Leitender Datenwissenschaftler in Tech ask

Unser Unternehmen sucht einen Senior Data Scientist 

Muss-Anforderungen: 

• Höherer Abschluss in Datenwissenschaft, Statistik, Informatik usw.
• Fließendes Englisch
• Mindestens 6 Jahre Erfahrung als Datenwissenschaftler, vorzugsweise in der Versicherungsbranche
• Expertise in statistischer Modellierung, prädiktiver Analyse, maschinellem Lernen und Data-Mining-Techniken.
• Kenntnisse in Python mit Erfahrung in Datenmanipulation und Visualisierungsbibliotheken
• Erfahrung mit großen Datenverarbeitungs-Frameworks und Datenbanken (Snowflake, SQL, Vector DBs, Knowledge Graphs)
• Fortgeschrittene Fähigkeiten zur Problemlösung mit der Fähigkeit, komplexe Datensätze zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten
< li>Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten
• Fähigkeit, Ideen/Lösungen sowohl technischen als auch nicht-technischen Interessengruppen zu präsentieren.
• Führungsqualitäten und die Fähigkeit, jüngere und erfahrenere Teammitglieder anzuleiten und zu betreuen Stakeholder und Kollegen

Aufgaben: 

• Leitung der Erstellung und Umsetzung datengesteuerter Strategien um unsere Underwriting-Methoden, Preisrahmen, Risikobewertungen und Kundenerlebnisinitiativen zu verbessern.
• Untersuchen Sie unsere Datensätze, um Muster, Trends und potenzielle Risikofaktoren für Kunden aufzudecken, die mit unseren Produkten übereinstimmen oder unsere Schadenquoten beeinflussen könnten .
• Nutzen Sie statistische Modellierung und prädiktive Analysen, um Modelle zu entwickeln, die die Präzision und Effizienz von Versicherungsrisikobewertungen und Preisentscheidungen verbessern.
• Arbeiten Sie mit multidisziplinären Teams zusammen, darunter Aktuare, Underwriter, Daten- und Infrastrukturingenieure und IT-Experten, um datenorientierte Projekte voranzutreiben und eine Kultur der KI-gestützten, datengestützten Entscheidungsfindung zu pflegen.
• Entwickeln und implementieren Sie Algorithmen für maschinelles Lernen und Techniken der künstlichen Intelligenz zur Automatisierung und Verfeinerung Prozesse wie die Identifizierung potenzieller Kunden, die Überprüfung und Bewertung von Richtlinien, die Bearbeitung von Ansprüchen und die Präsentation von Kundenerkenntnissen.

Project Tech Stack:< /p>

Backend

TypeScript, Python, Prisma, NestJs, Ruby on Rails, SQL, Terraform, Spark

Frontend

React, GraphQL, Swagger

Datenbanken und Datenverarbeitung

PostgreSQL, Snowflake, Airflow, DBT, Modus, Stitch

Testen

Jest, Vitest, Playwright, RSpec

CI/CD & Bereitstellung

CircleCI, Nomad, Docker, Docker Compose< /p>

Überwachung und Protokollierung

LogRocket, Datadog, Rollbar, LaunchDarkly, AWS CloudWatch

Cloud & Infrastruktur

AWS (Lambdas, SQS, ECS, IAM), Kafka, Okta, AWS Athena (Schön zu haben)

Zusammenarbeit und Design

GitHub, Figma, Atlassian Stack (Jira, Confluence, OpsGenie)

KI & maschinelles Lernen

OpenAI, Llama

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