Starszy analityk, zaawansowana analityka: automatyczne uszkodzenia fizyczne (APD)

Opis Zespół zajmujący się analizą danych dotyczącą automatycznych uszkodzeń fizycznych (APD) tworzy i wdraża produkty do analizy danych, które zapewniają szybsze, bardziej spójne i dokładniejsze wyniki roszczeń. Nasze portfolio obejmuje zarówno tradycyjne modele uczenia maszynowego, jak i systemy generatywnej sztucznej inteligencji (np. podsumowania dokumentów, wspomaganie decyzji oparte na LLM i ekstrakcja danych nieustrukturyzowanych). W miarę zwiększania się zasięgu naszych modeli, zapewnienie, że te systemy pozostaną dokładne, niezawodne i godne zaufania w produkcji, ma kluczowe znaczenie.

Poszukujemy analityka ds. monitorowania modeli do projektowania, budowania i obsługi systemów, które utrzymują nasze modele produkcyjne w dobrym stanie. Będziesz właścicielem obserwowalności modeli w całym portfolio APD - ustalając, w jaki sposób wykrywamy spadek wydajności, dryf danych i nietypowe zachowanie zarówno w przypadku klasycznych systemów ML, jak i GenAI. Jest to bardzo widoczna rola, w ramach której ściśle współpracuje się z analitykami danych, inżynierami ML, partnerami biznesowymi zajmującymi się roszczeniami i zespołami ds. zarządzania modelami.

Kandydaci mieszkający w promieniu 50 mil od Bostonu w stanie Massachusetts; Portsmouth, NH; Seattle, Waszyngton; Columbus, Ohio; lub Plano w Teksasie będzie działać według harmonogramu hybrydowego, przychodząc do biura dwa dni w tygodniu. W przeciwnym razie ta rola jest odległa i wiąże się z okazjonalnymi podróżami. Kluczowe obowiązki - Budowa infrastruktury monitorowania modeli produkcyjnych, obejmującej zarówno tradycyjne systemy ML, jak i GenAI/LLM, w tym zautomatyzowane potoki, pulpity nawigacyjne i alerty. - Definiuj i śledź wskaźniki kondycji modelu - w przypadku ML: dokładność, precyzja/przypominanie, AUC, kalibracja, dryf funkcji i przewidywania.

W przypadku GenAI: jakość wyników, kontrola halucynacji/uziemienia, trafność, opóźnienie, wykorzystanie tokena/koszt i przyleganie do poręczy. - Wykrywaj i diagnozuj problemy, takie jak dryf danych, dryf koncepcji, spadek wydajności i przerwy w jakości danych, a następnie segreguj i eskaluj do odpowiednich właścicieli modeli. - Ustal progi i alerty, które równoważą wczesne wykrywanie i zmęczenie alertami, a także dokumentuj oczekiwane zachowania i elementy Runbook korygujące. - Współpracuj z badaczami danych i inżynierami ML, aby zintegrować monitorowanie z cyklem wdrażania modelu (CI/CD, MLOps/LLMOps). - Wspieranie zarządzania modelami i ich zgodności poprzez tworzenie dowodów z monitorowania, raportów gotowych do audytu i dokumentacji zgodnej ze standardami zarządzania ryzykiem modeli korporacyjnych. - Analizuj wyniki produkcji pod kątem biznesowych wskaźników KPI, aby odkryć możliwości ulepszenia modelu lub przekwalifikowania. - Jasno przekazuj wnioski zainteresowanym stronom, zarówno technicznym, jak i nietechnicznym, poprzez raportowanie i okresowe przeglądy stanu modelu. Idealny kandydat będzie posiadał: - tytuł licencjata w dziedzinie ilościowej (statystyka, analityka danych, informatyka, inżynieria, ekonomia lub pokrewne) lub równoważne doświadczenie. - Ponad 3 lata doświadczenia w analizie danych, nauce danych, inżynierii ML lub pokrewnym stanowisku analitycznym. - Biegła znajomość języka SQL i Python w zakresie manipulacji i analizy danych. - Solidne zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego i oceny wydajności modelu. - Doświadczenie w tworzeniu dashboardów i raportów (np. Streamlit, Tableau lub podobne). - Silne umiejętności analityczne, rozwiązywania problemów i komunikacji, ze szczególnym uwzględnieniem szczegółów.

