A Root Inc. é uma empresa de seguros de automóveis para consumidores que usa um aplicativo móvel e telemática baseada em smartphones para avaliar o comportamento ao volante e definir o preço das apólices; em geral, uma direção mais segura influencia as tarifas. O aplicativo permite obter cotações, gerenciar apólices, registrar sinistros e participar de um período de teste para coletar dados de direção. A Root também oferece assistência na estrada e outras opções de cobertura em muitos estados dos Estados Unidos, atendendo motoristas interessados em seguros baseados no uso.
Cientista de Dados Staff, Valor do Ciclo de Vida do Cliente (Root, remoto nos EUA)
Lidere a modelagem do valor do ciclo de vida do cliente na Root, desenvolvendo e implantando modelos preditivos interconectados para conversão, retenção, prêmios e sinistros. A função combina experimentação, machine learning em produção, liderança técnica e mentoria.
Estados Unidos$ 171.400 – $ 214.200 / ano
RemotoTempo integralLíderIdioma Obrigatório: inglêsCientista de dadosDescrição
- Fornecer liderança técnica sênior à equipe de Valor do Ciclo de Vida e contribuir diretamente em análise, modelagem, implantação, monitoramento e suporte à produção
- Liderar iniciativas complexas envolvendo modelos interconectados para conversão e retenção de clientes, prêmios futuros e perdas com sinistros
- Definir problemas de modelagem ambíguos, avaliar opções analíticas e orientar a direção técnica
- Avaliar as interações entre os modelos componentes, investigar baixo desempenho e priorizar melhorias pelo valor para o negócio
- Criar e validar experimentos e estruturas de medição com critérios explícitos de sucesso
- Avaliar o desempenho dos modelos e os resultados de negócio após a implantação
- Coordenar com o gestor da equipe o planejamento trimestral, a sequência, a capacidade, os marcos e as dependências
- Fazer parceria com engenheiros de machine learning e equipes de tecnologia para implantar modelos, simulações e fluxos de previsão em produção
- Equilibrar rigor analítico, confiabilidade, interpretabilidade e velocidade de entrega
- Apresentar recomendações, riscos e trade-offs a parceiros técnicos, líderes de negócio e tomadores de decisão seniores
- Orientar e apoiar outros cientistas de dados
- Criar métodos, ferramentas e padrões reutilizáveis que fortaleçam a ciência de dados na equipe de Valor do Ciclo de Vida e em trabalhos relacionados de Ciência Quantitativa
Requisitos
- Bacharelado, mestrado ou doutorado em estatística, ciência da computação, economia ou disciplina quantitativa relacionada
- Pelo menos 8 anos entregando projetos complexos e de alto impacto de ciência de dados envolvendo modelagem preditiva, experimentação e apoio à tomada de decisões de negócio
- Conhecimento avançado em análise de sobrevivência, incluindo modelos de tempo até o evento e censura
- Sólida capacidade em modelagem estatística, previsão, desenho experimental e validação
- Proficiência em engenharia de software com Python, incluindo código modular, testado, bem tipado e legível
- Experiência na manutenção e refatoração de grandes bases de código compartilhadas
- Experiência projetando e operando sistemas de modelos interativos, incluindo ensembles ou previsões encadeadas
- Proficiência profunda em Python e SQL
- Ampla experiência prática com estruturas modernas de modelagem e experimentação
- Conhecimento completo de métodos estatísticos, algoritmos preditivos, análise de sobrevivência, previsão de séries temporais, desenho experimental, medição e validação
- Experiência construindo e mantendo modelos de produção interconectados com práticas de MLOps, como feature stores, pipelines de treinamento e inferência, orquestração de fluxos de trabalho, controle de versão e monitoramento pós-implantação
- Capacidade de estimar o valor potencial de iniciativas de modelagem e avaliar o desempenho dos modelos e o impacto no negócio após a implantação
- Sólidas habilidades de comunicação e construção de relacionamentos
- Capacidade comprovada de influenciar prioridades e direção técnica em diferentes frentes de trabalho relacionadas, mantendo a responsabilidade pela entrega prática
- Capacidade de direcionar o trabalho técnico, desenvolver cientistas de dados e criar práticas reutilizáveis de modelagem, experimentação, validação ou relatórios
- Familiaridade com previsão do valor do ciclo de vida do cliente, fluxos de simulação, análise de previsão versus realizado ou inferência causal
- Experiência em seguros ou produtos financeiros regulamentados
- Experiência com plataformas e ferramentas de dados e machine learning em nuvem, como AWS, Docker, dbt, Airflow, Metaflow, Step Functions ou MLflow
- Experiência criando visualizações, dashboards ou relatórios
- Experiência criando protótipos de novas técnicas de modelagem ou ferramentas de ciência de dados
- Deve aparecer na câmera durante entrevistas virtuais
Benefícios
- Oportunidade de bônus competitivo
- Oferta de participação acionária
- Flexibilidade para trabalhar de qualquer local nos Estados Unidos
- Adaptação razoável durante todo o processo seletivo