The Hartford ir apdrošināšanas un finanšu pakalpojumu uzņēmums, kas apkalpo privātpersonas, ģimenes, kā arī mazos un vidējos uzņēmumus. Uzņēmums, kas dibināts 1810. gadā, piedāvā auto, mājokļa un uzņēmējdarbības apdrošināšanu, kā arī darbinieku labumus un citus apdrošināšanas risinājumus. Uzņēmums ir pazīstams arī ar AARP atbalstītajām auto un mājokļa apdrošināšanas programmām, kas programmu dalībniekiem nodrošina piekļuvi ekskluzīvām priekšrocībām un atlaidēm.
Vecākais mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās inženieris — The Hartford, Šarlote, hibrīddarbs
Vadi prognozējošās modelēšanas un ģeneratīvā mākslīgā intelekta izstrādi uzņēmuma The Hartford apdrošināšanas biznesā. Veido pārvaldītus, ražošanai gatavus risinājumus cenu noteikšanai, riska izvērtēšanai, darbinieku labumiem un saistītajiem polišu procesiem.
Apraksts
- Vadi darbinieku labumu prognozējošo modeļu tehnisko izstrādi, ietverot cenu noteikšanas un riska izvērtēšanas modeļus, vērtēšanas plūsmas, modeļu atjaunināšanu, uzraudzību, datu validāciju un ražošanas atbalstu.
- Izstrādā, ievies un uzturi mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās komponentus un datu plūsmas cenu noteikšanas, riska izvērtēšanas, pārdošanas, apkalpošanas, atjaunošanas un polišu dzīves cikla procesiem.
- Pārvērt apstiprinātus risinājumu projektus un arhitektūras modeļus uzticamā, pārbaudītā ražošanas kodā un darba plūsmās.
- Atbalsti ģeneratīvā un aģentiskā mākslīgā intelekta iniciatīvas, izmantojot uzvedņu orķestrēšanu, ar meklēšanu papildinātu ģenerēšanu, izvērtēšanu, aizsargmehānismus un ekosistēmu integrācijas.
- Izstrādā un ekspluatē pakešu un gandrīz reāllaika plūsmas apmācībai, pazīmju izveidei, secināšanai, pēcapstrādei, biznesa noteikumu integrācijai un nodošanai pakārtotajām sistēmām.
- Ievies un uzturi ražošanas mākslīgā intelekta pakalpojumus, uzdevumus, API un darba plūsmas AWS un GCP vidēs, izmantojot izveidotas CI/CD, testēšanas, novērojamības, drošības un operacionālās prakses.
- Nodrošini ieviešanas kvalitāti ar koda pārskatīšanu, vienību un integrācijas testēšanu, dokumentāciju, darbības rokasgrāmatām, gatavības novērtējumiem un atbalstu reaģēšanai uz incidentiem.
- Apmāci un mentorē jaunākos inženierus.
- Sadarbojies ar datu zinātniekiem, datu inženieriem, aktīvu īpašniekiem, riska izvērtēšanas un cenu noteikšanas komandām, lai precizētu prasības, validētu rezultātus, risinātu datu problēmas un saskaņotu risinājumus ar biznesa procesiem.
- Uzturi modeļu un datu plūsmu pārvaldības dokumentāciju, tostarp izcelsmi, ievades un izvades datus, uzraudzības rādītājus, validācijas pierādījumus, operacionālās kontroles un nodošanas materiālus.
- Novērtē riskus, sastrēgumus un operacionālos trūkumus, pēc tam iesaki praktiskus uzlabojumus.
Prasības
- Atbilstošas jomas bakalaura grāds vai vismaz sešu gadu līdzvērtīga pieredze programmatūras inženierijā, datu inženierijā, ML/DevOps inženierijā, lietišķā mākslīgā intelekta inženierijā vai cieši saistītā tehniskā jomā.
- Padziļināta praktiskā pieredze ar Python, SQL, programmatūras izstrādes dzīves cikla praksēm, uz Git balstītu izstrādi, automatizētu testēšanu un ražošanas koda piegādi.
- Pieredze datu, mākslīgā intelekta vai mašīnmācīšanās darba slodžu ieviešanā un ekspluatācijā AWS un GCP, tostarp mākoņkrātuvē, pārvaldītā skaitļošanā, orķestrēšanā, ar IAM saskaņotā piekļuvē, žurnalēšanā un uzraudzībā.
- Praktiskas zināšanas par mašīnmācīšanās inženieriju, tostarp pazīmju plūsmām, apmācības darba plūsmām, pakešu vērtēšanu, secināšanas pakalpojumiem, modeļu uzraudzību, noviržu noteikšanu, validāciju, atkārtotu apmācību un ražošanas atbalstu.
- Spēja strādāt noteiktas arhitektūras, uzņēmuma drošības prasību, datu pārvaldības standartu, kodēšanas konvenciju un operacionālo kontroļu ietvaros.
- Spēja vadīt ieviešanas darbus, mentorēt jaunākos inženierus, izskaidrot kompromisus un pārvaldīt vairāku modeļu un datu plūsmu piegādi ar ierobežotu ikdienas uzraudzību.
- Atļauja strādāt Amerikas Savienotajās Valstīs bez uzņēmuma sponsorēšanas.
- Vēlama maģistra izglītība datorzinātnē, inženierzinātnē, informācijas tehnoloģijās, vadības informācijas sistēmās, datu zinātnē vai saistītā jomā.
- Pieredze apdrošināšanā, darbinieku labumos, cenu noteikšanā, riska izvērtēšanā, riska atlasē, pārdošanas veicināšanā vai polišu dzīves cikla analītikā.
- Pieredze prognozējošo modeļu portfeļu atbalstīšanā, kuriem nepieciešama plānota atjaunošana, veiktspējas izsekošana, biznesa validācija un pārvaldīta ieviešana ražošanā.
- Pieredze ģeneratīvā vai aģentiskā mākslīgā intelekta modeļu ieviešanā, tostarp RAG, uzvedņu izvērtēšanā, LLM lietotņu integrācijā, mākslīgā intelekta drošības kontrolēs, cilvēka iesaistes procesos un izvades validācijā.
- Pieredze ar orķestrēšanas un darba plūsmu platformām, piemēram, Airflow, Cloud Composer, Step Functions, Vertex AI Pipelines vai līdzīgiem uzņēmumu rīkiem.
- Pieredze ar CI/CD, konteineriem, API, infrastruktūras kā koda koncepcijām, novērojamību un ražošanas incidentu pārvaldību.
Priekšrocības
- Iespēja piedalīties īstermiņa vai ikgadējās prēmiju programmās.
- Piekļuve ilgtermiņa stimulēšanas iespējām.
- Uz vietas piešķiramas atzinības balvas.
- Hibrīddarba kārtība.