Data Scientist

Краткое описание позиции:

В MetLife инновации являются ключевой частью нашей деятельности. В рамках нашей функции Цифрового Офиса мы рады объявить об открытии выделенного центра для проведения передового анализа и исследований в Индии. Глобальный центр аналитики и исследований (GARC) является важной стратегической инициативой, направленной на усиление наших возможностей в области науки о данных, создание экономически эффективной аналитической модели управления и продвижение зрелости науки о данных в нашем глобальном сообществе.

Если вы движимы страстью, целью и стремлением предоставлять решения, ориентированные на клиента, GARC - ваша платформа для реализации. В настоящее время мы ищем энтузиастов науки о данных, готовых решать важные бизнес-проблемы и предоставлять решения, основанные на данных, для всех ключевых бизнес-функций, таких как взаимодействие с клиентами, дистрибуция, подбор рисков и многое другое. В качестве специалиста по данным в GARC, ваша работа будет напрямую влиять на критически важные области нашего бизнеса, продвигая вперед нашу миссию по оснащению глобальных сообществ.

• Сотрудничество с старшими специалистами по данным и менеджерами для перевода бизнес-проблем в аналитические запросы.
• Проведение исследовательского анализа данных для определения наиболее подходящих моделей машинного обучения для бизнес-потребностей.
• Разработка, тестирование и уточнение алгоритмов для достижения желаемых результатов.
• Преобразование аналитических выводов в действенные бизнес-стратегии, улучшение результатов для заинтересованных сторон.
• Соблюдение лучших практик кодирования и разработки в команде.
• Эффективная документация ваших методологий для ясного, интуитивно понятного понимания.
• Способствование обмену знаниями в глобальном аналитическом сообществе MetLife.

• 3-5 лет опыта в области данных и аналитики.
• Владение Python, R, SPSS, наличие навыков работы с PySpark будет преимуществом.
• Экспертные знания в области статистических моделей, включая линейную и логистическую регрессию, случайные леса и др.
• Твердое понимание технологий больших данных, таких как Hadoop (Spark, Hive, Pig).
• Исключительные коммуникативные