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Professionnel en genie de donnees

Economical Insurance

C'est un Contrat job à Montreal, QC publiée le mars 20, 2020.

AYEZ PLAISIR À TRAVAILLER

 

Nous passons une grande partie de nos vies au travail, donc il est logique de choisir une entreprise qui offre un travail valorisant. Chez Assurance EconomicalMD, votre contribution, votre créativité et votre énergie ne passeront pas inaperçues. Notre culture enthousiaste et notre esprit innovateur imprègnent tout ce que nous faisons, ce qui explique pourquoi nos assurés (ils sont plus d’un million) nous font confiance pour protéger leurs habitations, leurs entreprises, leurs exploitations agricoles, leurs véhicules et leurs animaux.

 

Nous n’avons pas peur de repousser les limites pour faire évoluer l’assurance. Notre famille de compagnies comprend Sonnet, la seule compagnie d’assurance habitation et auto au Canada qui offre une expérience d’achat entièrement en ligne, et Petline, la plus importante compagnie d’assurance maladie pour animaux de compagnie au Canada. Nous nous préparons également à devenir une société ouverte, ce qui est une occasion professionnelle unique pour tous ceux et celles qui veulent se joindre à l’équipe.

 

Si vous êtes à la recherche d’une nouvelle occasion d’envergure pour développer vos compétences actuarielles dans une culture d’innovation, pensez à joindre notre équipe actuarielle chez Assurance Economical, incluant notre canal direct, Sonnet.

 

**Ce poste est ouvert aux candidats à Waterloo, Toronto ou Montréal.**

 

À quoi vous attendre de ce rôle?

Relevant du directeur, Modélisation, tarification et analytique au sein de l’équipe des produits, de la tarification et de l’analytique, l’ingénieur en données massives est responsable du soutien analytique de base pour les initiatives analytiques numériques principales d’Economical. Ce poste représente une exposition au génie en données massives et aux pipelines de données au sein de l’assurance.[FL1] 

 

  • Créer et optimiser des pipelines de données robustes entre différents systèmes de la plateforme Hadoop (en effet, les données massives) afin de produire des structures de données de qualité.

  • Acquérir de l’expérience professionnelle en matière de Spark, d’un environnement de données massives et d’une expertise ou formation chef de file, et l’appliquer.

  • Augmenter l’automatisation et l’ampleur des ensembles de données complexes en fonction des cas d’utilisation des analyses des clients, comme des données structurées pour les analyses opérationnelles.

Qu’apportez-vous à ce rôle?

  • Au moins deux années d’expérience en génie de données.

  • Diplôme universitaire en génie logiciel, en informatique générale ou en génie informatique.

  • Expérience en matière de création ou de mise à jour de pipelines de données, des travaux en lots aux mises en œuvre en temps réel.

  • Excellentes aptitudes en matière de communication et d’organisation.

     

Niveau de compétence

 

  • Au moins un an d’expérience avec Scala, R/Python ou Java.

  • Au moins un an d’expérience de travail avec des technologies de données massives, comme Redshift, Athena, AWS ou ETC.

  • Au moins un an d’expérience avec MapReduce et Spark.

  • La connaissance des pipelines de données est un atout.

  • La connaissance de Hadoop et Git est un atout.

     

Nous considérons aussi le potentiel. Donc, si vous n’avez pas exactement ces compétences, mais que vous avez les atouts qu’il faut, indiquez-les dans votre curriculum vitæ et votre lettre de présentation.

 

Allez-y, attendez-vous à plus – vous le méritez.

Nous offrons : 

  • Un salaire concurrentiel, avec des possibilités d’augmentations au mérite et de primes d’incitation au rendement annuelles

  • Un programme de retraite et d’épargne, avec des cotisations au REER égalées par l’entreprise

  • Un nombre généreux de congés, y compris pour les vacances et les congés personnels

  • Des journées de bénévolat payées et des dons à des organismes de bienfaisance égalés par l’entreprise

 [FL1]This is the same as the Big Data intro. Should it be changed?