Junior Data Scientist (AI/ML)

Job expired!

Młodszy Naukowiec Danych - AI/ML

Pensja: Około 45,000 funtów

Rozpocznij swoją karierę w dziedzinie nauki o danych z Aviva

Czy robisz swoje pierwsze kroki w AI i uczeniu maszynowym, czy jesteś gotowy, aby posunąć swoją karierę do przodu? Czy masz pasję do wykorzystywania uczenia maszynowego w celu rozwiązywania realnych problemów? Jeśli tak, Aviva poszukuje wyjątkowych talentów w dziedzinie nauki o danych, aby dołączyć do naszego rewolucyjnego zespołu Customer Science, kontynuując przekształcanie branży ubezpieczeniowej.

W Aviva nie jesteśmy zwykłym ubezpieczycielem. W ciągu ostatnich dwóch lat rozpoczęliśmy jedną z najambitniejszych podróży transformacji cyfrowej, rewolucjonizując sposób interakcji ponad 16 milionów klientów z naszymi usługami. Działamy w zwinnych, współpracujących, interdyscyplinarnych zespołach, głęboko zaangażowanych w pomoc klientom w nawigowaniu przez niepewność. Dołącz do nas i stań się częścią innowacyjnego zespołu, który wyróżnia się na tle stereotypów.

Lokalizacja roli

Rola ta bazuje w Bristolu.

O roli

W Aviva znajduje się nasz wyjątkowy zespół Customer Science, dedykowany stawianiu klienta na pierwszym miejscu, z nauką o danych napędzającą naszą misję na dużą skalę. Nasi naukowcy danych AI/ML tworzą i dostarczają wyjątkowe produkty oparte na danych, skupiając się na kliencie, wykorzystując nowe i istniejące źródła danych oraz zaawansowane techniki. W tej roli będziesz rozwijać modele gotowe do produkcji, korzystając z naszego ramowego systemu MLOps, przyczynisz się do wiedzy zespołu, wspierasz współpracę oraz innowujesz rozwiązania dla złożonych problemów.

Jesteśmy dumni, że zostaliśmy uznani za Najlepsze Miejsce Pracy w Danych przez DataIQ zarówno w 2019, jak i 2020 roku.

Umiejętności i doświadczenie

Poszukujemy kandydatów spełniających następujące kryteria:

  • Wykształcenie wyższe na poziomie licencjackim w dziedzinie matematyki lub programowania (np. Informatyka, Stosowane Nauki Ścisłe) lub posiadanie równoważnej wiedzy i doświadczenia. Wykształcenie podyplomowe jest dodatkowym atutem, ale nie jest wymagane.
  • Doświadczenie i wiedza w technikach i podejściach uczenia maszynowego, w tym uczenie nadzorowane, nienadzorowane i przez wzmacnianie, z umiejętnością oceny dokładności modeli.
  • Znajomość programowania w Pythonie.
  • Umiejętność komunikowania skomplikowanych koncepcji technicznych zarówno specjalistom, jak i osobom niemającym specjalistycznej wiedzy.
  • Dodatkowe doświadczenie: kontrola wersji kodu oparta na Git, budowanie potoków danych ze Sparkiem lub produkcja modeli ML