A Root Inc. olyan lakossági gépjármű-biztosító társaság, amely mobilalkalmazást és okostelefon-alapú telematikát használ a vezetési magatartás felmérésére és a biztosítási kötvények díjának meghatározására. A biztonságosabb vezetés általában kedvezően befolyásolja a díjakat. Az alkalmazás támogatja az ajánlatkérést, a kötvények kezelését, a káresemények bejelentését, valamint a vezetési adatok gyűjtésére szolgáló próbaidőszakot. A Root emellett az Egyesült Államok számos államában közúti segítségnyújtást és egyéb biztosítási fedezeti lehetőségeket kínál a használatalapú biztosítás iránt érdeklődő járművezetőknek.
Vezető adatelemző, ügyfél élettartamértéke (Root, távoli munkavégzés az Egyesült Államokban)
Vezesse az ügyfél élettartamértékének modellezését a Rootnál, és fejlesszen, valamint állítson élesbe az átváltást, a megtartást, a díjakat és a károkat összekapcsoló prediktív modelleket. A munkakör a kísérletezést, az éles gépi tanulást, a technikai vezetést és a mentorálást ötvözi.
Leírás
- Senior technikai vezetést biztosítani az Élettartamérték csapatának, miközben közvetlenül hozzájárulni az elemzéshez, a modellezéshez, az üzembe helyezéshez, a monitorozáshoz és az éles rendszerek támogatásához
- Összetett kezdeményezéseket vezetni, amelyek az ügyfél-átváltás, a megtartás, a jövőbeli díjak és a károk veszteségeinek összekapcsolt modelljeit foglalják magukban
- Meghatározni a nem egyértelmű modellezési problémákat, értékelni az analitikai lehetőségeket és alakítani a technikai irányt
- Értékelni a komponensmodellek közötti kölcsönhatásokat, kivizsgálni a gyenge teljesítményt és az üzleti érték alapján rangsorolni a fejlesztéseket
- Kísérleteket és egyértelmű sikerkritériumokkal rendelkező mérési keretrendszereket létrehozni és validálni
- Értékelni a modell teljesítményét és az üzleti eredményeket az üzembe helyezést követően
- Együttműködni a csapatvezetővel a negyedéves tervezésben, a sorrendiségben, a kapacitásban, a mérföldkövekben és a függőségekben
- Együttműködni a gépi tanulási mérnökökkel és a technológiai csapatokkal a modellek, szimulációk és előrejelzési munkafolyamatok élesbe állításában
- Egyensúlyt teremteni az analitikai alaposság, a megbízhatóság, az értelmezhetőség és a szállítási sebesség között
- Ajánlásokat, kockázatokat és kompromisszumokat bemutatni technikai partnereknek, üzleti vezetőknek és senior döntéshozóknak
- Mentorálni és támogatni más adatelemzőket
- Újrafelhasználható módszereket, eszközöket és szabványokat létrehozni, amelyek erősítik az adattudományt az Élettartamérték csapatában és a kapcsolódó Kvantitatív Tudományi munkában
Követelmények
- Statisztika, számítástechnika, közgazdaságtan vagy kapcsolódó kvantitatív területen szerzett alap-, mester- vagy doktori fokozat
- Legalább 8 év tapasztalat összetett, nagy hatású adattudományi projektek megvalósításában, amelyek prediktív modellezést, kísérletezést és üzleti döntéstámogatást foglalnak magukban
- Haladó szintű szakértelem túlélési elemzésben, beleértve az eseményig eltelt idő modelljeit és a cenzorálást
- Erős jártasság statisztikai modellezésben, előrejelzésben, kísérlettervezésben és validálásban
- Jártasság a Python szoftverfejlesztésben, beleértve a moduláris, tesztelt, jól tipizált és olvasható kód írását
- Tapasztalat nagy, közösen használt kódbázisok karbantartásában és átalakításában
- Tapasztalat egymással kölcsönhatásban álló modellrendszerek, például együttes vagy láncolt előrejelzések tervezésében és működtetésében
- Mélyreható jártasság Pythonban és SQL-ben
- Kiterjedt gyakorlati tapasztalat korszerű modellezési és kísérleti keretrendszerekkel
- Alapos ismeretek a statisztikai módszerekről, prediktív algoritmusokról, túlélési elemzésről, idősoros előrejelzésről, kísérlettervezésről, mérésről és validálásról
- Tapasztalat összekapcsolt éles modellek létrehozásában és karbantartásában olyan MLOps-gyakorlatokkal, mint a feature store-ok, a tanítási és következtetési folyamatok, a munkafolyamatok vezénylése, a verziókezelés és az üzembe helyezés utáni monitorozás
- Képesség a modellezési kezdeményezések várható értékének megbecsülésére, valamint a modell teljesítményének és üzleti hatásának értékelésére az üzembe helyezést követően
- Erős kommunikációs és kapcsolatépítési készségek
- Bizonyított képesség a prioritások és a technikai irány befolyásolására kapcsolódó munkafolyamatokban, miközben a gyakorlati megvalósításért is felelősséget vállal
- Képesség a technikai munka irányítására, adatelemzők mentorálására, valamint újrafelhasználható modellezési, kísérleti, validálási vagy jelentéskészítési gyakorlatok létrehozására
- Jártasság az ügyfél élettartamértékének előrejelzésében, szimulációs munkafolyamatokban, előrejelzés és tényleges eredmény összevetésében vagy oksági következtetésben
- Tapasztalat biztosítási vagy szabályozott pénzügyi termékek területén
- Tapasztalat felhőalapú adat- és gépi tanulási platformokkal, valamint olyan eszközökkel, mint az AWS, a Docker, a dbt, az Airflow, a Metaflow, a Step Functions vagy az MLflow
- Tapasztalat vizualizációk, irányítópultok vagy jelentések készítésében
- Tapasztalat új modellezési technikák vagy adattudományi eszközök prototípus-készítésében
- A virtuális interjúk során kameraképes részvétel szükséges
Juttatások
- Versenyképes bónuszlehetőség
- Részvényjuttatás
- Rugalmas munkavégzés az Egyesült Államok bármely pontjáról
- Ésszerű alkalmazkodás a kiválasztási folyamat során