Root Inc. è una compagnia di assicurazioni auto per consumatori che utilizza un’app mobile e la telematica basata sugli smartphone per valutare il comportamento di guida e stabilire il prezzo delle polizze; in genere, una guida più sicura influisce sulle tariffe. La sua app consente di richiedere preventivi, gestire le polizze, presentare denunce di sinistro e svolgere un periodo di prova per raccogliere dati sulla guida. Root offre inoltre assistenza stradale e altre opzioni di copertura in molti stati degli Stati Uniti, rivolgendosi agli automobilisti interessati alle assicurazioni basate sull’utilizzo.
Data Scientist Staff, Valore del ciclo di vita del cliente (Root, da remoto negli Stati Uniti)
Guidare la modellazione del valore del ciclo di vita del cliente presso Root, sviluppando e implementando modelli predittivi interconnessi per conversione, fidelizzazione, premi e sinistri. Il ruolo combina sperimentazione, machine learning in produzione, leadership tecnica e coaching.
Stati Uniti171.400 $ – 214.200 $ / anno
Da remotoTempo pienoLeadLingua Richiesta: ingleseData scientistDescrizione
- Fornire leadership tecnica senior al team Valore del ciclo di vita, contribuendo direttamente ad analisi, modellazione, implementazione, monitoraggio e supporto alla produzione
- Guidare iniziative complesse che coinvolgono modelli interconnessi per la conversione e la fidelizzazione dei clienti, i premi futuri e le perdite derivanti dai sinistri
- Definire problemi di modellazione ambigui, valutare le opzioni analitiche e orientare la direzione tecnica
- Valutare le interazioni tra i modelli componenti, analizzare le prestazioni insufficienti e dare priorità ai miglioramenti in base al valore aziendale
- Creare e convalidare esperimenti e framework di misurazione con criteri di successo espliciti
- Valutare le prestazioni dei modelli e i risultati aziendali dopo l'implementazione
- Coordinarsi con il responsabile del team per la pianificazione trimestrale, la sequenza delle attività, la capacità, le tappe fondamentali e le dipendenze
- Collaborare con gli ingegneri di machine learning e i team tecnologici per implementare in produzione modelli, simulazioni e flussi di previsione
- Bilanciare rigore analitico, affidabilità, interpretabilità e velocità di esecuzione
- Presentare raccomandazioni, rischi e compromessi a partner tecnici, responsabili aziendali e decisori senior
- Fare da mentor e supportare gli altri data scientist
- Creare metodi, strumenti e standard riutilizzabili che rafforzino la data science nel team Valore del ciclo di vita e nelle attività correlate di scienza quantitativa
Requisiti
- Laurea, laurea magistrale o dottorato in statistica, informatica, economia o disciplina quantitativa affine
- Almeno 8 anni di esperienza nella realizzazione di progetti di data science complessi e ad alto impatto che coinvolgano modellazione predittiva, sperimentazione e supporto alle decisioni aziendali
- Competenza avanzata nell'analisi di sopravvivenza, inclusi modelli tempo-evento e censura
- Solide competenze in modellazione statistica, previsione, progettazione sperimentale e validazione
- Competenza nell'ingegneria del software Python, incluso codice modulare, testato, correttamente tipizzato e leggibile
- Esperienza nella manutenzione e nel refactoring di basi di codice condivise di grandi dimensioni
- Esperienza nella progettazione e gestione di sistemi di modelli interagenti, inclusi ensemble o previsioni concatenate
- Profonda padronanza di Python e SQL
- Ampia esperienza pratica con framework moderni di modellazione e sperimentazione
- Conoscenza approfondita di metodi statistici, algoritmi predittivi, analisi di sopravvivenza, previsione di serie temporali, progettazione sperimentale, misurazione e validazione
- Esperienza nella creazione e manutenzione di modelli di produzione interconnessi con pratiche MLOps quali feature store, pipeline di addestramento e inferenza, orchestrazione dei workflow, controllo versione e monitoraggio post-implementazione
- Capacità di stimare il valore potenziale delle iniziative di modellazione e valutare le prestazioni dei modelli e l'impatto aziendale dopo l'implementazione
- Ottime capacità comunicative e relazionali
- Capacità dimostrata di influenzare priorità e direzione tecnica in diversi filoni di lavoro correlati, mantenendo la responsabilità della realizzazione pratica
- Capacità di dirigere il lavoro tecnico, fare coaching ai data scientist e creare pratiche riutilizzabili di modellazione, sperimentazione, validazione o reportistica
- Familiarità con la previsione del valore del ciclo di vita del cliente, i flussi di simulazione, l'analisi previsione-risultato effettivo o l'inferenza causale
- Esperienza nel settore assicurativo o nei prodotti finanziari regolamentati
- Esperienza con piattaforme e strumenti cloud per dati e machine learning come AWS, Docker, dbt, Airflow, Metaflow, Step Functions o MLflow
- Esperienza nella creazione di visualizzazioni, dashboard o report
- Esperienza nella prototipazione di nuove tecniche di modellazione o strumenti di data science
- È richiesta la presenza in video durante i colloqui virtuali
Benefit
- Opportunità di bonus competitivo
- Offerta di partecipazione azionaria
- Flessibilità di lavorare da qualsiasi luogo negli Stati Uniti
- Sistemazione ragionevole durante l'intero processo di selezione