スタッフデータサイエンティスト、顧客生涯価値（Root、米国リモート）
Rootで顧客生涯価値のモデリングを主導し、コンバージョン、リテンション、保険料、保険金請求を対象とする相互接続された予測モデルを開発・展開します。 実験、プロダクション機械学習、技術リーダーシップ、コーチングを組み合わせた役割です。
仕事内容
- 顧客生涯価値チームに対してシニアレベルの技術リーダーシップを発揮し、分析、モデリング、展開、モニタリング、プロダクションサポートにも直接携わる
- 顧客コンバージョン、リテンション、将来の保険料、保険金請求損失に関する相互接続されたモデルを扱う複雑な取り組みを主導する
- 曖昧なモデリング課題を定義し、分析手法を評価して技術方針を策定する
- 構成モデル間の相互作用を評価し、性能が低い原因を調査し、ビジネス価値に基づいて改善の優先順位を付ける
- 明確な成功基準を備えた実験と測定フレームワークを作成・検証する
- 展開後のモデル性能とビジネス成果を評価する
- チームマネージャーと四半期計画、作業順序、キャパシティ、マイルストーン、依存関係を調整する
- 機械学習エンジニアや技術チームと連携し、モデル、シミュレーション、予測ワークフローを本番環境に展開する
- 分析の厳密性、信頼性、解釈可能性、提供スピードのバランスを取る
- 技術パートナー、ビジネスリーダー、シニア意思決定者に提案、リスク、トレードオフを説明する
- 他のデータサイエンティストを指導・支援する
- 再利用可能な手法、ツール、標準を構築し、顧客生涯価値チームおよび関連する定量科学業務全体のデータサイエンスを強化する
応募要件
- 統計学、コンピュータサイエンス、経済学、または関連する定量分野の学士号、修士号、博士号
- 予測モデリング、実験、ビジネス意思決定支援を含む、複雑で影響力の大きいデータサイエンスプロジェクトを少なくとも 8 年間実施した経験
- イベント発生時間モデルや打ち切りを含む生存時間分析の高度な専門知識
- 統計モデリング、予測、実験計画、検証に関する高い能力
- モジュール化され、テスト済みで、型が整い、読みやすいコードを含む Python ソフトウェアエンジニアリングの習熟度
- 大規模な共有コードベースの保守およびリファクタリング経験
- アンサンブルや連鎖予測を含む、相互作用するモデルシステムの設計・運用経験
- Python と SQL に関する深い習熟度
- 現代的なモデリングおよび実験フレームワークの豊富な実務経験
- 統計手法、予測アルゴリズム、生存時間分析、時系列予測、実験計画、測定、検証に関する十分な知識
- 特徴量ストア、学習・推論パイプライン、ワークフローオーケストレーション、バージョン管理、展開後モニタリングなどの MLOps 実践を用いて、相互接続された本番モデルを構築・保守した経験
- モデリング施策の将来的な価値を見積もり、展開後のモデル性能とビジネスへの影響を評価する能力
- 優れたコミュニケーション能力と関係構築能力
- 実際のデリバリーにも責任を持ちながら、関連するワークストリーム全体の優先順位や技術方針に影響を与えた実績
- 技術業務を指揮し、データサイエンティストを育成し、再利用可能なモデリング、実験、検証、レポート作成の実践を構築する能力
- 顧客生涯価値予測、シミュレーションワークフロー、予測値と実績値の分析、因果推論に関する知識
- 保険または規制対象の金融商品に関する経験
- AWS、Docker、dbt、Airflow、Metaflow、Step Functions、MLflow などのクラウドデータおよび機械学習プラットフォーム・ツールの経験
- 可視化、ダッシュボード、レポートの作成経験
- 新しいモデリング手法やデータサイエンスツールのプロトタイプ作成経験
- オンライン面接ではカメラをオンにする必要があります
福利厚生
- 競争力のあるボーナスの機会
- 株式報酬の提案
- 米国内の任意の場所から柔軟に勤務可能
- 採用プロセス全体を通じた合理的配慮