Старший Data Scientist / Machine Learning инженер

Что предстоит делать

<h3>Роль</h3><p>Платформа использует предиктивное моделирование для изменения оценки рисков в секторе страхования жизни — и именно вам предстоит создавать и улучшать системы машинного обучения, лежащие в основе этих моделей. Основная задача заключается не просто в построении моделей, а в полном владении жизненным циклом машинного обучения — от экспериментов и разработки признаков до развертывания в production и мониторинга моделей в высокорисковой среде InsurTech.</p><h3>О продукте</h3><p>Платформа предоставляет B2B-инфраструктуру InsurTech, используя машинное обучение, предиктивную аналитику и крупномасштабное моделирование страховых данных для модернизации андеррайтинга в страховании жизни, сегментации клиентов, прогнозирования оттока и оценки рисков. Она работает на корпоративном уровне, обрабатывая и анализируя большие объемы многовариантных страховых наборов данных, чтобы заменить традиционную актуарную интуицию алгоритмической точностью. Система напрямую влияет на то, как глобальные страховые провайдеры оценивают риски, прогнозируют отток, оптимизируют сегментацию клиентов и принимают основанные на данных решения по андеррайтингу в масштабе.</p><p><strong>Технологический стек: </strong>Экосистема машинного обучения в основном построена на Python и SQL, с использованием Pandas и NumPy для крупномасштабной трансформации данных, разработки признаков и статистического анализа в production ML-пайплайнах. Контроль версий и совместная работа осуществляются через GitHub, поддерживая структурированный рабочий процесс для развертывания в production пайплайны машинного обучения. Исследование данных и представление бизнес-результатов поддерживаются с помощью продвинутых инструментов визуализации, включая Seaborn, Plotly и платформы для отчетности, такие как Power BI или Tableau.</p><h3>Чем вы будете заниматься</h3><ul><li>Владеть полным жизненным циклом Data Science, включая проектирование, обучение, внедрение, оценку и мониторинг моделей машинного обучения</li><li>Разрабатывать и оптимизировать предиктивные модели для задач прогнозирования оттока клиентов, прогнозирования, сегментации, классификации и регрессии</li><li>Тесно сотрудничать с продакт-менеджерами и клиентами для понимания бизнес-потребностей и совместного создания решений на основе данных</li><li>Определять и применять правильную комбинацию методов аналитики, экспериментов, каузального вывода и машинного обучения для решения сложных бизнес-задач</li><li>Представлять результаты исследований, производительность моделей и аналитические инсайты заинтересованным сторонам на всех уровнях компании</li></ul><h3>Что мы ожидаем</h3><p><strong>Обязательно</strong></p><ul><li>3+ года профессионального опыта в Machine Learning или Data Science</li><li>Степень бакалавра в области Computer Science, математики, статистики, физики или смежной количественной дисциплины (магистратура / PhD будет преимуществом)</li><li>Отличное владение Python и SQL</li><li>Практический промышленный опыт перевода ML-моделей из стадии экспериментов в production, включая работу с временными рядами, кластеризацией, регрессионными и классификационными алгоритмами</li><li>Сильные навыки в исследовании, анализе и визуализации данных</li><li>Отличные навыки решения проблем, умение разбивать сложные задачи на более мелкие, выполнимые компоненты</li><li>Ориентация на командную работу, позитивный настрой и сильные коммуникативные навыки</li><li>Уровень английского языка Upper-Intermediate (B2) или выше</li></ul><p><b>Будет плюсом</b></p><ul><li>Опыт работы в сфере страхования, InsurTech или FinTech</li><li>Опыт работы с инструментами отчетности и визуализации, такими как Power BI или Tableau</li></ul><h3>Почему эта роль стоит вашего внимания</h3><ul><li>Вы создаете предиктивные модели, которые напрямую модернизируют традиционно консервативную, многомиллиардную глобальную индустрию — ваши аналитические результаты переводят страхование от интуиции к точности</li><li>Прямое сотрудничество с R&D-организацией, объединяющей машинное обучение, актуарную науку и продуктовую стратегию — что дает вам доступ к реальным production ML-системам в высоковлиятельной области</li><li>Реальная сложность production ML в масштабе: вы будете работать с корпоративными наборами данных большого объема и множеством переменных, где качество модели, точность признаков и надежность production напрямую влияют на бизнес-результаты</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/newxel/vacancies/358565/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>