Root Inc. — компания потребительского автострахования, которая использует мобильное приложение и телематические технологии на базе смартфона для оценки манеры вождения и расчёта стоимости полисов; более безопасное вождение, как правило, влияет на тарифы. Приложение позволяет получать расчёты, управлять полисом, подавать заявления о страховых случаях и проходить тестовый период для сбора данных о вождении. Root также предлагает помощь на дороге и другие варианты покрытия во многих штатах США, обслуживая водителей, заинтересованных в страховании на основе фактического использования автомобиля.
Ведущий специалист по данным, пожизненная ценность клиента (Root, удалённо в США)
Руководите моделированием пожизненной ценности клиентов в Root, разрабатывая и внедряя взаимосвязанные прогнозные модели конверсии, удержания, страховых премий и убытков по страховым требованиям. Роль сочетает проведение экспериментов, промышленное машинное обучение, техническое лидерство и наставничество.
Соединенные Штаты171 400 $ – 214 200 $ / год
УдалённоПолная занятостьВедущий специалистТребуемый Язык: английскийДата-сайентистОписание
- Обеспечивать техническое лидерство senior-уровня для команды Lifetime Value, одновременно непосредственно участвуя в анализе, моделировании, внедрении, мониторинге и сопровождении в промышленной эксплуатации
- Руководить сложными инициативами с взаимосвязанными моделями конверсии клиентов, удержания, будущих страховых премий и убытков по страховым требованиям
- Формулировать неоднозначные задачи моделирования, оценивать аналитические варианты и определять техническое направление
- Оценивать взаимодействие компонентных моделей, исследовать причины слабых результатов и расставлять приоритеты улучшений по их бизнес-ценности
- Создавать и проверять эксперименты и методики измерения с чётко определёнными критериями успеха
- Оценивать эффективность моделей и бизнес-результаты после внедрения
- Координировать с руководителем команды квартальное планирование, последовательность работ, загрузку, контрольные точки и зависимости
- Сотрудничать с инженерами по машинному обучению и технологическими командами для внедрения моделей, симуляций и процессов прогнозирования в промышленную эксплуатацию
- Сочетать аналитическую строгость, надёжность, интерпретируемость и скорость поставки
- Представлять рекомендации, риски и компромиссы техническим партнёрам, бизнес-лидерам и руководителям, принимающим решения
- Наставлять и поддерживать других специалистов по данным
- Создавать повторно используемые методы, инструменты и стандарты, укрепляющие практики работы с данными в команде Lifetime Value и смежной работе в области количественных наук
Требования
- Степень бакалавра, магистра или доктора в области статистики, информатики, экономики или другой смежной количественной дисциплины
- Не менее 8 лет опыта реализации сложных проектов в области анализа данных с высоким влиянием, включающих прогнозное моделирование, эксперименты и поддержку бизнес-решений
- Продвинутая экспертиза в анализе выживаемости, включая модели времени до события и цензурирование
- Сильные навыки статистического моделирования, прогнозирования, планирования экспериментов и валидации
- Владение разработкой программного обеспечения на Python, включая модульный, протестированный, типизированный и понятный код
- Опыт сопровождения и рефакторинга крупных общих кодовых баз
- Опыт проектирования и эксплуатации систем взаимодействующих моделей, включая ансамбли или цепочки прогнозов
- Глубокое знание Python и SQL
- Обширный практический опыт работы с современными фреймворками моделирования и проведения экспериментов
- Глубокое знание статистических методов, алгоритмов прогнозирования, анализа выживаемости, прогнозирования временных рядов, планирования экспериментов, измерений и валидации
- Опыт создания и сопровождения взаимосвязанных промышленных моделей с использованием практик MLOps, таких как хранилища признаков, конвейеры обучения и инференса, оркестрация рабочих процессов, контроль версий и мониторинг после внедрения
- Способность оценивать потенциальную ценность инициатив по моделированию и анализировать эффективность моделей и бизнес-влияние после внедрения
- Сильные навыки коммуникации и построения отношений
- Подтверждённая способность влиять на приоритеты и техническое направление в смежных потоках работы, сохраняя ответственность за практическую реализацию
- Способность направлять техническую работу, обучать специалистов по данным и создавать повторно используемые практики моделирования, экспериментов, валидации или отчётности
- Знакомство с прогнозированием пожизненной ценности клиентов, процессами симуляции, анализом прогноза и фактических результатов или причинно-следственным выводом
- Опыт работы в страховании или с регулируемыми финансовыми продуктами
- Опыт работы с облачными платформами и инструментами для данных и машинного обучения, такими как AWS, Docker, dbt, Airflow, Metaflow, Step Functions или MLflow
- Опыт создания визуализаций, информационных панелей или отчётов
- Опыт прототипирования новых методов моделирования или инструментов анализа данных
- Необходимо присутствовать в кадре во время виртуальных собеседований
Преимущества
- Конкурентная возможность получения бонуса
- Предложение долевого участия
- Возможность работать из любого места на территории США
- Разумные условия адаптации на протяжении всего процесса найма