首席数据科学家，客户终身价值（Root，美国远程）
负责 Root 的客户终身价值建模，开发并部署涵盖转化、留存、保费和理赔的相互关联预测模型。 该职位结合实验设计、生产机器学习、技术领导力和团队辅导。
描述
- 为客户终身价值团队提供高级技术领导，并直接参与分析、建模、部署、监控和生产支持
- 领导涉及客户转化、留存、未来保费和理赔损失等相互关联模型的复杂项目
- 定义模糊的建模问题，评估分析方案并确定技术方向
- 评估组件模型之间的交互，调查表现不佳的原因，并依据业务价值确定改进优先级
- 创建并验证具有明确成功标准的实验和衡量框架
- 评估模型部署后的表现和业务结果
- 与团队经理协调季度规划、工作排序、产能、里程碑和依赖关系
- 与机器学习工程师及技术团队合作，将模型、模拟和预测工作流部署到生产环境
- 在分析严谨性、可靠性、可解释性和交付速度之间取得平衡
- 向技术合作伙伴、业务负责人和高级决策者展示建议、风险和权衡
- 指导并支持其他数据科学家
- 构建可复用的方法、工具和标准，提升客户终身价值团队及相关量化科学工作的数据科学能力
任职要求
- 统计学、计算机科学、经济学或相关定量学科的学士、硕士或博士学位
- 至少 8 年交付复杂、高影响力数据科学项目的经验，涵盖预测建模、实验设计和业务决策支持
- 精通生存分析，包括事件发生时间模型和删失处理
- 具备扎实的统计建模、预测、实验设计和验证能力
- 熟练掌握 Python 软件工程，包括模块化、经过测试、类型完善且可读的代码
- 具有维护和重构大型共享代码库的经验
- 具有设计和运营交互模型系统的经验，包括集成模型或链式预测
- 精通 Python 和 SQL
- 拥有现代建模和实验框架的丰富实践经验
- 深入了解统计方法、预测算法、生存分析、时间序列预测、实验设计、衡量和验证
- 具有使用 MLOps 实践构建和维护相互关联生产模型的经验，例如特征库、训练与推理流水线、工作流编排、版本控制和部署后监控
- 能够估算建模项目的预期价值，并评估模型部署后的表现和业务影响
- 具备出色的沟通和关系建立能力
- 能够在相关工作流之间影响优先级和技术方向，同时负责亲自交付
- 能够指导技术工作、辅导数据科学家，并创建可复用的建模、实验、验证或报告实践
- 熟悉客户终身价值预测、模拟工作流、预测与实际值分析或因果推断
- 具有保险或受监管金融产品领域经验
- 具有使用 AWS、Docker、dbt、Airflow、Metaflow、Step Functions 或 MLflow 等云数据和机器学习平台及工具的经验
- 具有创建可视化、仪表板或报告的经验
- 具有对新建模技术或数据科学工具进行原型设计的经验
- 虚拟面试时必须开启摄像头
福利待遇
- 具有竞争力的奖金机会
- 股权激励
- 可在美国境内任意地点灵活工作
- 招聘过程中提供合理便利