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Root Inc.
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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
AutomobilindustrieBeratungVersicherungen
Root Inc. ist ein Kfz-Versicherungsunternehmen für Privatkunden, das eine mobile App und smartphonebasierte Telematik nutzt, um das Fahrverhalten zu bewerten und Versicherungstarife zu berechnen. Sichereres Fahren wirkt sich dabei in der Regel auf die Beitragshöhe aus. Die App ermöglicht Angebote, die Verwaltung von Versicherungen, die Meldung von Schäden und eine Testfahrphase zur Erfassung von Fahrdaten. Root bietet außerdem Pannenhilfe und weitere Versicherungsoptionen in vielen US-Bundesstaaten an und richtet sich an Fahrer, die sich für nutzungsbasierte Versicherungen interessieren.
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Stellen im Unternehmen

Staff Data Scientist, Customer Lifetime Value (Root, USA-Remote)

Leiten Sie bei Root die Modellierung des Customer Lifetime Value und entwickeln und implementieren Sie miteinander verbundene Prognosemodelle für Konversion, Kundenbindung, Prämien und Schäden. Die Position verbindet Experimentation, Machine Learning in der Produktion, technische Führung und Coaching.

USVereinigte Staaten
171.400 $ – 214.200 $ / Jahr
RemoteVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
AirflowAWSCloudDockerPythonSQL

Beschreibung

  • Übernehmen Sie die seniorige technische Leitung des Lifetime-Value-Teams und arbeiten Sie gleichzeitig direkt in den Bereichen Analyse, Modellierung, Bereitstellung, Überwachung und Produktionssupport
  • Leiten Sie komplexe Initiativen mit miteinander verbundenen Modellen für Kundenkonversion, Kundenbindung, künftige Prämien und Schadensverluste
  • Definieren Sie unklare Modellierungsprobleme, bewerten Sie analytische Optionen und gestalten Sie die technische Ausrichtung
  • Bewerten Sie Wechselwirkungen zwischen Komponentenmodellen, untersuchen Sie Leistungsschwächen und priorisieren Sie Verbesserungen nach ihrem Geschäftswert
  • Erstellen und validieren Sie Experimente und Messrahmen mit klar definierten Erfolgskriterien
  • Bewerten Sie die Modellleistung und Geschäftsergebnisse nach der Bereitstellung
  • Stimmen Sie sich mit der Teamleitung zu Quartalsplanung, Reihenfolge, Kapazitäten, Meilensteinen und Abhängigkeiten ab
  • Arbeiten Sie mit Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieuren sowie Technologieteams zusammen, um Modelle, Simulationen und Prognose-Workflows in die Produktion zu bringen
  • Bringen Sie analytische Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Interpretierbarkeit und Umsetzungsgeschwindigkeit in Einklang
  • Präsentieren Sie Empfehlungen, Risiken und Zielkonflikte technischen Partnern, Geschäftsführungsverantwortlichen und Entscheidungsträgern auf höchster Ebene
  • Betreuen und unterstützen Sie andere Data Scientists
  • Entwickeln Sie wiederverwendbare Methoden, Werkzeuge und Standards, die die Data-Science-Arbeit im Lifetime-Value-Team und in verwandten Bereichen der Quantitative Science stärken

Anforderungen

  • Bachelor-, Master- oder Promotionsabschluss in Statistik, Informatik, Volkswirtschaftslehre oder einer verwandten quantitativen Fachrichtung
  • Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Umsetzung komplexer, wirkungsstarker Data-Science-Projekte mit prädiktiver Modellierung, Experimentation und Unterstützung geschäftlicher Entscheidungen
  • Fortgeschrittene Kenntnisse der Überlebenszeitanalyse, einschließlich Ereigniszeitanalysen und Zensierung
  • Ausgeprägte Fähigkeiten in statistischer Modellierung, Prognose, Versuchsplanung und Validierung
  • Sicherer Umgang mit Python-Softwareentwicklung, einschließlich modularen, getesteten, typisierten und gut lesbaren Codes
  • Erfahrung in der Pflege und Überarbeitung großer gemeinsamer Codebasen
  • Erfahrung in der Entwicklung und im Betrieb von Systemen interagierender Modelle, einschließlich Ensembles oder verketteter Vorhersagen
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL
  • Umfangreiche praktische Erfahrung mit modernen Modellierungs- und Experimentier-Frameworks
  • Fundierte Kenntnisse statistischer Methoden, prädiktiver Algorithmen, Überlebenszeitanalyse, Zeitreihenprognosen, Versuchsplanung, Messung und Validierung
  • Erfahrung in der Entwicklung und Pflege miteinander verbundener Produktionsmodelle mit MLOps-Praktiken wie Feature Stores, Trainings- und Inferenzpipelines, Workflow-Orchestrierung, Versionskontrolle und Überwachung nach der Bereitstellung
  • Fähigkeit, den erwarteten Wert von Modellierungsinitiativen zu schätzen sowie Modellleistung und Geschäftsauswirkungen nach der Bereitstellung zu bewerten
  • Ausgeprägte Kommunikations- und Beziehungsfähigkeiten
  • Nachweisliche Fähigkeit, Prioritäten und technische Ausrichtung über verwandte Arbeitsströme hinweg zu beeinflussen und zugleich für die praktische Umsetzung verantwortlich zu bleiben
  • Fähigkeit, technische Arbeit zu steuern, Data Scientists zu coachen und wiederverwendbare Verfahren für Modellierung, Experimentation, Validierung oder Berichterstattung zu schaffen
  • Vertrautheit mit Prognosen zum Customer Lifetime Value, Simulations-Workflows, Soll-Ist-Analysen von Prognosen oder kausaler Inferenz
  • Erfahrung im Versicherungswesen oder mit regulierten Finanzprodukten
  • Erfahrung mit Cloud-Daten- und Machine-Learning-Plattformen und Werkzeugen wie AWS, Docker, dbt, Airflow, Metaflow, Step Functions oder MLflow
  • Erfahrung in der Erstellung von Visualisierungen, Dashboards oder Berichten
  • Erfahrung mit dem Prototyping neuer Modellierungstechniken oder Data-Science-Werkzeuge
  • Bei virtuellen Vorstellungsgesprächen muss die Person vor der Kamera erscheinen

Zusatzleistungen

  • Möglichkeit auf einen wettbewerbsfähigen Bonus
  • Beteiligungsangebot
  • Flexibilität, von jedem Ort innerhalb der Vereinigten Staaten aus zu arbeiten
  • Angemessene Vorkehrungen während des gesamten Einstellungsverfahrens

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