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.
Mwanasayansi Mkuu wa Data (Mseto, London)
Ongoza timu ya Wanasayansi wa Data katika Hastings Direct, ukiunda ujifunzaji wa mashine na uchanganuzi tabiri kwa biashara yake ya bima nchini Uingereza. Elekeza modeli kutoka majaribio hadi uzalishaji na uboreshaji endelevu.
Maelezo
- Ongoza na kukuza timu yenye utendaji wa juu ya Sayansi ya Data kupitia ushauri na mafunzo ya kazini.
- Weka na utekeleze mkakati wa Sayansi ya Data kwa eneo hili.
- Elekeza uundaji wa modeli za hali ya juu za ujifunzaji wa mashine na takwimu.
- Simamia miradi ya Sayansi ya Data kuanzia dhana ya awali na majaribio hadi uzalishaji, ufuatiliaji na uboreshaji.
- Shirikiana na wadau wakuu kutafuta njia ambazo Sayansi ya Data inaweza kuboresha maamuzi na matokeo ya biashara.
- Tathmini vyanzo vipya vya data, mbinu na teknolojia kwa matumizi yanayoweza kufaa.
- Hakikisha modeli zinaaminika, zinaweza kupanuliwa na zinasimamiwa kupitia uthibitishaji na ufuatiliaji unaofaa.
- Shirikiana na timu za Uhandisi wa Data na Teknolojia kuhusu mabomba ya data na upelekwaji kwenye uzalishaji.
- Geuza matokeo changamano ya kiufundi kuwa maarifa ya vitendo kwa hadhira ya kiufundi na isiyo ya kiufundi.
- Kuza mbinu bora za Sayansi ya Data, ubunifu na uboreshaji endelevu.
- Tumia Sayansi ya Data katika telematiki, madai ya bima, tabia za wateja na sehemu nyingine za mzunguko wa bima.
Mahitaji
- Uwezo uliothibitishwa wa kuongoza, kushauri na kukuza Wanasayansi wa Data.
- Ujuzi thabiti katika ujifunzaji wa mashine, uundaji modeli za takwimu na uchanganuzi tabiri.
- Uwezo wa kutumia Python na SQL kwa ustadi.
- Uzoefu wa kujenga suluhisho za Sayansi ya Data katika mazingira ya kibiashara.
- Uzoefu wa kusimamia modeli za ujifunzaji wa mashine katika mzunguko wake wote, kuanzia uundaji na majaribio hadi upelekwaji kwenye uzalishaji na ufuatiliaji.
- Uzoefu wa kushughulikia seti za data kubwa, changamano na za aina mbalimbali.
- Ufahamu wa zana za kisasa za wingu na Sayansi ya Data kama AWS, Azure, Databricks, Snowflake au Spark.
- Uwezo thabiti wa kusimamia wadau.
- Uwezo wa kueleza dhana za kiufundi kwa uwazi na kushawishi maamuzi.
- Uelewa mzuri wa biashara.
- Uwezo wa kuhusisha miradi ya Sayansi ya Data na changamoto na matokeo ya biashara.
- Uwezo wa kufaulu ukaguzi wa mikopo na rekodi ya uhalifu wakati wa mchakato wa uhakiki wa marejeo.
Manufaa
- Posho ya gari.
- Bonasi ya kila mwaka ya utendaji chini ya mpango wa 4Cs.
- Kazi inayobadilika na ya mseto.
- Usaidizi, mafunzo na fursa za maendeleo.
- Kutambuliwa na kutuzwa.
- Bima ya matibabu ya kibinafsi.
- Bima ya maisha yenye thamani ya mara nne ya mshahara.
- Ulinzi wa mapato.
- Michango ya pensheni inayolinganishwa hadi 10%.
- Punguzo na marejesho ya fedha kwa ununuzi kutoka kwa wauzaji reja reja na bidhaa za kampuni.
- Ushauri huru wa rehani bila ada.
- Usaidizi wa bure kuhusu ustawi wa kifedha.
- Ufikiaji wa programu ya afya ya akili ya Thrive.
- Mpango wa usaidizi kwa wafanyakazi wenzako saa 24 kila siku.
- Watoa huduma wa ndani wa huduma ya kwanza ya afya ya akili.
- Vikundi vya usaidizi na timu maalumu ya afya ya akili.
- Siku 27 za likizo ya mwaka pamoja na sikukuu za umma.
- Chaguo la kununua au kuuza wiki moja ya likizo iliyoainishwa kwenye mkataba.
- Mipango ya kurejeshewa gharama za huduma za afya.
- Mipango ya huduma za meno.
- Tathmini za afya kwa bei iliyopunguzwa.
- Mpango wa Cycle to Work.
- Mipango ya ununuzi wa teknolojia.
- Vifaa vya eneo la kazi vinavyopatikana bila malipo au kwa punguzo.
- Matukio ya kijamii mwaka mzima.