Root Inc. to firma oferująca konsumenckie ubezpieczenia samochodowe, która wykorzystuje aplikację mobilną i telematykę opartą na smartfonie do oceny stylu jazdy oraz ustalania cen polis; bezpieczniejsza jazda zazwyczaj wpływa na wysokość stawek. Aplikacja umożliwia uzyskiwanie wycen, zarządzanie polisą, zgłaszanie szkód oraz udział w okresie jazdy testowej służącym do zbierania danych o prowadzeniu pojazdu. Root oferuje również pomoc drogową i inne warianty ochrony w wielu stanach USA, obsługując kierowców zainteresowanych ubezpieczeniem opartym na sposobie użytkowania samochodu.
Główny specjalista ds. danych, wartość klienta w całym cyklu życia (Root, praca zdalna w USA)
Kieruj modelowaniem wartości klienta w całym cyklu życia w firmie Root, opracowując i wdrażając wzajemnie powiązane modele predykcyjne dotyczące konwersji, retencji, składek i roszczeń. Rola łączy eksperymentowanie, uczenie maszynowe na produkcji, przywództwo techniczne i coaching.
Stany Zjednoczone171 400 $ – 214 200 $ / rok
ZdalniePełny etatLeadWymagany Język: angielskiData scientistOpis
- Zapewniać przywództwo techniczne na poziomie seniora dla zespołu Lifetime Value, jednocześnie bezpośrednio uczestnicząc w analizie, modelowaniu, wdrażaniu, monitorowaniu i wsparciu produkcyjnym
- Prowadzić złożone inicjatywy obejmujące wzajemnie powiązane modele konwersji klientów, retencji, przyszłych składek i strat z tytułu roszczeń
- Definiować niejednoznaczne problemy modelowania, oceniać opcje analityczne i wyznaczać kierunek techniczny
- Oceniać interakcje między modelami składowymi, badać słabe wyniki i ustalać priorytety usprawnień według wartości biznesowej
- Tworzyć i walidować eksperymenty oraz ramy pomiarowe z jasno określonymi kryteriami sukcesu
- Oceniać wydajność modeli i wyniki biznesowe po wdrożeniu
- Koordynować z menedżerem zespołu kwartalne planowanie, kolejność prac, moce przerobowe, kamienie milowe i zależności
- Współpracować z inżynierami uczenia maszynowego i zespołami technologicznymi przy wdrażaniu modeli, symulacji i procesów prognozowania na produkcję
- Równoważyć rygor analityczny, niezawodność, interpretowalność i szybkość dostarczania
- Przedstawiać rekomendacje, ryzyka i kompromisy partnerom technicznym, liderom biznesowym i osobom podejmującym decyzje
- Mentorować i wspierać innych specjalistów ds. danych
- Budować wielokrotnego użytku metody, narzędzia i standardy wzmacniające obszar data science w zespole Lifetime Value oraz powiązanych pracach z zakresu nauk ilościowych
Wymagania
- Wykształcenie wyższe na poziomie licencjackim, magisterskim lub doktorat w dziedzinie statystyki, informatyki, ekonomii albo pokrewnej dyscyplinie ilościowej
- Co najmniej 8 lat doświadczenia w realizacji złożonych projektów data science o dużym wpływie, obejmujących modelowanie predykcyjne, eksperymentowanie i wsparcie decyzji biznesowych
- Zaawansowana znajomość analizy przeżycia, w tym modeli czasu do zdarzenia i cenzorowania
- Silne umiejętności w zakresie modelowania statystycznego, prognozowania, projektowania eksperymentów i walidacji
- Biegłość w inżynierii oprogramowania w Pythonie, w tym w tworzeniu modularnego, przetestowanego, poprawnie typowanego i czytelnego kodu
- Doświadczenie w utrzymywaniu i refaktoryzacji dużych współdzielonych baz kodu
- Doświadczenie w projektowaniu i obsłudze systemów wzajemnie oddziałujących modeli, w tym zespołów modeli lub łańcuchów predykcji
- Bardzo dobra znajomość Pythona i SQL
- Rozległe praktyczne doświadczenie z nowoczesnymi frameworkami do modelowania i eksperymentowania
- Dogłębna znajomość metod statystycznych, algorytmów predykcyjnych, analizy przeżycia, prognozowania szeregów czasowych, projektowania eksperymentów, pomiaru i walidacji
- Doświadczenie w budowaniu i utrzymywaniu wzajemnie powiązanych modeli produkcyjnych z wykorzystaniem praktyk MLOps, takich jak magazyny cech, potoki trenowania i wnioskowania, orkiestracja przepływów pracy, kontrola wersji i monitoring po wdrożeniu
- Umiejętność szacowania potencjalnej wartości inicjatyw modelowania oraz oceny wydajności modeli i wpływu biznesowego po wdrożeniu
- Silne umiejętności komunikacyjne i budowania relacji
- Udokumentowana umiejętność wpływania na priorytety i kierunek techniczny w powiązanych obszarach pracy przy jednoczesnym zachowaniu odpowiedzialności za realizację praktyczną
- Umiejętność kierowania pracą techniczną, rozwijania specjalistów ds. danych oraz tworzenia wielokrotnego użytku praktyk modelowania, eksperymentowania, walidacji lub raportowania
- Znajomość prognozowania wartości klienta w całym cyklu życia, procesów symulacyjnych, analizy prognoz względem wyników rzeczywistych lub wnioskowania przyczynowego
- Doświadczenie w ubezpieczeniach lub przy regulowanych produktach finansowych
- Doświadczenie z chmurowymi platformami i narzędziami do danych i uczenia maszynowego, takimi jak AWS, Docker, dbt, Airflow, Metaflow, Step Functions lub MLflow
- Doświadczenie w tworzeniu wizualizacji, pulpitów nawigacyjnych lub raportów
- Doświadczenie w prototypowaniu nowych technik modelowania lub narzędzi data science
- Podczas rozmów rekrutacyjnych online trzeba mieć włączoną kamerę
Benefity
- Konkurencyjna możliwość otrzymania premii
- Oferta udziałów kapitałowych
- Możliwość pracy z dowolnego miejsca na terenie Stanów Zjednoczonych
- Racjonalne usprawnienia w całym procesie rekrutacji