Data Scientist (M/K)
nr ref: 307/2/2026/MG/94553
W Antal zajmujemy się rekrutacją od ponad 20 lat. Dzięki działaniu w 10 wyspecjalizowanych dywizjach, świetnie orientujemy się w aktualnych trendach branżowych. Precyzyjnie określamy specyfikę stanowiska, klasyfikując kluczowe umiejętności i niezbędne kwalifikacje. Naszą misją jest nie tylko znalezienie kandydata, którego kompetencje wpisują się w wymagania danego ogłoszenia, ale przede wszystkim stanowiska, spełniającego oczekiwania kandydata. Numer rejestru agencji zatrudnienia: 496.
Profil: Data Scientist
Miejsce świadczenia usług: model hybrydowy – 3 razy w tygodniu praca z biura (Warszawa) + 2 razy w tygodniu praca zdalna – warunek konieczny.
Forma współpracy: B2B. kontrakt
Stawka: 150 - 170 zł/h
Zakres obowiązków:
-
Projektowanie, wdrażanie oraz utrzymanie modeli statystycznych i modeli uczenia maszynowego wspierających funkcje aktuarialne.
-
Analiza dużych i złożonych zbiorów danych w celu formułowania praktycznych wniosków wspierających procesy decyzyjne.
-
Prowadzenie eksploracyjnej analizy danych (EDA) oraz tworzenie cech (feature engineering) w celu zwiększenia jakości i interpretowalności modeli.
-
Wsparcie automatyzacji i optymalizacji procesów aktuarialnych z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi oraz frameworków data science.
-
Ścisła współpraca z aktuariuszami, underwriterami oraz zespołami likwidacji szkód w celu przekładania potrzeb biznesowych na rozwiązania analityczne.
-
Przygotowywanie prezentacji wyników analiz i rekomendacji w sposób przystępny dla odbiorców technicznych.
Wymagania:
a. Must-have:
-
Bardzo dobra znajomość języka Python w zakresie analizy danych i modelowania.
-
Solidna wiedza z obszaru 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 repozytorium kodu.
-
Silne kompetencje analityczne: rozwinięte umiejętności rozwiązywania problemów i dociekliwość w pracy z danymi.
-
Umiejętność efektywnej komunikacji i współpracy w zespołach interdyscyplinarnych.
-
Dyspozycyjność do pracy w biurze 3 razy w tygodniu.
b. 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).
Benefity:
- Prywatna opieka medyczna
- Karta Multisport lub dostęp do kafeterii MyBenefit
- Ubezpieczenie na życie
