Hastings Direct ni mtoa wa bima ya jumla ya kidijitali mwenye makao nchini Uingereza, anayehudumia zaidi ya wateja milioni 2.7 kwa bima za magari, vani, pikipiki, nyumba na wanyama wa kufugwa. Biashara yake inachanganya utengenezaji na usambazaji wa bidhaa, ikiungwa mkono na uwezo wa kuweka bei, kudhibiti ulaghai, kusimamia mahusiano na wateja, na kufanya uuzaji wa kidijitali. Hastings Direct pia hushirikiana kwa karibu na tovuti kuu za kulinganisha bei na ina wafanyakazi zaidi ya 3,400. Kwa wanaotafuta kazi, wasifu wake wa ajira unaonyesha shirika kubwa la bima linalolenga teknolojia ya kidijitali, lenye fursa zinazohusiana na shughuli za bima, teknolojia, uuzaji na huduma kwa wateja.
Kiongozi wa Wanasayansi wa Data, Hastings Direct
Ongoza timu inayowasilisha suluhisho za machine learning zinazotumika katika uzalishaji huko Hastings Direct, kampuni ya bima ya kidijitali ya Uingereza. Tumia sayansi ya data katika uwekaji bei, madai na uchanganuzi wa wateja.
Maelezo
- Tengeneza na kuwasilisha suluhisho za hali ya juu za sayansi ya data katika biashara nzima.
- Ongoza, elekeza na kuendeleza timu yenye utendaji wa juu ya wanasayansi wa data.
- Weka na kutekeleza mkakati wa sayansi ya data kwa eneo hili.
- Elekeza uundaji wa miundo ya hali ya juu ya machine learning na takwimu.
- Simamia miradi ya sayansi ya data kuanzia uchunguzi wa awali hadi uwekaji katika uzalishaji, ufuatiliaji na uboreshaji.
- Fanya kazi na wadau wakuu kutambua fursa za sayansi ya data.
- Tathmini vyanzo vipya vya data, mbinu na teknolojia.
- Hakikisha miundo ni thabiti, inaweza kupanuliwa na inasimamiwa ipasavyo.
- Weka taratibu bora za uthibitishaji na ufuatiliaji wa miundo.
- Shirikiana na timu za uhandisi wa data na teknolojia kuhusu mabomba ya data na uwekaji katika uzalishaji.
- Geuza matokeo changamano ya kiufundi kuwa maarifa yanayoweza kutumika.
- Kuza mbinu bora za sayansi ya data, uvumbuzi na uboreshaji endelevu.
- Tumia sayansi ya data katika telematiki, madai, tabia za wateja na hatua nyingine za mzunguko wa bima.
Mahitaji
- Uzoefu wa kuongoza, kuelekeza na kuendeleza wanasayansi wa data.
- Utaalamu mkubwa katika machine learning, uundaji wa miundo ya takwimu na uchanganuzi wa utabiri.
- Ujuzi mkubwa wa Python na SQL.
- Uzoefu wa kuwasilisha suluhisho za sayansi ya data katika mazingira ya kibiashara.
- Uzoefu wa kupeleka miundo ya machine learning kutoka hatua za uundaji na majaribio hadi uzalishaji na ufuatiliaji.
- Uzoefu wa kufanya kazi na seti kubwa, changamano na tofauti za data.
- Uzoefu wa kutumia zana za wingu na sayansi ya data kama AWS, Azure, Databricks, Snowflake au Spark.
- Ujuzi mzuri wa kusimamia wadau.
- Uwezo wa kueleza dhana za kiufundi kwa uwazi na kushawishi maamuzi.
- Uelewa mzuri wa biashara.
- Uwezo wa kuunganisha kazi ya sayansi ya data na matatizo na matokeo ya biashara.
- Kukamilisha kwa mafanikio mchakato wa kina wa uhakiki wa marejeo, ukiwemo ukaguzi wa mikopo na rekodi za uhalifu.
Manufaa
- Posho ya gari.
- Bonasi ya kila mwaka ya utendaji ya 4Cs.
- Mpangilio wa kazi mseto unaobadilika.
- Usaidizi, mafunzo na maendeleo.
- Kutambuliwa na zawadi.
- Bima ya matibabu ya kibinafsi.
- Bima ya maisha ya mara nne ya mshahara.
- Ulinzi wa mapato.
- Michango ya pensheni inayolinganishwa hadi 10%.
- Punguzo na kurejeshewa fedha kwa ununuzi wa bidhaa za kila siku na bidhaa za Hastings.
- Ushauri huru wa mikopo ya nyumba bila ada.
- Usaidizi wa bure wa ustawi wa kifedha.
- Programu ya afya ya akili ya Thrive.
- Programu ya usaidizi kwa wafanyakazi wenzako saa 24 kila siku.
- Wasaidizi wa huduma ya kwanza ya afya ya akili wa ndani ya kampuni.
- Vikundi vya usaidizi.
- Siku 27 za likizo ya mwaka pamoja na sikukuu za umma.
- Chaguo la kununua au kuuza wiki moja ya likizo ya mwaka iliyo kwenye mkataba.
- Mipango ya kurejeshewa fedha za huduma za afya.
- Mipango ya meno.
- Tathmini za afya kwa bei iliyopunguzwa.
- Mpango wa kutumia baiskeli kwenda kazini.
- Mipango ya teknolojia.
- Vifaa vya kazini vya bure na vilivyopunguzwa bei.
- Matukio ya kijamii mwaka mzima.