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.
Mwanasayansi wa Data – Hastings Direct (Mseto, Uingereza)
Jenga na tathmini miundo ya utabiri kwa ajili ya upangaji wa bei, uandishi wa bima na hatari za bima katika Hastings Direct, kampuni ya kidijitali ya bima nchini Uingereza. Changia katika kupeleka miundo kwenye uzalishaji, kuifuatilia, na kuunda zana za sayansi ya data zinazoweza kurudiwa.
Maelezo
- Kusaidia kubuni, kuendeleza na kupeleka miundo ya utabiri kwa ajili ya upangaji wa bei za bima.
- Kujenga na kudumisha miundo inayotathmini hatari na kuongoza maamuzi ya upangaji bei na uandishi wa bima.
- Kusaidia kuunganisha miundo ya utabiri katika mifumo ya uzalishaji.
- Kusaidia ufuatiliaji na matengenezo endelevu ya miundo.
- Kuunda na kuboresha zana, mabomba ya data na michakato inayoweza kutumika tena kwa uundaji wa miundo unaotegemeka, wenye ufanisi na unaoweza kurudiwa.
- Kutumia viwango vilivyokubaliwa vya uandishi wa programu, uwekaji wa nyaraka, majaribio na uendelezaji wa miundo.
- Kutambua, kutathmini na kuandaa vipengele vipya vya data.
- Kutathmini thamani ya utabiri, uthabiti, ufasiri na athari zinazoweza kutokea za vipengele kwenye matokeo ya bei kwa wateja.
- Kushiriki katika usaili wa awali wa mwajiri, utambulisho kwa msimamizi wa uajiri na usaili wa uchunguzi wa kesi pamoja na timu ya uajiri.
Mahitaji
- Uzoefu wa kujenga na kutathmini miundo ya utabiri, ikiwemo miundo ya mstari na miundo iliyoimarishwa kwa gradient.
- Uwezo mzuri wa kutumia Python na maktaba husika za kujifunza kwa mashine.
- Uwezo mzuri wa kutumia SQL kuandaa na kubadilisha data kwa ajili ya uundaji wa miundo ya utabiri.
- Ujuzi wa msingi wa Git au mfumo mwingine wa kudhibiti matoleo.
- Ujuzi thabiti wa mawasiliano na usimamizi wa muda.
- Ushahidi wa kutoa suluhisho za sayansi ya data zilizoathiri maamuzi ya biashara na kuleta thamani ya kibiashara inayopimika.
- Uzoefu wa Azure Machine Learning Studio au jukwaa linganishi la ML la wingu unapendelewa.
- Uzoefu wa Snowflake au jukwaa linganishi la data la wingu unapendelewa.
- Uzoefu katika bima ya jumla unapendelewa.
- Waombaji lazima waweze kufanya kazi bila udhamini; udhamini haupatikani.
- Waombaji waliofaulu lazima wakamilishe ukaguzi wa mikopo na rekodi za uhalifu.
Manufaa
- Kufanya kazi kwa mseto kwa urahisi.
- Bonasi ya kila mwaka ya utendaji ya 4Cs.
- Bima ya maisha yenye thamani ya mara nne ya mshahara.
- Ulinzi wa mapato bila gharama ya ziada.
- Michango ya pensheni inayolinganishwa hadi 10%.
- Punguzo na ofa za kurejeshewa pesa.
- Ushauri wa bure na huru kuhusu rehani.
- Msaada wa bure wa ustawi wa kifedha.
- Ufikiaji wa programu ya afya ya akili ya Thrive.
- Mpango wa msaada kwa wafanyakazi wenzako saa 24/7.
- Wasaidizi wa ndani wa huduma ya kwanza ya afya ya akili.
- Vikundi vya msaada.
- Timu maalum ya ustawi wa akili.
- Siku 25 za likizo ya mwaka pamoja na sikukuu za umma.
- Chaguo la kununua au kuuza wiki moja ya likizo.
- Mipango ya kurejeshewa gharama 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.