The Hartford ist ein Versicherungs- und Finanzdienstleistungsunternehmen, das Privatpersonen, Familien sowie kleinen und mittelgroßen Unternehmen Dienstleistungen anbietet. Das 1810 gegründete Unternehmen bietet Auto-, Hausrat- und Gewerbeversicherungen sowie Leistungen für Mitarbeitende und weitere Versicherungslösungen an. Bekannt ist The Hartford außerdem für seine von AARP empfohlenen Auto- und Hausversicherungsprogramme, über die teilnehmende Mitglieder Zugang zu exklusiven Leistungen und Rabatten erhalten.
Senior-Ingenieur für KI und maschinelles Lernen — The Hartford, Charlotte, hybrid
Leiten Sie prädiktive Modellierung und generative KI-Entwicklung für das Versicherungsgeschäft von The Hartford. Entwickeln Sie governance-konforme, produktionsreife Lösungen für Tarifierung, Underwriting, Mitarbeiterleistungen und damit verbundene Policenprozesse.
Beschreibung
- Leiten Sie die technische Umsetzung prädiktiver Modelle für Mitarbeiterleistungen, einschließlich Tarifierungs- und Underwriting-Modellen, Scoring-Pipelines, Modellaktualisierungen, Monitoring, Datenvalidierung und Produktionssupport.
- Entwickeln, implementieren und warten Sie KI-/ML-Komponenten und Datenpipelines für Tarifierung, Underwriting, Vertrieb, Service, Verlängerungen und Policenlebenszyklus-Prozesse.
- Überführen Sie genehmigte Lösungsentwürfe und Architekturmuster in zuverlässigen, getesteten Produktionscode und Workflows.
- Unterstützen Sie Initiativen im Bereich generativer und agentischer KI durch Prompt-Orchestrierung, Retrieval-Augmented Generation, Evaluierung, Schutzmechanismen und Ökosystemintegrationen.
- Entwickeln und betreiben Sie Batch- und nahezu echtzeitfähige Pipelines für Training, Feature-Erstellung, Inferenz, Nachverarbeitung, Integration von Geschäftsregeln und nachgelagerte Bereitstellung.
- Implementieren und warten Sie produktive KI-Dienste, Jobs, APIs und Workflows in AWS und GCP unter Verwendung etablierter Praktiken für CI/CD, Tests, Observability, Sicherheit und Betrieb.
- Sichern Sie die Implementierungsqualität durch Code-Reviews, Unit- und Integrationstests, Dokumentation, Runbooks, Bereitschaftsprüfungen und Unterstützung bei der Incident-Reaktion.
- Coachen und betreuen Sie Junior Engineers.
- Arbeiten Sie mit Data Scientists, Data Engineers, Asset Ownern sowie Underwriting- und Tarifierungsteams zusammen, um Anforderungen zu klären, Ergebnisse zu validieren, Datenprobleme zu lösen und Lösungen an Geschäftsprozesse anzupassen.
- Pflegen Sie Governance-Dokumentation für Modelle und Pipelines, einschließlich Datenherkunft, Ein- und Ausgaben, Überwachungskennzahlen, Validierungsnachweisen, Betriebskontrollen und Übergabematerialien.
- Bewerten Sie Risiken, Engpässe und betriebliche Schwachstellen und empfehlen Sie anschließend praktikable Verbesserungen.
Anforderungen
- Bachelorabschluss in einem verwandten Fachgebiet oder mindestens sechs Jahre gleichwertige Erfahrung in Softwareentwicklung, Data Engineering, ML-/DevOps-Engineering, angewandter KI-Entwicklung oder einer eng verwandten technischen Disziplin.
- Fundierte praktische Erfahrung mit Python, SQL, Softwareentwicklungsprozessen, Git-basierter Entwicklung, automatisierten Tests und der Bereitstellung von Produktionscode.
- Erfahrung mit der Bereitstellung und dem Betrieb von Daten-, KI- oder ML-Workloads in AWS und GCP, einschließlich Cloud-Speicher, verwalteter Rechenleistung, Orchestrierung, IAM-bewusstem Zugriff, Protokollierung und Monitoring.
- Praktische Kenntnisse im ML-Engineering, einschließlich Feature-Pipelines, Trainings-Workflows, Batch-Scoring, Inferenzdiensten, Modellmonitoring, Drift-Erkennung, Validierung, Retraining und Produktionssupport.
- Fähigkeit, innerhalb etablierter Architektur, unternehmensweiter Sicherheitsanforderungen, Data-Governance-Standards, Coding-Konventionen und Betriebskontrollen zu arbeiten.
- Fähigkeit, Implementierungsaktivitäten zu leiten, Junior Engineers zu betreuen, Abwägungen zu erläutern und mehrere Modell- und Pipeline-Liefergegenstände mit begrenzter täglicher Anleitung zu steuern.
- Berechtigung, ohne Unterstützung durch das Unternehmen in den Vereinigten Staaten zu arbeiten.
- Ein Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Informationstechnologie, MIS, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet ist wünschenswert.
- Erfahrung mit Versicherungen, Mitarbeiterleistungen, Tarifierung, Underwriting, Risikoselektion, Vertriebsunterstützung oder Analysen zum Policenlebenszyklus.
- Erfahrung mit der Betreuung von Portfolios prädiktiver Modelle, die geplante Aktualisierungen, Leistungsverfolgung, geschäftliche Validierung und governance-konforme Produktionsbereitstellung erfordern.
- Erfahrung mit der Umsetzung generativer oder agentischer KI-Muster, einschließlich RAG, Prompt-Evaluierung, Integration von LLM-Anwendungen, KI-Sicherheitskontrollen, Human-in-the-Loop-Prozessen und Output-Validierung.
- Erfahrung mit Orchestrierungs- und Workflow-Plattformen wie Airflow, Cloud Composer, Step Functions, Vertex AI Pipelines oder vergleichbaren Unternehmenstools.
- Erfahrung mit CI/CD, Containern, APIs, Konzepten für Infrastructure as Code, Observability und dem Management von Produktionsvorfällen.
Zusatzleistungen
- Berechtigung zur Teilnahme an kurzfristigen oder jährlichen Bonusprogrammen.
- Zugang zu Möglichkeiten für langfristige Incentives.
- Anerkennungsprämien als unmittelbare Auszeichnung.
- Hybrides Arbeitsmodell.