Data Scientist: Insurance Risk & Fraud ML – Hybrid/Remote in Warsaw

Data Scientist: Insurance Risk & Fraud ML – Hybrid/Remote in Warsaw

Warsaw Pełny etat 82800 - 101200 zł / rok (szac.) Hybrydowo
N

W skrócie

  • Zadania: Pracuj nad modelami oceny ryzyka i analizą danych w sektorze ubezpieczeniowym.
  • Firma: Nexio Management Ltd. - innowacyjna firma z dynamicznym zespołem.
  • Benefity: Elastyczne godziny pracy, możliwość pracy zdalnej oraz rozwój zawodowy.
  • Pozostałe informacje: Możliwość pracy w hybridowym modelu oraz rozwój kariery w ekscytującym środowisku.
  • Dlaczego ta praca: Zyskaj doświadczenie w analizie danych i wpływaj na branżę ubezpieczeniową.
  • Kwalifikacje: 3+ lata doświadczenia, dobra znajomość SQL i umiejętności analityczne.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 82800 - 101200 zł za rok.

Nexio Management Ltd. poszukuje Data Scientist do zespołu zajmującego się rozwijaniem systemu obsługi szkód i świadczeń dla klienta z sektora ubezpieczeniowego.

Do obowiązków należy praca z modelami do oceny ryzyka, weryfikacja źródeł danych i metod analitycznych.

Wymagane 3+ lata doświadczenia, dobra znajomość SQL, doświadczenie w produkcyjnych wdrożeniach modeli oraz umiejętność samodzielnego prowadzenia eksperymentów i analizy danych.

#J-18808-Ljbffr

Data Scientist: Insurance Risk & Fraud ML – Hybrid/Remote in Warsaw – pracodawca: Nexio Management Ltd.

Nexio Management Ltd. to doskonały pracodawca, który stawia na innowacyjność i rozwój swoich pracowników w dynamicznej branży IT. Oferujemy elastyczne formy współpracy oraz możliwość pracy nad nowoczesną chmurową platformą danych, co sprzyja zdobywaniu cennych umiejętności i doświadczenia. Nasza kultura pracy opiera się na współpracy i wsparciu, co sprawia, że każdy członek zespołu ma szansę na osobisty i zawodowy rozwój.

N

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny Nexio Management Ltd.

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Data Scientist: Insurance Risk & Fraud ML – Hybrid/Remote in Warsaw

Modelowanie ryzyka
Weryfikacja źródeł danych
Metody analityczne
SQL
Produkcja wdrożeń modeli
Samodzielne prowadzenie eksperymentów
Analiza danych