Hastings Direct ni mtoa wa bima za jumla nchini Uingereza anayelenga bima za kibinafsi zinazotolewa kidijitali, zikiwemo bima za magari, vani, pikipiki na nyumba. Kazi yake inachanganya huduma za bima zinazowahusu wateja moja kwa moja na shughuli za upangaji wa bei, uchanganuzi wa data, madai, uandishi wa bima, taaluma ya utafiti wa hatari, kuzuia ulaghai na teknolojia. Kampuni hiyo ina takribani wafanyakazi 4,800 katika ofisi kadhaa nchini Uingereza na inaajiri katika timu za kitaalamu na za uendeshaji zinazosaidia biashara yake ya bima.
Mtaalamu wa Sayansi ya Data – London (Mseto)
Nafasi ya Mtaalamu wa Sayansi ya Data katika Hastings Direct, ya kuunda miundo ya utabiri inayosaidia bei za bima na maamuzi ya uandishi wa bima. Nafasi hii inatumia Python, SQL na ujifunzaji wa mashine katika mazingira mseto ya kazi London.
Maelezo
- Kusaidia kubuni, kuunda na kutekeleza miundo ya utabiri kwa shughuli za kupanga bei za Hastings Direct.
- Kuunda na kudumisha miundo ya utabiri inayotathmini hatari ya bima na kuongoza maamuzi ya kupanga bei na uandishi wa bima.
- Kusaidia kuunganisha miundo ya utabiri katika mifumo ya uzalishaji.
- Kuchangia katika ufuatiliaji na udumishaji endelevu wa miundo.
- Kuunda na kuboresha zana, mabomba ya data na michakato inayoweza kutumika tena kwa uundaji wa miundo wenye ufanisi, unaotegemeka na unaoweza kurudiwa.
- Kufanya kazi kulingana na viwango vilivyowekwa vya uandishi wa msimbo, uhifadhi wa nyaraka, majaribio na uundaji wa miundo.
- Kutambua, kutathmini na kuandaa vipengele vipya vya data.
- Kutathmini thamani ya utabiri, uthabiti, ufasiri wa vipengele na athari zinazoweza kutokea kwa matokeo ya bei kwa wateja.
- Kushiriki katika uchujaji wa waajiri, utambulisho kwa msimamizi wa uajiri na mahojiano ya kifani pamoja na timu ya uajiri.
Mahitaji
- Uzoefu wa kuunda na kutathmini miundo ya utabiri, ikiwemo miundo ya mstari na miundo ya gradient boosting.
- Uwezo wa kutumia Python na maktaba zinazofaa za ujifunzaji wa mashine.
- Uwezo wa kutumia SQL, ikiwemo kuandaa na kubadilisha data kwa ajili ya uundaji wa miundo ya utabiri.
- Ujuzi wa msingi wa Git au mfumo mwingine wa kudhibiti matoleo ya msimbo.
- Ujuzi thabiti wa mawasiliano na usimamizi wa muda.
- Uzoefu unaoweza kuthibitishwa wa kutoa suluhisho za sayansi ya data zilizoathiri maamuzi ya biashara na kutoa thamani ya kibiashara inayoweza kupimika.
- Uzoefu wa Azure Machine Learning Studio au jukwaa linganifu la ujifunzaji wa mashine kwenye wingu ni faida.
- Uzoefu wa Snowflake au jukwaa linganifu la data kwenye wingu ni faida.
- Uzoefu katika bima ya jumla ni faida.
- Waombaji lazima waweze kufanya kazi bila udhamini; udhamini haupatikani kwa nafasi hii.
- Kukamilisha kwa mafanikio ukaguzi wa marejeo, mikopo na rekodi za uhalifu kunahitajika.
Manufaa
- Mpangilio wa kazi mseto wenye unyumbufu.
- Mpango wa bonasi wenye ushindani, ukijumuisha bonasi ya utendaji ya kila mwaka ya 4Cs.
- Bima ya maisha inayotoa kinga ya mara nne ya mshahara.
- Ulinzi wa mapato unaotolewa bila gharama ya ziada.
- Michango ya pensheni inayolingana hadi 10%.
- Punguzo na ofa za kurejeshewa fedha.
- Ushauri wa bure na huru kuhusu rehani.
- Ufikiaji wa bure wa msaada wa ustawi wa kifedha.
- Ufikiaji wa programu ya afya ya akili ya Thrive.
- Programu ya msaada wa wafanyakazi inayopatikana saa 24 kila siku, siku 7 kwa wiki.
- Watoa huduma wa ndani wa huduma ya kwanza ya afya ya akili.
- Vikundi vya msaada na timu maalum ya ustawi wa akili.
- Siku 25 za likizo ya kila mwaka pamoja na sikukuu za kitaifa.
- Chaguo la kununua au kuuza wiki moja ya likizo ya kila mwaka.
- Mipango ya kurejeshewa fedha za huduma za afya.
- Mipango ya meno.
- Tathmini za afya zenye punguzo.
- Mpango wa kuendesha baiskeli kwenda kazini.
- Mipango ya teknolojia.
- Vifaa vya eneo la kazi vyenye punguzo na vya bure.
- Matukio ya kijamii mwaka mzima.
- Msaada wa mafunzo na maendeleo.