Root Inc., sürüş davranışını değerlendirmek ve poliçe fiyatlarını belirlemek için mobil uygulama ile akıllı telefon tabanlı telematik teknolojisini kullanan bireysel araç sigortası şirketidir. Daha güvenli sürüş, genellikle sigorta primlerinin belirlenmesinde etkili olur. Uygulama; teklif alma, poliçe yönetimi, hasar bildirimi ve sürüş verilerinin toplanması için deneme sürüşü dönemini destekler. Root ayrıca ABD'nin birçok eyaletinde yol yardımı ve diğer teminat seçenekleri sunarak kullanıma dayalı sigortayla ilgilenen sürücülere hizmet verir.
Kıdemli Veri Bilimcisi, Müşteri Yaşam Boyu Değeri (Root, ABD'de Uzaktan)
Root'ta müşteri yaşam boyu değeri modellemesine liderlik edin; dönüşüm, elde tutma, primler ve hasarlar için birbiriyle bağlantılı tahmine dayalı modeller geliştirin ve üretime alın. Bu rol; deney tasarımını, üretim makine öğrenmesini, teknik liderliği ve koçluğu bir araya getirir.
Amerika Birleşik Devletleri$171.400 – $214.200 / yıl
UzaktanTam zamanlıLiderZorunlu Dil: İngilizceVeri bilimciAçıklama
- Yaşam Boyu Değer ekibine kıdemli teknik liderlik sağlarken analiz, modelleme, devreye alma, izleme ve üretim desteği süreçlerine doğrudan katkıda bulunmak
- Müşteri dönüşümü, elde tutma, gelecekteki primler ve hasar kayıplarına yönelik birbiriyle bağlantılı modelleri içeren karmaşık girişimlere liderlik etmek
- Belirsiz modelleme problemlerini tanımlamak, analitik seçenekleri değerlendirmek ve teknik yönü şekillendirmek
- Bileşen modeller arasındaki etkileşimleri değerlendirmek, zayıf performansı araştırmak ve iyileştirmeleri iş değerine göre önceliklendirmek
- Açık başarı ölçütleriyle deneyler ve ölçüm çerçeveleri oluşturmak ve doğrulamak
- Devreye alımdan sonra model performansını ve iş sonuçlarını değerlendirmek
- Üç aylık planlama, sıralama, kapasite, kilometre taşları ve bağımlılıklar konusunda ekip yöneticisiyle koordinasyon sağlamak
- Modelleri, simülasyonları ve tahmin iş akışlarını üretime almak için makine öğrenimi mühendisleri ve teknoloji ekipleriyle iş birliği yapmak
- Analitik titizlik, güvenilirlik, yorumlanabilirlik ve teslimat hızını dengelemek
- Önerileri, riskleri ve ödünleşimleri teknik iş ortaklarına, iş liderlerine ve kıdemli karar vericilere sunmak
- Diğer veri bilimcilerine mentorluk yapmak ve destek olmak
- Yaşam Boyu Değer ekibi ve ilgili Nicel Bilim çalışmaları genelinde veri bilimini güçlendiren yeniden kullanılabilir yöntemler, araçlar ve standartlar geliştirmek
Gereksinimler
- İstatistik, bilgisayar bilimi, ekonomi veya ilgili bir nicel disiplinde lisans, yüksek lisans ya da doktora derecesi
- Tahmine dayalı modelleme, deney tasarımı ve iş kararlarına destek içeren karmaşık ve yüksek etkili veri bilimi projelerini en az 8 yıl yürütmüş olmak
- Sansürleme ve olay-zamanı modelleri dâhil olmak üzere sağkalım analizinde ileri düzey uzmanlık
- İstatistiksel modelleme, tahmin, deney tasarımı ve doğrulama alanlarında güçlü yetkinlik
- Modüler, test edilmiş, iyi türlendirilmiş ve okunabilir kod dâhil olmak üzere Python yazılım mühendisliğinde yetkinlik
- Büyük ve ortak kullanılan kod tabanlarını sürdürme ve yeniden düzenleme deneyimi
- Topluluk modelleri veya zincirlenmiş tahminler dâhil olmak üzere etkileşimli model sistemleri tasarlama ve işletme deneyimi
- Python ve SQL'de derin yetkinlik
- Modern modelleme ve deney çerçeveleriyle kapsamlı uygulamalı deneyim
- İstatistiksel yöntemler, tahmine dayalı algoritmalar, sağkalım analizi, zaman serisi tahmini, deney tasarımı, ölçüm ve doğrulama hakkında kapsamlı bilgi
- Özellik depoları, eğitim ve çıkarım işlem hatları, iş akışı orkestrasyonu, sürüm kontrolü ve devreye alım sonrası izleme gibi MLOps uygulamalarıyla birbiriyle bağlantılı üretim modelleri oluşturma ve sürdürme deneyimi
- Modelleme girişimlerinin gelecekteki değerini tahmin etme ve devreye alımdan sonra model performansını ve iş etkisini değerlendirme becerisi
- Güçlü iletişim ve ilişki kurma becerileri
- Uygulamalı teslimattan sorumlu kalırken ilgili iş akışlarında öncelikleri ve teknik yönü etkileme becerisini kanıtlamış olmak
- Teknik çalışmaları yönlendirme, veri bilimcilerine koçluk yapma ve yeniden kullanılabilir modelleme, deney, doğrulama veya raporlama uygulamaları oluşturma becerisi
- Müşteri yaşam boyu değeri tahmini, simülasyon iş akışları, tahmin-gerçekleşen analizi veya nedensel çıkarım konularına aşinalık
- Sigorta veya düzenlemeye tabi finansal ürünlerde deneyim
- AWS, Docker, dbt, Airflow, Metaflow, Step Functions veya MLflow gibi bulut veri ve makine öğrenimi platformları ve araçlarıyla deneyim
- Görselleştirmeler, panolar veya raporlar oluşturma deneyimi
- Yeni modelleme teknikleri veya veri bilimi araçları prototipleme deneyimi
- Sanal görüşmeler sırasında kameranın açık olması gerekir
Yan Haklar
- Rekabetçi bonus fırsatı
- Hisse senedi sunumu
- Amerika Birleşik Devletleri'nin herhangi bir yerinden çalışma esnekliği
- İşe alım süreci boyunca makul düzenleme