The Hartford to firma ubezpieczeniowa i świadcząca usługi finansowe, obsługująca osoby prywatne, rodziny oraz małe i średnie przedsiębiorstwa. Założona w 1810 roku, oferuje ubezpieczenia samochodów, domów i firm, a także ubezpieczenia pracownicze oraz inne rozwiązania ubezpieczeniowe. Firma jest również znana z programów ubezpieczeń samochodów i domów rekomendowanych przez AARP, które zapewniają uczestniczącym członkom dostęp do wyjątkowych korzyści i zniżek.
Starszy inżynier AI i uczenia maszynowego — The Hartford, praca hybrydowa w Charlotte
Kieruj inżynierią modeli predykcyjnych i generatywnej AI dla działalności ubezpieczeniowej The Hartford. Twórz zarządzane i gotowe do produkcji rozwiązania wspierające wycenę, underwriting, świadczenia pracownicze oraz powiązane procesy obsługi polis.
Opis
- Kieruj realizacją inżynieryjną modeli predykcyjnych dotyczących świadczeń pracowniczych, obejmujących modele wyceny i underwritingu, potoki scoringowe, aktualizacje modeli, monitoring, walidację danych i wsparcie produkcyjne.
- Twórz, wdrażaj i utrzymuj komponenty AI/ML oraz potoki danych dla procesów wyceny, underwritingu, sprzedaży, obsługi, odnowień i cyklu życia polis.
- Przekształcaj zatwierdzone rozwiązania projektowe i wzorce architektoniczne w niezawodny, przetestowany kod produkcyjny oraz przepływy pracy.
- Wspieraj inicjatywy z zakresu generatywnej i agentowej AI poprzez orkiestrację promptów, generowanie wspomagane wyszukiwaniem, ewaluację, mechanizmy ochronne i integracje z ekosystemem.
- Twórz i obsługuj potoki wsadowe oraz działające niemal w czasie rzeczywistym na potrzeby trenowania, tworzenia cech, inferencji, postprocessingu, integracji reguł biznesowych i dostarczania wyników do kolejnych systemów.
- Wdrażaj i utrzymuj produkcyjne usługi AI, zadania, API i przepływy pracy w AWS i GCP, stosując ustalone praktyki CI/CD, testowania, obserwowalności, bezpieczeństwa i eksploatacji.
- Zapewniaj jakość implementacji poprzez przeglądy kodu, testy jednostkowe i integracyjne, dokumentację, instrukcje operacyjne, oceny gotowości oraz wsparcie reagowania na incydenty.
- Szkol młodszych inżynierów i pełnij rolę ich mentora.
- Współpracuj z data scientistami, inżynierami danych, właścicielami zasobów oraz zespołami underwritingu i wyceny, aby doprecyzowywać wymagania, walidować wyniki, rozwiązywać problemy z danymi i dostosowywać rozwiązania do procesów biznesowych.
- Prowadź dokumentację zarządzania modelami i potokami, w tym pochodzenie danych, dane wejściowe i wyjściowe, miary monitoringu, dowody walidacji, mechanizmy kontroli operacyjnej i materiały przekazania.
- Oceniaj ryzyka, wąskie gardła i niedociągnięcia operacyjne, a następnie rekomenduj praktyczne usprawnienia.
Wymagania
- Wykształcenie wyższe pierwszego stopnia w pokrewnej dziedzinie lub co najmniej sześć lat równoważnego doświadczenia w inżynierii oprogramowania, inżynierii danych, inżynierii ML/DevOps, inżynierii AI stosowanej lub blisko związanej dziedzinie technicznej.
- Zaawansowane doświadczenie praktyczne w pracy z Pythonem, SQL, praktykami cyklu życia oprogramowania, programowaniem opartym na Git, automatycznym testowaniem i dostarczaniem kodu produkcyjnego.
- Doświadczenie we wdrażaniu i obsłudze obciążeń danych, AI lub ML w AWS i GCP, w tym magazynów danych w chmurze, zarządzanych zasobów obliczeniowych, orkiestracji, dostępu uwzględniającego IAM, logowania i monitoringu.
- Praktyczna znajomość inżynierii ML, w tym potoków cech, procesów trenowania, scoringu wsadowego, usług inferencji, monitoringu modeli, wykrywania dryfu, walidacji, ponownego trenowania i wsparcia produkcyjnego.
- Umiejętność pracy w ramach ustalonej architektury, korporacyjnych wymagań bezpieczeństwa, standardów zarządzania danymi, konwencji kodowania i kontroli operacyjnych.
- Umiejętność kierowania pracami implementacyjnymi, mentorowania młodszych inżynierów, wyjaśniania kompromisów i zarządzania wieloma zadaniami dotyczącymi modeli i potoków przy ograniczonym codziennym nadzorze.
- Uprawnienie do pracy w Stanach Zjednoczonych bez sponsorowania przez firmę.
- Preferowany tytuł magistra informatyki, inżynierii, technologii informacyjnych, MIS, nauki o danych lub pokrewnej dziedziny.
- Doświadczenie w ubezpieczeniach, świadczeniach pracowniczych, wycenie, underwritingu, selekcji ryzyka, wsparciu sprzedaży lub analityce cyklu życia polis.
- Doświadczenie we wspieraniu portfeli modeli predykcyjnych wymagających planowych odświeżeń, śledzenia wydajności, walidacji biznesowej i zarządzanego wdrażania produkcyjnego.
- Doświadczenie we wdrażaniu wzorców generatywnej lub agentowej AI, w tym RAG, ewaluacji promptów, integracji aplikacji LLM, mechanizmów bezpieczeństwa AI, procesów z udziałem człowieka i walidacji wyników.
- Doświadczenie z platformami orkiestracji i przepływów pracy, takimi jak Airflow, Cloud Composer, Step Functions, Vertex AI Pipelines lub porównywalnymi narzędziami korporacyjnymi.
- Doświadczenie z CI/CD, kontenerami, API, koncepcjami infrastruktury jako kodu, obserwowalnością i zarządzaniem incydentami produkcyjnymi.
Benefity
- Możliwość udziału w programach krótkoterminowych lub rocznych premii.
- Dostęp do możliwości długoterminowych programów motywacyjnych.
- Nagrody za wyróżnienie przyznawane na miejscu.
- Hybrydowy model pracy.