The Hartford er et selskap innen forsikring og finansielle tjenester som betjener privatpersoner, familier samt små og mellomstore bedrifter. Selskapet ble grunnlagt i 1810 og tilbyr bil-, bolig- og bedriftsforsikring, i tillegg til personalgoder og andre forsikringsløsninger. Selskapet er også kjent for sine AARP-godkjente bil- og boligforsikringsprogrammer, som gir deltakende medlemmer tilgang til eksklusive fordeler og rabatter.
Senioringeniør innen AI og maskinlæring – The Hartford, Charlotte, hybrid
Led prediktiv modellering og utvikling av generativ AI for The Hartfords forsikringsvirksomhet. Bygg styrte, produksjonsklare løsninger for prising, underwriting, personalgoder og relaterte prosesser for forsikringsavtaler.
USA
Connecticut
Illinois
Nord-Carolina
Ohio117 200 $ – 175 800 $ / år
HybridHeltidSeniorPåkrevd Språk: engelskMaskinlæringsingeniørBeskrivelse
- Lede utviklingsleveransen for prediktive modeller innen personalgoder, inkludert modeller for prising og underwriting, poengsettingspipelines, modelloppdateringer, overvåking, datavalidering og produksjonsstøtte.
- Bygge, distribuere og vedlikeholde AI/ML-komponenter og datapipelines for prosesser innen prising, underwriting, salg, service, fornyelse og forsikringsavtalens livssyklus.
- Omsette godkjente løsningsdesign og arkitekturmønstre til pålitelig, testet produksjonskode og arbeidsflyter.
- Støtte initiativer innen generativ og agentbasert AI gjennom promptorkestrering, retrieval-augmented generation, evaluering, sikkerhetsmekanismer og integrasjoner med økosystemet.
- Utvikle og drifte batch- og nesten sanntidspipelines for trening, opprettelse av features, inferens, etterbehandling, integrasjon av forretningsregler og levering til etterfølgende systemer.
- Distribuere og vedlikeholde AI-tjenester, jobber, API-er og arbeidsflyter i produksjon på AWS og GCP ved bruk av etablerte metoder for CI/CD, testing, observerbarhet, sikkerhet og drift.
- Sikre implementeringskvalitet gjennom kodegjennomganger, enhets- og integrasjonstesting, dokumentasjon, driftsveiledninger, beredskapsvurderinger og støtte ved hendelseshåndtering.
- Veilede og utvikle junioringeniører.
- Samarbeide med data scientists, dataingeniører, eiere av modeller og aktiva samt team innen underwriting og prising for å avklare krav, validere resultater, løse dataproblemer og tilpasse løsninger til forretningsprosessene.
- Vedlikeholde styringsdokumentasjon for modeller og pipelines, inkludert dataopprinnelse, input og output, overvåkingsmål, valideringsbevis, driftskontroller og materiale for overlevering.
- Vurdere risikoer, flaskehalser og operative mangler, og deretter anbefale praktiske forbedringer.
Krav
- Bachelorgrad innen et relevant område eller minst seks års tilsvarende erfaring med programvareutvikling, data engineering, ML/DevOps engineering, anvendt AI engineering eller en nært beslektet teknisk disiplin.
- Avansert praktisk erfaring med Python, SQL, praksis for programvareutviklingens livssyklus, Git-basert utvikling, automatisert testing og levering av produksjonskode.
- Erfaring med å distribuere og drifte data-, AI- eller ML-arbeidsbelastninger i AWS og GCP, inkludert skylagring, administrert databehandling, orkestrering, IAM-bevisst tilgang, logging og overvåking.
- Praktisk kunnskap om ML engineering, inkludert feature-pipelines, treningsarbeidsflyter, batchscoring, inferenstjenester, modellovervåking, deteksjon av drift, validering, retrening og produksjonsstøtte.
- Evne til å arbeide innen etablert arkitektur, virksomhetens sikkerhetskrav, standarder for datastyring, kodingskonvensjoner og driftskontroller.
- Evne til å lede implementeringsarbeid, veilede junioringeniører, forklare avveininger og håndtere flere modell- og pipelineleveranser med begrenset daglig oppfølging.
- Tillatelse til å arbeide i USA uten sponsing fra selskapet.
- Mastergrad i informatikk, ingeniørfag, informasjonsteknologi, MIS, datavitenskap eller et relatert fagområde er en fordel.
- Erfaring med forsikring, personalgoder, prising, underwriting, risikoutvelgelse, salgsstøtte eller analyse av forsikringsavtalens livssyklus.
- Erfaring med å støtte porteføljer av prediktive modeller som krever planlagte oppdateringer, resultatsporing, forretningsvalidering og styrt produksjonssetting.
- Erfaring med å implementere generative eller agentbaserte AI-mønstre, inkludert RAG, promptevaluering, integrasjon av LLM-applikasjoner, AI-sikkerhetskontroller, prosesser med mennesket i loopen og validering av output.
- Erfaring med orkestrerings- og arbeidsflytplattformer som Airflow, Cloud Composer, Step Functions, Vertex AI Pipelines eller sammenlignbare virksomhetsverktøy.
- Erfaring med CI/CD, containere, API-er, prinsipper for infrastruktur som kode, observerbarhet og håndtering av produksjonshendelser.
Fordeler
- Mulighet til å delta i kortsiktige eller årlige bonusprogrammer.
- Tilgang til muligheter for langsiktige insentiver.
- Umiddelbare anerkjennelsespriser.
- Hybrid arbeidsordning.