The Hartford — страховая и финансовая компания, обслуживающая частных лиц, семьи, а также малый и средний бизнес. Основанная в 1810 году, она предлагает страхование автомобилей, жилья и бизнеса, а также программы страхования сотрудников и другие страховые решения. Компания также известна своими программами страхования автомобилей и жилья, одобренными AARP, которые предоставляют участвующим членам доступ к эксклюзивным преимуществам и скидкам.
Старший инженер по ИИ и машинному обучению — The Hartford, гибридный формат в Шарлотте
Руководите разработкой прогнозных моделей и генеративного ИИ для страхового бизнеса The Hartford. Создавайте регулируемые готовые к эксплуатации решения для ценообразования, андеррайтинга, льгот для сотрудников и связанных с полисами процессов.
Описание
- Руководите инженерной реализацией прогнозных моделей для льгот сотрудников, включая модели ценообразования и андеррайтинга, конвейеры скоринга, обновления моделей, мониторинг, проверку данных и поддержку в эксплуатации.
- Создавайте, развертывайте и поддерживайте компоненты ИИ/МО и конвейеры данных для процессов ценообразования, андеррайтинга, продаж, обслуживания, продления и жизненного цикла полисов.
- Преобразуйте утвержденные проектные решения и архитектурные шаблоны в надежный, протестированный производственный код и рабочие процессы.
- Поддерживайте инициативы в области генеративного и агентного ИИ с помощью оркестрации промптов, генерации с дополнением поиска, оценки, защитных механизмов и интеграций с экосистемой.
- Разрабатывайте и эксплуатируйте пакетные конвейеры и конвейеры, работающие почти в реальном времени, для обучения, создания признаков, инференса, постобработки, интеграции бизнес-правил и передачи результатов downstream-системам.
- Развертывайте и поддерживайте производственные ИИ-сервисы, задания, API и рабочие процессы в AWS и GCP, применяя установленные практики CI/CD, тестирования, наблюдаемости, безопасности и эксплуатации.
- Обеспечивайте качество реализации посредством ревью кода, модульного и интеграционного тестирования, документации, эксплуатационных руководств, оценки готовности и поддержки реагирования на инциденты.
- Обучайте и наставляйте младших инженеров.
- Работайте с специалистами по данным, инженерами по данным, владельцами активов, командами андеррайтинга и ценообразования, чтобы уточнять требования, проверять результаты, устранять проблемы с данными и согласовывать решения с бизнес-процессами.
- Поддерживайте документацию по управлению моделями и конвейерами, включая происхождение данных, входы и выходы, показатели мониторинга, подтверждения валидации, операционные средства контроля и материалы для передачи.
- Оценивайте риски, узкие места и операционные недостатки, а затем рекомендуйте практические улучшения.
Требования
- Степень бакалавра в смежной области или не менее шести лет эквивалентного опыта в разработке программного обеспечения, инженерии данных, инженерии МО/DevOps, прикладной инженерии ИИ или близкой технической сфере.
- Продвинутый практический опыт работы с Python, SQL, процессами жизненного цикла разработки ПО, разработкой на основе Git, автоматизированным тестированием и поставкой производственного кода.
- Опыт развертывания и эксплуатации нагрузок данных, ИИ или МО в AWS и GCP, включая облачное хранилище, управляемые вычисления, оркестрацию, доступ с учетом IAM, журналирование и мониторинг.
- Практические знания инженерии МО, включая конвейеры признаков, процессы обучения, пакетный скоринг, сервисы инференса, мониторинг моделей, обнаружение дрейфа, валидацию, переобучение и поддержку в эксплуатации.
- Умение работать в рамках установленной архитектуры, корпоративных требований безопасности, стандартов управления данными, соглашений по написанию кода и операционных средств контроля.
- Способность руководить реализацией, наставлять младших инженеров, объяснять компромиссы и управлять несколькими задачами по моделям и конвейерам при ограниченном ежедневном контроле.
- Разрешение на работу в США без спонсорской поддержки со стороны компании.
- Предпочтительна степень магистра в области компьютерных наук, инженерии, информационных технологий, MIS, науки о данных или смежной области.
- Опыт работы со страхованием, льготами для сотрудников, ценообразованием, андеррайтингом, отбором рисков, поддержкой продаж или аналитикой жизненного цикла полисов.
- Опыт поддержки портфелей прогнозных моделей, требующих плановых обновлений, отслеживания производительности, бизнес-валидации и регулируемого развертывания в эксплуатации.
- Опыт реализации генеративных или агентных ИИ-шаблонов, включая RAG, оценку промптов, интеграцию приложений на базе LLM, средства безопасности ИИ, процессы с участием человека и проверку результатов.
- Опыт работы с платформами оркестрации и рабочих процессов, такими как Airflow, Cloud Composer, Step Functions, Vertex AI Pipelines или сопоставимыми корпоративными инструментами.
- Опыт работы с CI/CD, контейнерами, API, концепциями инфраструктуры как кода, наблюдаемостью и управлением производственными инцидентами.
Преимущества
- Право на участие в программах краткосрочных или годовых бонусов.
- Доступ к возможностям долгосрочного стимулирования.
- Награды за признание достижений на месте.
- Гибридный формат работы.