Analityk danych

Podsumowanie stanowiska Data Scientist jest odpowiedzialny za stosowanie zaawansowanych technik analityki, modelowania statystycznego i uczenia maszynowego w celu wspierania podejmowania strategicznych decyzji w całej organizacji. Osoba na tym stanowisku ściśle współpracuje z interesariuszami z działów ubezpieczeń, aktuarialnych, roszczeń, produktów, przychodów i obsługi klienta, aby przekładać pytania biznesowe na rozwiązania analityczne, które poprawiają wydajność operacyjną, ocenę ryzyka i wyniki klientów. Analityk danych opracowuje modele predykcyjne, eksploruje nowe źródła danych i generuje przydatne spostrzeżenia, które wspierają ustalanie cen, gwarantowanie emisji, zarządzanie roszczeniami i efektywność operacyjną.

Ta rola przyczynia się również do rozwoju i operacjonalizacji modeli i rozwiązań analitycznych poprzez współpracę z zespołami inżynieryjnymi i produktowymi w celu zintegrowania spostrzeżeń z narzędziami biznesowymi, pulpitami nawigacyjnymi i przepływami pracy. Podstawowe obowiązki i obowiązki - współpracuj z interesariuszami z działów ubezpieczeń, aktuarialnych, roszczeń, produktów i przychodów, aby zidentyfikować możliwości, w których dane mogą pomóc w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych. - Przekładaj pytania biznesowe na ramy analityczne, hipotezy i podejścia statystyczne. - Analizuj dane klientów, brokerów i dane operacyjne, aby zidentyfikować trendy, anomalie i możliwości poprawy zaangażowania, utrzymania i wydajności operacyjnej. - Przeprowadzanie eksploracyjnej analizy danych w celu zbadania problemów biznesowych i wygenerowania przydatnych spostrzeżeń. - Przekazuj wnioski analityczne za pomocą wizualizacji, pulpitów nawigacyjnych i pisemnych podsumowań. - Opracowywanie modeli predykcyjnych i analiz statystycznych w celu wspierania inicjatyw cenowych, ubezpieczeniowych, roszczeń, rezerwacji i inicjatyw operacyjnych. - Stosuj techniki uczenia maszynowego, w tym regresję, klasyfikację, grupowanie i inne metody uczenia się statystycznego, aby rozwiązywać złożone problemy biznesowe. - Oceniaj wydajność modelu i stale ulepszaj modele w oparciu o nowe dane i zmieniające się potrzeby biznesowe. - Eksploruj wewnętrzne i zewnętrzne źródła danych, aby zwiększyć wydajność modelu i odkryć nowe spostrzeżenia. - Współpraca z zespołami inżynieryjnymi i produktowymi w celu wdrażania modeli analitycznych w systemach produkcyjnych i przepływach pracy operacyjnych. - Wspieranie wdrażania praktyk MLOps, w tym wersjonowanie modelu, potoki wdrażania, monitorowanie i zarządzanie cyklem życia. - Monitoruj modele pod kątem pogorszenia wydajności, odchyleń lub dryftu i wdrażaj ulepszenia w razie potrzeby. - Dokumentuj założenia modelu, metodologię i procesy walidacji w celu wspierania przejrzystości i zarządzania. - Udział w ulepszaniu wewnętrznej infrastruktury danych, potoków ETL i architektury raportowania. - Wsparcie rozwoju i optymalizacji dashboardów i narzędzi analitycznych wykorzystywanych przez zespoły biznesowe. - Zapewnij jakość, spójność i niezawodność danych w procesach analitycznych. - Identyfikacja możliwości automatyzacji powtarzających się analiz i procesów raportowania. - Ściśle współpracuj z interesariuszami biznesowymi, aby zapewnić zgodność rozwiązań analitycznych z potrzebami operacyjnymi i celami strategicznymi. - Współpracuj z zespołami ds. produktów i inżynierii, aby zintegrować możliwości analityczne z wewnętrznymi platformami i narzędziami decyzyjnymi. - Zapewnienie wsparcia analitycznego dla wniosków ad hoc i inicjatyw strategicznych. - Inne obowiązki zlecone. Kwalifikacje Wykształcenie i doświadczenie - wymagany tytuł licencjata w dziedzinie analityki danych, statystyki, matematyki, informatyki, ekonomii lub pokrewnej dziedziny ilościowej. - Mile widziane wykształcenie wyższe (MS lub doktorat). - 3 - 7 lat doświadczenia w nauce danych, zaawansowanej analityce lub rolach w modelowaniu statystycznym. - Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych i złożonymi problemami analitycznymi.

Wiedza, umiejętności i zdolności - Silne umiejętności programowania w języku Python i SQL. - Doświadczenie w modelowaniu statystycznym i technikach uczenia maszynowego. - Doświadczenie z wizualizacją danych i narzędziami analitycznymi (np. Tableau, Power BI, Looker lub podobne). - Umiejętność przekładania złożonych wniosków analitycznych na jasne spostrzeżenia biznesowe. - Silne umiejętności rozwiązywania problemów i krytycznego myślenia. - Umiejętność efektywnej współpracy z interesariuszami zarówno technicznymi, jak i nietechnicznymi. Preferowane kwalifikacje - doświadczenie w pracy z danymi dotyczącymi ubezpieczeń majątkowych i osobowych (P&C), w tym dotyczącymi ubezpieczeń, roszczeń lub analiz cenowych. - Znajomość zaawansowanych technik statystycznych, takich jak modelowanie bayesowskie lub modele hierarchiczne. - Doświadczenie z frameworkami MLOps, potokami wdrażania modeli i narzędziami do monitorowania modeli. - Doświadczenie w pracy w środowiskach danych w chmurze (AWS, GCP, Azure). - Znajomość koncepcji inżynierii danych, w tym potoków ETL i architektur hurtowni danych. - Doświadczenie w przeprowadzaniu eksperymentów lub testów A/B w celu oceny inicjatyw biznesowych.

Wymagania fizyczne Osoba na tym stanowisku pracuje głównie w profesjonalnym biurze lub w środowisku zdalnym i rutynowo korzysta ze standardowego sprzętu biurowego, takiego jak komputery i telefony. Wymagana jest zdolność do pozostawania w bezruchu przez dłuższy czas i obsługi komputera. Co oferujemy: - Elastyczny PTO - Hojny urlop rodzicielski i opiekuńczy - Dopasowanie 401 tys. - Doskonałe plany medyczne, stomatologiczne i okulistyczne - Kultura oparta na zdalnym podejściu - Roczne stypendium w wysokości 1000 dolarów na zwrot czesnego - I wiele więcej!

Oczekiwane roczne wynagrodzenie na tym stanowisku wynosi od 120 000 do 150 000 dolarów, z możliwością uzyskania premii rocznej w wysokości do 15% wynagrodzenia podstawowego. Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/data-scientist-attune-himala