Data Scientist

Technologie, których używamy

O projekcie

Twój zakres obowiązków

• Ścisła współpraca z aktuariuszami, underwriterami i zespołami likwidacji szkód w celu przekładania wyzwań biznesowych na rozwiązania analityczne.
• 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.
• Analiza dużych i złożonych zbiorów danych w celu uzyskania praktycznych wniosków wspierających proces podejmowania decyzji.
• Opracowywanie, wdrażanie i utrzymywanie modeli statystycznych oraz uczenia maszynowego wspierających funkcje aktuarialne.
• Przygotowywanie prezentacji wyników i rekomendacji w sposób zrozumiały dla odbiorców technicznych.

Nasze wymagania

• Minimum 3 lata doświadczenia jako Data Scientist, w tym biegłość w Pythonie w zakresie analizy danych i modelowania.
• Doświadczenie w pracy z narzędziami do przetwarzania danych (Pandas, SQL) oraz wizualizacji danych (Matplotlib, Seaborn).
• Dobra znajomość metod uczenia maszynowego, analityki predykcyjnej oraz wnioskowania statystycznego.
• Praca hybrydowa - Warszawa (biuro 3x w tygodniu).

Mile widziane

• Doświadczenie w branży ubezpieczeniowej lub bankowej.
• Znajomość narzędzi pricingowych WTW (Emblem, Radar).
• Znajomość środowisk chmurowych (AWS, Azure).
• Znajomość: narzędzi SAS, Git.

Tak organizujemy naszą pracę

Tak pracujemy

To oferujemy

• Uczestnictwo w spotkaniach integracyjnych oraz meetupach technologicznych, umożliwiających dzielenie się wiedzą i doświadczeniem.
• Wsparcie dedykowanej osoby kontaktowej z Connectis, dostępnej w celu pomocy w sprawach związanych z projektem.
• Rozwój kariery i długofalową współpracę w firmie o ugruntowanej pozycji na rynku.
• 5000 PLN za polecenie znajomego do naszych projektów.
• Praca hybrydowa - Warszawa (biuro 3x w tygodniu).
• Dostęp do najnowszych technologii i narzędzi pracy.
• Szybki i zdalny proces.