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Root Inc.
Root Inc.
1 001 – 5 000 Employés
AssuranceAutomobileConseil
Root Inc. est une compagnie d’assurance automobile destinée aux particuliers qui utilise une application mobile et la télématique fondée sur les smartphones pour évaluer le comportement au volant et fixer le prix des contrats ; une conduite plus sûre influence généralement les tarifs. Son application permet d’obtenir des devis, de gérer les contrats, de déclarer des sinistres et de participer à une période d’essai destinée à recueillir des données de conduite. Root propose également une assistance routière et d’autres options de couverture dans de nombreux États américains, pour les conducteurs intéressés par l’assurance basée sur l’usage.
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Offres de l’entreprise

Data Scientist principal, valeur vie client (Root, télétravail aux États-Unis)

Piloter la modélisation de la valeur vie client chez Root en développant et en déployant des modèles prédictifs interconnectés pour la conversion, la rétention, les primes et les sinistres. Le poste combine expérimentation, machine learning en production, leadership technique et accompagnement.

USÉtats-Unis
171 400 $ – 214 200 $ / an
À distanceTemps pleinLeadLangue Requise : anglaisData scientist
AirflowAWSCloudDockerPythonSQL

Description

  • Fournir un leadership technique senior à l’équipe Valeur vie client tout en contribuant directement à l’analyse, la modélisation, le déploiement, la supervision et le support de production
  • Piloter des initiatives complexes impliquant des modèles interconnectés pour la conversion et la rétention des clients, les primes futures et les pertes liées aux sinistres
  • Définir des problèmes de modélisation ambigus, évaluer les options analytiques et orienter la stratégie technique
  • Évaluer les interactions entre les modèles composants, rechercher les causes des performances insuffisantes et prioriser les améliorations selon leur valeur métier
  • Créer et valider des expérimentations et des cadres de mesure assortis de critères de réussite explicites
  • Évaluer les performances des modèles et les résultats métier après le déploiement
  • Coordonner avec le responsable de l’équipe la planification trimestrielle, l’ordonnancement, la capacité, les jalons et les dépendances
  • Collaborer avec les ingénieurs en machine learning et les équipes technologiques pour déployer en production des modèles, des simulations et des flux de prévision
  • Concilier rigueur analytique, fiabilité, interprétabilité et rapidité d’exécution
  • Présenter les recommandations, les risques et les compromis aux partenaires techniques, aux responsables métier et aux décideurs seniors
  • Accompagner et soutenir les autres data scientists
  • Créer des méthodes, outils et standards réutilisables qui renforcent la data science au sein de l’équipe Valeur vie client et des activités connexes de science quantitative

Exigences

  • Diplôme de licence, de master ou de doctorat en statistique, informatique, économie ou dans une discipline quantitative connexe
  • Au moins 8 ans d’expérience dans la réalisation de projets complexes et à fort impact en data science impliquant modélisation prédictive, expérimentation et aide à la décision métier
  • Expertise avancée en analyse de survie, notamment les modèles de temps jusqu’à l’événement et la censure
  • Solides compétences en modélisation statistique, prévision, conception expérimentale et validation
  • Maîtrise de l’ingénierie logicielle Python, notamment du code modulaire, testé, correctement typé et lisible
  • Expérience de la maintenance et de la refactorisation de grandes bases de code partagées
  • Expérience dans la conception et l’exploitation de systèmes de modèles interagissant entre eux, notamment des ensembles ou des prédictions en chaîne
  • Maîtrise approfondie de Python et SQL
  • Expérience pratique étendue des frameworks modernes de modélisation et d’expérimentation
  • Connaissance approfondie des méthodes statistiques, des algorithmes prédictifs, de l’analyse de survie, de la prévision des séries temporelles, de la conception expérimentale, de la mesure et de la validation
  • Expérience de la création et de la maintenance de modèles de production interconnectés avec des pratiques MLOps telles que feature stores, pipelines d’entraînement et d’inférence, orchestration des workflows, contrôle des versions et supervision post-déploiement
  • Capacité à estimer la valeur potentielle des initiatives de modélisation et à évaluer les performances des modèles ainsi que leur impact métier après le déploiement
  • Excellentes aptitudes à communiquer et à établir des relations
  • Capacité démontrée à influencer les priorités et l’orientation technique de plusieurs axes de travail connexes tout en restant responsable de la réalisation concrète
  • Capacité à diriger le travail technique, à accompagner les data scientists et à créer des pratiques réutilisables de modélisation, d’expérimentation, de validation ou de reporting
  • Familiarité avec la prévision de la valeur vie client, les workflows de simulation, l’analyse prévisionnelle par rapport au réalisé ou l’inférence causale
  • Expérience dans l’assurance ou les produits financiers réglementés
  • Expérience des plateformes et outils cloud de données et de machine learning tels qu’AWS, Docker, dbt, Airflow, Metaflow, Step Functions ou MLflow
  • Expérience dans la création de visualisations, de tableaux de bord ou de rapports
  • Expérience du prototypage de nouvelles techniques de modélisation ou de nouveaux outils de data science
  • La présence à la caméra est requise lors des entretiens virtuels

Avantages

  • Possibilité de bénéficier d’une prime compétitive
  • Attribution de titres de participation
  • Flexibilité pour travailler depuis n’importe quel endroit aux États-Unis
  • Aménagement raisonnable tout au long du processus de recrutement

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