Data Scientist
ML/Data Scientist
Remote
Apply on the employer's siteRole description
🕒 Współpraca długofalowa
💼
Forma współpracy:
B2B
🏢
Tryb pracy:
hybrydowy (Warszawa) 3 dni pracy w biurze, 2 dni pracy zdalnej
📈
Branża:
Ubezpieczeniowa
💼
Projekt:
Projekt polega na tworzeniu i wdrażaniu modeli statystycznych oraz uczenia maszynowego wspierających procesy aktuarialne, opartych na analizie dużych zbiorów danych, automatyzacji procesów i ścisłej współpracy z ekspertami biznesowymi w celu dostarczania praktycznych rekomendacji decyzyjnych.
Zakres obowiązków:
- Opracowywanie, wdrażanie i utrzymywanie modeli statystycznych oraz uczenia maszynowego wspierających funkcje aktuarialne.
- Analiza dużych i złożonych zbiorów danych w celu uzyskania praktycznych wniosków wspierających proces podejmowania decyzji.
- Przeprowadzanie eksploracyjnej analizy danych i tworzenie cech (feature engineering) dla poprawy jakości modeli i ich interpretowalności.
- Wspieranie automatyzacji i optymalizacji procesów aktuarialnych z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi i frameworków data science.
- Ścisła współpraca z aktuariuszami, underwriterami i zespołami likwidacji szkód w celu przekładania wyzwań biznesowych na rozwiązania analityczne.
- Przygotowywanie prezentacji wyników i rekomendacji w sposób zrozumiały dla odbiorców technicznych.
Wymagania:
- Biegłość w Pythonie w zakresie analizy danych i modelowania.
- Dobra znajomość metod uczenia maszynowego, analityki predykcyjnej oraz wnioskowania statystycznego.
- Doświadczenie w pracy z narzędziami do przetwarzania danych (np. pandas, SQL) oraz wizualizacji danych (np. matplotlib, seaborn, ggplot2).
- Umiejętność pracy z wykorzystaniem repozytorium kodu.
- Silne umiejętności rozwiązywania problemów i pasja do odkrywania wniosków płynących z danych.
- Umiejętność współpracy w interdyscyplinarnych zespołach.
Mile widziane:
- Znajomość narzędzi pricingowych WTW (Emblem, Radar).
- Znajomość branży ubezpieczeniowej.
- Znajomość narzędzi SAS.
- Znajomość systemów kontroli wersji (Git).
- Znajomość środowisk chmurowych (AWS, Azure).
Dlaczego warto
- Projekt o realnym wpływie na dane w dużej organizacji.
- Nowoczesne technologie i środowisko chmurowe.
- Stabilna współpraca
(B2B). - Elastyczny model pracy (hybrydowy, zdalny w uzgodnionym zakresie)
This is a saved copy of a posting published elsewhere. Postings get taken down without notice — check the employer's site before applying. mentors.coach is not the hiring party.