Root Inc. je zavarovalnica za avtomobilsko zavarovanje potrošnikov, ki z mobilno aplikacijo in telematiko, temelječo na pametnih telefonih, ocenjuje vedenje pri vožnji in določa cene polic, pri čemer varnejša vožnja na splošno vpliva na višino premij. Njena aplikacija podpira pridobivanje ponudb, upravljanje polic, vlaganje zahtevkov in preizkusno obdobje za zbiranje podatkov o vožnji. Root ponuja tudi pomoč na cesti in druge možnosti kritja v številnih zveznih državah ZDA ter služi voznikom, ki jih zanima zavarovanje na podlagi uporabe vozila.
Vodja podatkovne znanosti za življenjsko vrednost strank (Root, delo na daljavo iz ZDA)
Vodili boste modeliranje življenjske vrednosti strank pri podjetju Root ter razvijali in uvajali povezane napovedne modele za konverzijo, zadržanje, premije in škode. Vloga združuje eksperimentiranje, strojno učenje v produkciji, tehnično vodenje in mentorstvo.
Združene države Amerike171.400 $ – 214.200 $ / leto
Na daljavoPolni delovni časVodjaZahtevani Jezik: angleščinaPodatkovni znanstvenikOpis
- Zagotavljati višje tehnično vodenje ekipe za življenjsko vrednost ter hkrati neposredno prispevati k analizi, modeliranju, uvajanju, spremljanju in podpori v produkciji
- Voditi zapletene pobude, ki vključujejo povezane modele za konverzijo in zadržanje strank, prihodnje premije ter izgube zaradi škod
- Opredeljevati nejasne probleme modeliranja, ocenjevati analitične možnosti in oblikovati tehnično usmeritev
- Ocenjevati medsebojno delovanje komponentnih modelov, preiskovati slabše rezultate in prednostno razvrščati izboljšave glede na poslovno vrednost
- Ustvarjati in potrjevati eksperimente ter okvire merjenja z jasno opredeljenimi merili uspeha
- Ocenjevati uspešnost modelov in poslovne rezultate po uvedbi
- Z vodjo ekipe usklajevati četrtletno načrtovanje, zaporedje nalog, zmogljivosti, mejnike in odvisnosti
- Sodelovati z inženirji strojnega učenja in tehnološkimi ekipami pri uvajanju modelov, simulacij in delovnih tokov napovedovanja v produkcijo
- Uravnotežiti analitično strogost, zanesljivost, razložljivost in hitrost izvedbe
- Predstavljati priporočila, tveganja in kompromise tehničnim partnerjem, poslovnim vodjem in višjim odločevalcem
- Mentorirati in podpirati druge podatkovne znanstvenike
- Graditi ponovno uporabne metode, orodja in standarde, ki krepijo podatkovno znanost v ekipi za življenjsko vrednost in pri povezanem delu kvantitativne znanosti
Zahteve
- Diploma prve, druge ali tretje stopnje iz statistike, računalništva, ekonomije ali sorodnega kvantitativnega področja
- Vsaj 8 let izkušenj z izvedbo zapletenih projektov podatkovne znanosti z velikim učinkom, ki vključujejo napovedno modeliranje, eksperimentiranje in podporo poslovnemu odločanju
- Napredno znanje analize preživetja, vključno z modeli časa do dogodka in cenzuriranjem
- Odlične sposobnosti na področju statističnega modeliranja, napovedovanja, načrtovanja eksperimentov in validacije
- Znanje programskega inženirstva v Pythonu, vključno z modularno, preizkušeno, dobro tipizirano in berljivo kodo
- Izkušnje z vzdrževanjem in refaktoriranjem velikih skupnih zbirk kode
- Izkušnje z načrtovanjem in upravljanjem sistemov medsebojno delujočih modelov, vključno z ansambli ali verižnimi napovedmi
- Poglobljeno znanje Pythona in SQL
- Obsežne praktične izkušnje s sodobnimi ogrodji za modeliranje in eksperimentiranje
- Temeljito poznavanje statističnih metod, napovednih algoritmov, analize preživetja, napovedovanja časovnih vrst, načrtovanja eksperimentov, merjenja in validacije
- Izkušnje z izdelavo in vzdrževanjem povezanih produkcijskih modelov z praksami MLOps, kot so shrambe značilk, cevovodi za učenje in sklepanje, orkestracija delovnih tokov, nadzor različic in spremljanje po uvedbi
- Sposobnost ocenjevanja prihodnje vrednosti pobud modeliranja ter uspešnosti modelov in poslovnega učinka po uvedbi
- Odlične komunikacijske sposobnosti in sposobnosti vzpostavljanja odnosov
- Dokazana sposobnost vplivanja na prednostne naloge in tehnično usmeritev v povezanih delovnih tokih ob hkratni odgovornosti za praktično izvedbo
- Sposobnost usmerjanja tehničnega dela, mentoriranja podatkovnih znanstvenikov in ustvarjanja ponovno uporabnih praks modeliranja, eksperimentiranja, validacije ali poročanja
- Poznavanje napovedovanja življenjske vrednosti strank, simulacijskih delovnih tokov, analize napovedanih in dejanskih vrednosti ali vzročnega sklepanja
- Izkušnje v zavarovalništvu ali pri reguliranih finančnih produktih
- Izkušnje z oblačnimi platformami in orodji za podatke in strojno učenje, kot so AWS, Docker, dbt, Airflow, Metaflow, Step Functions ali MLflow
- Izkušnje z ustvarjanjem vizualizacij, nadzornih plošč ali poročil
- Izkušnje s prototipiranjem novih tehnik modeliranja ali orodij podatkovne znanosti
- Med virtualnimi razgovori morate biti pred kamero
Ugodnosti
- Možnost konkurenčnega bonusa
- Ponudba lastniškega deleža
- Prilagodljivost dela s katere koli lokacije v Združenih državah Amerike
- Razumna prilagoditev skozi celoten zaposlitveni proces