Hastings Direct — британский цифровой страховщик, специализирующийся на страховании различных видов и обслуживающий более 2,7 миллиона клиентов. Компания предлагает страхование автомобилей, фургонов, мотоциклов, жилья и домашних животных. Её деятельность объединяет разработку страховых продуктов и их распространение, а также включает ценообразование, управление страховым мошенничеством, управление отношениями с клиентами и цифровой маркетинг. Hastings Direct также тесно сотрудничает с ведущими сайтами сравнения цен и имеет штат из более чем 3 400 сотрудников. Для соискателей профиль компании отражает деятельность крупной цифровой страховой организации с возможностями в сфере страховых операций, технологий, маркетинга и обслуживания клиентов.
Специалист по данным — Hastings Direct (гибридный формат, Великобритания)
Создавайте и оценивайте прогнозные модели для ценообразования, андеррайтинга и страховых рисков в Hastings Direct, британской цифровой страховой компании. Участвуйте в выводе моделей в эксплуатацию, их мониторинге и создании воспроизводимых инструментов для работы с данными.
Описание
- Поддерживать проектирование, разработку и внедрение прогнозных моделей для страхового ценообразования.
- Создавать и поддерживать модели, оценивающие 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 улучшать повторно используемые инструменты, конвейеры и процессы для надёжного, эффективного и воспроизводимого моделирования.
- Соблюдать согласованные стандарты 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 руководителем по найму и собеседованиях с командой по найму на основе практического задания.
Требования
- Опыт создания и оценки прогнозных моделей, включая линейные модели и модели с градиентным бустингом.
- Уверенное владение Python и соответствующими библиотеками машинного обучения.
- Уверенное владение SQL для подготовки и преобразования данных для прогнозного моделирования.
- Базовые знания Git или другой системы контроля версий.
- Отличные навыки коммуникации и управления временем.
- Подтверждённый опыт создания решений в области анализа данных, которые влияли на бизнес-решения и приносили измеримую коммерческую ценность.
- Опыт работы с Azure Machine Learning Studio или сопоставимой облачной платформой машинного обучения будет преимуществом.
- Опыт работы со Snowflake или сопоставимой облачной платформой данных будет преимуществом.
- Опыт работы в общем страховании будет преимуществом.
- Кандидаты должны иметь возможность работать без спонсорской поддержки; спонсорство не предоставляется.
- Успешно прошедшие отбор кандидаты должны пройти проверку кредитной истории и сведений о судимости.
Преимущества
- Гибридный формат работы.
- Ежегодный бонус за результативность по программе 4Cs.
- Страхование жизни в размере четырёх годовых окладов.
- Страхование дохода без дополнительных расходов.
- Сопоставимые пенсионные взносы работодателя в размере до 10%.
- Скидки и предложения с возвратом части средств.
- Бесплатная независимая консультация по ипотеке.
- Бесплатная поддержка по вопросам финансового благополучия.
- Доступ к приложению Thrive для поддержки психического здоровья.
- Круглосуточная программа помощи коллегам.
- Штатные специалисты по оказанию первой помощи при проблемах с психическим здоровьем.
- Группы поддержки.
- Специализированная команда по психическому благополучию.
- 25 дней ежегодного отпуска плюс праздничные дни.
- Возможность купить или продать одну неделю отпуска.
- Программы компенсации расходов на медицинское обслуживание.
- Стоматологические программы.
- Скидки на медицинские обследования.
- Программа «Велосипед на работу».
- Программы приобретения технологий.
- Скидки и бесплатный доступ к объектам на территории компании.
- Социальные мероприятия в течение года.
- Поддержка обучения и профессионального развития.