Przejdź do treści oferty
Data Science

Data Scientist

apreel
Warszawa
Hybrydowo
Regular
min. 3 lata
Pełen etat
B2B
Wynagrodzenie Jawne widełki
20 200–26 900PLN
netto / miesiąc·B2B
Pokaż szczegóły wynagrodzenia
Wynagrodzenie przeliczone z:
120 – 160 PLN/h
Duży ZUS:
Dziennie: ~670 – 916 PLN
Miesięcznie: ~14 077 – 19 229 PLN
Rocznie: ~168 922 – 230 743 PLN
Mały ZUS:
Dziennie: ~724 – 969 PLN
Miesięcznie: ~15 209 – 20 348 PLN
Rocznie: ~182 512 – 244 177 PLN
Zobacz w kalkulatorze wynagrodzeń
Oferta zweryfikowana · jawne widełki

01 Zakres zadań

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. 

Lokalizacja: Warszawa, Wola – hybryda: 3x w tygodniu w biurze 

02 Wymagania

3 must-have · 2 języki

Must-have

Python
Zaawansowany
pandas
Zaawansowany
SQL
Zaawansowany

Wymagane języki

Polski
Ekspert
Angielski
Zaawansowany

03 Profil kandydata

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. 
  • Analityczne myślenie: silne umiejętności rozwiązywania problemów i pasja do odkrywania wniosków płynących z danych. 
  • Komunikacja: umiejętność współpracy w interdyscyplinarnych zespołach. 

Nice to have: 

  • Znajomość narzędzi pricingowych WTW (Emblem, Radar) 
  • Znajomość branży ubezpieczeniowej 
  • Znajomość narzędzi SAS 
  • Znajomość systemów kontroli wersji (Git) 
  • Znajomość środowisk chmurowych (AWS, Azure) 

04 O firmie

apreel
300 · Warszawa
Firma apreel powstała w kwietniu 2010 roku. W miarę rozwoju firmy i równolegle ze wzrostem poziomu zaufania klientów, jej działalność poszerzyła się o usługi Outsourcingu Specjalistów IT. Dziś to właśnie ten obszar stanowi główny filar działalności apreel.

05 Lokalizacja

Centrum, Warszawa
Tryb pracy:
Elastyczne godziny pracy
Godziny pracy biura: 7-18
Model pracy
Stacjonarnie
Hybrydowo
100% zdalnie