Insurance ML Data Scientist — Hybrid (Warsaw)

Ness Solution; Warszawa; Hybrid; PLN 120,000 - 180,000; Full time

Benefits offered by this job

Elastyczny grafik pracy

Współpraca B2B

Job summary

Ness Solution poszukuje specjalisty ds. analizy danych i ML do zespołu aktuarialnego w Warszawie. Praca w modelu hybrydowym, 3 dni w biurze, 2 dni zdalnie, z możliwością rozwoju w projektach analitycznych wspierających decyzje biznesowe.

Wymagane umiejętności z Pythona, ML, analityki predykcyjnej, narzędzi do przetwarzania danych i wizualizacji. Doświadczenie w pracy z repozytoriami kodu i pracy w multidyscyplinarnych zespołach.

Qualifications

• Biegłość w Pythonie do analizy danych i modelowania.
• Dobra znajomość ML, analityki predykcyjnej i wnioskowania statystycznego.
• Doświadczenie z narzędziami do przetwarzania danych (np. pandas, SQL) oraz wizualizacji (matplotlib, seaborn, ggplot2).
• Umiejętność pracy z repozytorium kodu.
• Silne umiejętności rozwiązywania problemów i pasja do odkrywania wniosków płynących z danych.
• Umiejętność współpracy w interdyscyplinarnych zespołach.

Responsibilities

• Opracowywanie, wdrażanie i utrzymywanie modeli statystycznych oraz ML wspierających funkcje aktuarialne.
• Analiza dużych i złożonych zbiorów danych w celu uzyskania praktycznych wniosków wspierających decyzje.
• Przeprowadzanie eksploracyjnej analizy danych i tworzenie cech (feature engineering).
• Wspieranie automatyzacji i optymalizacji procesów aktuarialnych przy użyciu nowoczesnych narzędzi.
• Ścisła współpraca z aktuariuszami, underwriterami i zespołami likwidacji szkód.
• Przygotowywanie prezentacji wyników i rekomendacji dla odbiorców technicznych.

Skills

Python

ML techniques

Predictive analytics

Data wrangling

Data visualization

Git / version control

Problem solving

Interdisciplinary teamwork

Różne środowiska Big Data

Tools

pandas

SQL

matplotlib

seaborn

ggplot2

Git

SAS

AWS

Azure

Job description

Ness Solution poszukuje specjalisty ds. analizy danych i ML do zespołu aktuarialnego w Warszawie. Praca w modelu hybrydowym, 3 dni w biurze, 2 dni zdalnie, z możliwością rozwoju w projektach analitycznych wspierających decyzje biznesowe.

Wymagane umiejętności z Pythona, ML, analityki predykcyjnej, narzędzi do przetwarzania danych i wizualizacji. Doświadczenie w pracy z repozytoriami kodu i pracy w multidyscyplinarnych zespołach.