Специалист по данным @ Connectis_ в Connectis_

Совместно с нашим Партнером, лидером в сфере страхования, мы ищем человека на должность Data Scientist. Наш партнер — крупнейшая польская страховая группа с сильным присутствием на международных рынках, специализирующаяся на инновациях, цифровой трансформации и разработке современных страховых решений.

Присоединяйтесь к команде, работающей над оптимизацией деятельности бэк-офиса при работе с претензиями! Разработан рекомендательный механизм, включающий в себя несколько моделей ML, их операционализацию и внедрение эффективной системы мониторинга. .

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

• Возможность участвовать в интеграционных встречах и технологических встречах, где вы смогут поделиться знаниями и опытом,
• Поддержка отдельного специалиста по кадрам и руководителя отдела кадров, который всегда готов помочь Вам в рабочих вопросах,
• Работа на современном офис в Варшаве, расположенный у входа в метро, ​​
• Участие в инновационных и долгосрочных проектах в сфере страхования,
• Стабильная и долгосрочная работа в компании с устоявшаяся позиция на рынке,
• 5000 злотых за рекомендацию друга в любой из наших проектов,
• Работа в гибридной модели (4 дня удаленно, 1 день из офиса/неделю) ,
• Любая форма сотрудничества: B2B, UoP или УЗ – решать вам 😎
• Быстрый, дистанционный процесс подбора персонала.

ПРОЦЕСС НАБОРА:

• 10-минутное вступительное собеседование со стороны Коннектикуса,

ПРОЦЕСС НАБОРА

• li >
• Собеседование с отделом кадров со стороны Коннектис,
• Техническое собеседование со стороны клиента,
• РЕШЕНИЕ

< li> Минимум 3 года коммерческого опыта работы в качестве специалиста по данным или аналогичной должности ,
• Знание решений количественных методов (продвинутые эконометрические модели, модели классификации, расчет вероятности),
• Высшее образование (наука о данных, эконометрика, статистика, математика, физика и т. д.),
• Опыт написания продукции ML решения, данные тестов и модульные тесты,
• Знание Python и/или 4GL и основы реляционных баз данных ( SQL ).


Приятно иметь:

• Участие в областях ML, связанных с разработкой MLOps, подготовка наборов данных, получение данных из внешних источников,
• Опыт построения моделей машинного обучения, моделирования временных рядов, случайных процессов,
• Знания и опыт в работа в среде SAS Viya.

Совместно с нашим Партнером, лидером в сфере страхования, мы ищем человека на должность Data Scientist. Наш партнер — крупнейшая польская страховая группа с сильным присутствием на международных рынках, специализирующаяся на инновациях, цифровой трансформации и разработке современных страховых решений.


Присоединяйтесь к команде, работающей над оптимизацией деятельности бэк-офиса по работе с претензиями! Разработан механизм рекомендаций,который включает в себя несколько моделей ОД, их операционализацию и внедрение эффективной системы мониторинга.

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:


• Возможность участвовать в интеграционных встречах и технологических встречах, где вы смогут поделиться знаниями и опытом,
• Поддержка отдельного специалиста по кадрам и руководителя отдела кадров, который всегда готов помочь Вам в рабочих вопросах,
• Работа на современном офис в Варшаве, расположенный у входа в метро, ​​
• Участие в инновационных и долгосрочных проектах в сфере страхования,
• Стабильная и долгосрочная работа в компании с устоявшаяся позиция на рынке,
• 5000 злотых за рекомендацию друга в любой из наших проектов,
• Работа в гибридной модели (4 дня удаленно, 1 день из офиса/неделю) ,
• Любая форма сотрудничества: B2B, UoP или УЗ – решать вам 😎
• Быстрый, дистанционный процесс подбора персонала.

ПРОЦЕСС НАБОРА:

• 10-минутное вступительное собеседование со стороны Коннектикуса,

ПРОЦЕСС НАБОРА

• li >
• Интервью с отделом кадров на стороне Коннектис,
• Техническое собеседование на стороне клиента,
• РЕШЕНИЕ
, [Разработка и! внедрение комплексного статистического анализа, эконометрики и машинного обучения в области эффективности процессов, проектирование и внедрение новых витрин данных (ABT) и процессов отчетности на платформе хранилища данных/бизнес-аналитики, разработка и обслуживание процессов HD (например, создание витрин данных). , в том числе для моделирования процессов/скоринга), Построение интеллектуальных решений для автоматизации и оптимизации сервисных процессов, Анализ потребностей бизнеса, проектирование и тестирование бизнес-решений.]
Требования: Python, 4GL, SQL, машинное обучение, MLOps
Дополнительно: Спортивная подписка, Частное здравоохранение.