Root Inc. là một công ty bảo hiểm ô tô dành cho người tiêu dùng, sử dụng ứng dụng di động và công nghệ viễn thông dựa trên điện thoại thông minh để đánh giá hành vi lái xe và định phí bảo hiểm, trong đó việc lái xe an toàn hơn thường có ảnh hưởng đến mức phí. Ứng dụng hỗ trợ nhận báo giá, quản lý hợp đồng bảo hiểm, nộp yêu cầu bồi thường và giai đoạn lái thử để thu thập dữ liệu lái xe. Root cũng cung cấp dịch vụ hỗ trợ bên đường và các lựa chọn bảo hiểm khác tại nhiều bang của Hoa Kỳ, phục vụ những tài xế quan tâm đến bảo hiểm dựa trên mức độ sử dụng.
Nhà khoa học dữ liệu cấp cao, Giá trị vòng đời khách hàng (Root, làm việc từ xa tại Hoa Kỳ)
Dẫn dắt hoạt động mô hình hóa giá trị vòng đời khách hàng tại Root, phát triển và triển khai các mô hình dự đoán liên kết về chuyển đổi, duy trì khách hàng, phí bảo hiểm và tổn thất bồi thường. Vai trò này kết hợp thử nghiệm, machine learning trong môi trường sản xuất, lãnh đạo kỹ thuật và huấn luyện.
Hoa Kỳ171.400 $ – 214.200 $ / năm
Từ xaToàn thời gianTrưởng nhómNgôn Ngữ Bắt Buộc: Tiếng AnhNhà khoa học dữ liệuMô tả
- Cung cấp vai trò lãnh đạo kỹ thuật cấp cao cho nhóm Giá trị vòng đời khách hàng, đồng thời trực tiếp tham gia vào phân tích, mô hình hóa, triển khai, giám sát và hỗ trợ hệ thống sản xuất
- Dẫn dắt các sáng kiến phức tạp liên quan đến những mô hình liên kết về chuyển đổi khách hàng, duy trì khách hàng, phí bảo hiểm trong tương lai và tổn thất bồi thường
- Xác định các bài toán mô hình hóa chưa rõ ràng, đánh giá các phương án phân tích và định hình định hướng kỹ thuật
- Đánh giá sự tương tác giữa các mô hình thành phần, điều tra hiệu suất yếu và ưu tiên các cải tiến dựa trên giá trị kinh doanh
- Xây dựng và kiểm định các thử nghiệm cùng khung đo lường với tiêu chí thành công rõ ràng
- Đánh giá hiệu suất mô hình và kết quả kinh doanh sau khi triển khai
- Phối hợp với quản lý nhóm về lập kế hoạch theo quý, trình tự thực hiện, năng lực, mốc quan trọng và các yếu tố phụ thuộc
- Phối hợp với kỹ sư machine learning và các nhóm công nghệ để triển khai mô hình, mô phỏng và quy trình dự báo vào môi trường sản xuất
- Cân bằng tính chặt chẽ trong phân tích, độ tin cậy, khả năng diễn giải và tốc độ triển khai
- Trình bày các đề xuất, rủi ro và đánh đổi với đối tác kỹ thuật, lãnh đạo kinh doanh và các bên ra quyết định cấp cao
- Cố vấn và hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu khác
- Xây dựng các phương pháp, công cụ và tiêu chuẩn có thể tái sử dụng nhằm củng cố năng lực khoa học dữ liệu trong nhóm Giá trị vòng đời khách hàng và các hoạt động Khoa học Định lượng liên quan
Yêu cầu
- Bằng cử nhân, thạc sĩ hoặc tiến sĩ về thống kê, khoa học máy tính, kinh tế học hoặc ngành định lượng liên quan
- Ít nhất 8 năm triển khai các dự án khoa học dữ liệu phức tạp, có tác động lớn, liên quan đến mô hình dự đoán, thử nghiệm và hỗ trợ ra quyết định kinh doanh
- Chuyên môn nâng cao về phân tích sống sót, bao gồm các mô hình thời gian đến sự kiện và dữ liệu kiểm duyệt
- Năng lực vững chắc về mô hình thống kê, dự báo, thiết kế thử nghiệm và kiểm định
- Thành thạo kỹ nghệ phần mềm Python, bao gồm mã nguồn dạng mô-đun, đã được kiểm thử, có kiểu dữ liệu rõ ràng và dễ đọc
- Kinh nghiệm duy trì và tái cấu trúc các cơ sở mã nguồn dùng chung quy mô lớn
- Kinh nghiệm thiết kế và vận hành các hệ thống gồm nhiều mô hình tương tác, bao gồm mô hình tổ hợp hoặc dự đoán theo chuỗi
- Thành thạo sâu Python và SQL
- Kinh nghiệm thực tiễn phong phú với các khung mô hình hóa và thử nghiệm hiện đại
- Hiểu biết toàn diện về phương pháp thống kê, thuật toán dự đoán, phân tích sống sót, dự báo chuỗi thời gian, thiết kế thử nghiệm, đo lường và kiểm định
- Kinh nghiệm xây dựng và duy trì các mô hình sản xuất liên kết với các thực hành MLOps như kho đặc trưng, quy trình huấn luyện và suy luận, điều phối quy trình, kiểm soát phiên bản và giám sát sau triển khai
- Có khả năng ước tính giá trị tiềm năng của các sáng kiến mô hình hóa và đánh giá hiệu suất mô hình cùng tác động kinh doanh sau triển khai
- Kỹ năng giao tiếp và xây dựng quan hệ tốt
- Có khả năng chứng minh trong việc tác động đến các ưu tiên và định hướng kỹ thuật giữa các luồng công việc liên quan, đồng thời vẫn chịu trách nhiệm triển khai trực tiếp
- Có khả năng định hướng công việc kỹ thuật, huấn luyện các nhà khoa học dữ liệu và tạo ra các thực hành có thể tái sử dụng về mô hình hóa, thử nghiệm, kiểm định hoặc báo cáo
- Quen thuộc với dự báo giá trị vòng đời khách hàng, quy trình mô phỏng, phân tích dự báo so với thực tế hoặc suy luận nhân quả
- Kinh nghiệm trong lĩnh vực bảo hiểm hoặc các sản phẩm tài chính chịu sự quản lý
- Kinh nghiệm với nền tảng và công cụ dữ liệu đám mây và machine learning như AWS, Docker, dbt, Airflow, Metaflow, Step Functions hoặc MLflow
- Kinh nghiệm tạo trực quan hóa, bảng điều khiển hoặc báo cáo
- Kinh nghiệm xây dựng nguyên mẫu cho các kỹ thuật mô hình hóa hoặc công cụ khoa học dữ liệu mới
- Phải xuất hiện trước camera trong các buổi phỏng vấn trực tuyến
Phúc lợi
- Cơ hội nhận thưởng cạnh tranh
- Cổ phần
- Linh hoạt làm việc từ bất kỳ địa điểm nào trên toàn Hoa Kỳ
- Được cung cấp hỗ trợ hợp lý trong suốt quy trình tuyển dụng