스태프 데이터 사이언티스트, 고객 생애 가치(Root, 미국 원격)
Root에서 고객 생애 가치 모델링을 주도하며 전환, 유지, 보험료, 보험금 청구를 아우르는 상호 연결된 예측 모델을 개발하고 배포합니다. 실험, 프로덕션 머신러닝, 기술 리더십, 코칭을 결합하는 역할입니다.
설명
- 고객 생애 가치 팀에 시니어 기술 리더십을 제공하고 분석, 모델링, 배포, 모니터링, 프로덕션 지원 전반에 직접 기여
- 고객 전환, 유지, 미래 보험료, 보험금 청구 손실을 다루는 상호 연결된 모델 관련 복잡한 이니셔티브 주도
- 모호한 모델링 문제를 정의하고 분석 방안을 평가하며 기술 방향 수립
- 구성 모델 간 상호작용을 평가하고 성능 저하 원인을 조사하며 비즈니스 가치에 따라 개선 우선순위 설정
- 명확한 성공 기준을 갖춘 실험 및 측정 프레임워크를 만들고 검증
- 배포 후 모델 성능과 비즈니스 성과 평가
- 팀 매니저와 분기별 계획, 작업 순서, 용량, 마일스톤, 종속성 조율
- 머신러닝 엔지니어 및 기술 팀과 협업하여 모델, 시뮬레이션, 예측 워크플로를 프로덕션에 배포
- 분석의 엄밀성, 안정성, 해석 가능성, 제공 속도 간 균형 유지
- 기술 파트너, 비즈니스 리더, 고위 의사결정자에게 권고안, 위험, 트레이드오프 제시
- 다른 데이터 사이언티스트를 멘토링하고 지원
- 재사용 가능한 방법, 도구, 표준을 구축하여 고객 생애 가치 팀과 관련 정량 과학 업무 전반의 데이터 사이언스 역량 강화
지원 자격
- 통계학, 컴퓨터 과학, 경제학 또는 관련 정량 분야의 학사, 석사 또는 박사 학위
- 예측 모델링, 실험, 비즈니스 의사결정 지원을 포함하는 복잡하고 영향력이 큰 데이터 사이언스 프로젝트를 8년 이상 수행한 경험
- 사건 발생 시간 모델과 검열을 포함한 생존 분석에 대한 고급 전문성
- 통계 모델링, 예측, 실험 설계, 검증에 대한 높은 역량
- 모듈화되고 테스트되며 타입이 잘 정의되고 읽기 쉬운 코드를 포함한 Python 소프트웨어 엔지니어링 숙련도
- 대규모 공유 코드베이스를 유지 관리하고 리팩터링한 경험
- 앙상블 또는 연쇄 예측을 포함한 상호작용 모델 시스템을 설계하고 운영한 경험
- Python 및 SQL에 대한 높은 숙련도
- 최신 모델링 및 실험 프레임워크를 활용한 풍부한 실무 경험
- 통계 방법, 예측 알고리즘, 생존 분석, 시계열 예측, 실험 설계, 측정, 검증에 대한 충분한 지식
- 피처 스토어, 학습 및 추론 파이프라인, 워크플로 오케스트레이션, 버전 관리, 배포 후 모니터링과 같은 MLOps 관행을 활용해 상호 연결된 프로덕션 모델을 구축하고 유지 관리한 경험
- 모델링 이니셔티브의 예상 가치를 추정하고 배포 후 모델 성능과 비즈니스 영향을 평가하는 능력
- 뛰어난 의사소통 및 관계 구축 능력
- 직접적인 산출물 제공 책임을 유지하면서 관련 업무 흐름 전반의 우선순위와 기술 방향에 영향을 준 입증된 역량
- 기술 업무를 이끌고 데이터 사이언티스트를 코칭하며 재사용 가능한 모델링, 실험, 검증 또는 보고 관행을 만드는 능력
- 고객 생애 가치 예측, 시뮬레이션 워크플로, 예측값과 실제값 분석 또는 인과 추론에 대한 지식
- 보험 또는 규제 대상 금융 상품 분야 경험
- AWS, Docker, dbt, Airflow, Metaflow, Step Functions, MLflow와 같은 클라우드 데이터 및 머신러닝 플랫폼과 도구 경험
- 시각화, 대시보드 또는 보고서 작성 경험
- 새로운 모델링 기법 또는 데이터 사이언스 도구의 프로토타입을 만든 경험
- 온라인 면접에서는 카메라를 켜야 합니다
복리후생
- 경쟁력 있는 보너스 기회
- 주식 보상 제공
- 미국 내 어느 지역에서든 유연하게 근무 가능
- 채용 절차 전반에 걸쳐 합리적 편의 제공