвовать в проектировании, разработке и внедрении прогнозных моделей для задач ценообразования Hastings Direct.
- Разрабатывать и поддерживать прогнозные модели, оценивающие страховые риски и помогающие принимать решения по ценообразованию и андеррайтингу.
- Помогать интегрировать прогнозные модели в рабочие системы.
- Участвовать в постоянном мониторинге и сопровождении моделей.
- Создавать и совершенствовать повторно используемые инструменты, конвейеры и процессы для эффективного, надежного и воспроизводимого моделирования.
- Работать в соответствии с установленными стандартами кодирования, документирования, тестирования и разработки моделей.
- Выявлять, оценивать и подготавливать новые признаки данных.
- Оценивать прогностическую ценность, стабильность, интерпретируемость признаков и их потенциальное влияние на результаты ценообразования для клиентов.
- Участвовать в предварительном отборе с рекрутером, знакомстве с нанимающим руководителем и собеседованиях по практическим заданиям с командой найма.
Требования
- Опыт разработки и оценки прогнозных моделей, включая линейные модели и модели с градиентным бустингом.
- Уверенное владение Python и подходящими библиотеками машинного обучения.
- Уверенное владение SQL, включая подготовку и преобразование данных для прогнозного моделирования.
- Базовые знания Git или другой системы контроля версий кода.
- Развитые навыки коммуникации и управления временем.
- Подтвержденный опыт реализации решений в области анализа данных, которые повлияли на бизнес-решения и обеспечили измеримую коммерческую ценность.
- Опыт работы с Azure Machine Learning Studio или сопоставимой облачной платформой машинного обучения желателен.
- Опыт работы со Snowflake или сопоставимой облачной платформой данных желателен.
- Опыт работы в сфере общего страхования желателен.
- Кандидаты должны иметь возможность работать без спонсорской поддержки; спонсорская поддержка для этой должности не предоставляется.
- Требуется успешное прохождение проверок рекомендаций, кредитной истории и судимости.
Преимущества
- Гибкий гибридный формат работы.
- Конкурентная бонусная схема, включая ежегодный бонус за результаты по программе 4Cs.
- Страхование жизни с покрытием в размере четырех окладов.
- Страхование на случай потери трудоспособности предоставляется без дополнительной платы.
- Сопоставимые пенсионные взносы в размере до 10%.
- Скидки и предложения с возвратом денежных средств.
- Бесплатные независимые консультации по ипотеке.
- Бесплатный доступ к поддержке финансового благополучия.
- Доступ к приложению для поддержки психического здоровья Thrive.
- Круглосуточная программа помощи коллегам.
- Штатные сотрудники, прошедшие обучение по оказанию первой помощи при проблемах с психическим здоровьем.
- Группы поддержки и специализированная команда по психическому благополучию.
- 25 дней ежегодного отпуска плюс праздничные дни.
- Возможность купить или продать одну неделю ежегодного отпуска.
- Программы возврата расходов на медицинское обслуживание.
- Стоматологические программы.
- Скидки на медицинские обследования.
- Программа Cycle-to-work.
- Технологические программы.
- Скидки и бесплатный доступ к объектам на территории компании.
- Социальные мероприятия в течение года.
- Поддержка обучения и профессионального развития.