Dodatkowo: - Wykształcenie wyższe w dziedzinie ilościowej (statystyka, analityka danych, informatyka, inżynieria, ekonomia lub pokrewne) lub równoważne doświadczenie. - Doświadczenie w narzędziach do monitorowania/obserwowalności modeli - Doświadczenie w testach A/B lub projektowaniu eksperymentów w celu sprawdzenia wpływu rozwiązań - Znajomość koncepcji oceny GenAI/LLM - jakość natychmiastowej/reakcji, wykrywanie halucynacji, generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG), poręcze i monitorowanie kosztów/opóźnień LLM. - Kontakt z platformami chmurowymi (AWS, Azure lub GCP) i praktykami MLOps/LLMOps. - Znajomość branży szkód komunikacyjnych lub ubezpieczeń. Kwalifikacje - wymagany jest tytuł licencjata oraz minimum 3 lata, zazwyczaj 4 lub więcej lat doświadczenia lub równoważne. - Preferowanymi kierunkami studiów są matematyka, ekonomia, statystyka lub inna dziedzina ilościowa. - Zaawansowana wiedza na temat źródeł danych, narzędzi, zasad i metodologii statystycznych oraz technik. - Zaawansowana znajomość programu Excel (VBA, makra, skrypty, formuły, wizualizacja danych itp.), PowerPoint i pakietów oprogramowania statystycznego (SAS, Emblem). - Musi posiadać dobre umiejętności planowania, analizowania, podejmowania decyzji i komunikacji. Solidne zrozumienie biznesu w celu poprawy wyników biznesowych.

O nas Filozofia wynagrodzeń: Typowy zakres wynagrodzenia początkowego na tym stanowisku zależy od wielu czynników, w tym umiejętności, doświadczenia, wykształcenia, certyfikatów i lokalizacji. Pełny zakres wynagrodzeń na tym stanowisku odzwierciedla konkurencyjną wartość na rynku pracy dla wszystkich pracowników na tych stanowiskach na całym rynku krajowym i zapewnia możliwość postępu w miarę wzrostu i rozwoju pracowników w ramach danego stanowiska. Niektóre stanowiska w Liberty Mutual mają odpowiedni plan wynagrodzeń, który może obejmować prowizję i/lub premie według stawek różniących się w zależności od wielu czynników określonych w planie wynagrodzeń dla danego stanowiska.

Naszym celem w Liberty Mutual jest stworzenie miejsca pracy, w którym każdy czuje się ceniony, wspierany i może się rozwijać. Budujemy środowisko, które przyjmuje szeroką gamę perspektyw i doświadczeń, z włączeniem osadzonym w każdym aspekcie naszej kultury i odzwierciedlonym w codziennych interakcjach. Realizuje się to poprzez kompleksowe świadczenia, elastyczność miejsca pracy, możliwości rozwoju zawodowego i szereg możliwości oferowanych przez nasze Grupy Zasobów Pracowniczych.

Każdy pracownik odgrywa rolę w tworzeniu naszej kultury włączającej, która wspiera każdą osobę w jak najlepszym wykonywaniu pracy. Razem tworzymy społeczność, w której każdy może wywrzeć znaczący wpływ na naszą firmę, naszych klientów i społeczności, którym służymy. Cenimy Twoją ciężką pracę, uczciwość i zaangażowanie w poprawę sytuacji, dlatego stawiamy ludzi na pierwszym miejscu, oferując świadczenia, które wspierają Twoje życie i dobre samopoczucie.

Aby dowiedzieć się więcej o naszej ofercie świadczeń, odwiedź stronę: https://www.libertymutualgroup.com/about-lm/careers/

Benefits

Liberty Mutual jest pracodawcą zapewniającym równe szanse. Nie będziemy tolerować dyskryminacji ze względu na rasę, kolor skóry, pochodzenie narodowe, płeć, orientację seksualną, tożsamość płciową, religię, wiek, niepełnosprawność, status weterana, ciążę, informacje genetyczne ani na jakiejkolwiek podstawie zabronionej przez prawo federalne, stanowe lub lokalne. Powiadomienia o Fair Chance - Kalifornia - Los Angeles Incorporated - Los Angeles nieposiadające osobowości prawnej - Filadelfia - San Francisco Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/senior-analyst-advanced-analytics-auto-physical-damage-apd-liberty-mutual-insurance