Core Data Scientist

В SCOR, четвертом крупнейшем перестраховщике в мире, мы поставили своей миссией совмещение искусства и науки управления рисками, предоставляя передовые решения в области перестрахования. Мы предлагаем динамичное рабочее место, где инновации и сотрудничество находятся на переднем плане. В настоящее время мы ищем опытного основного специалиста по данным для усиления наших возможностей в области науки о данных и стимулирования стратегических инноваций в Америках и по всему миру.

Основной специалист по данным будет:

• Стимулировать инновации в процессе подписания страховых обязательств, тесно сотрудничая с различными заинтересованными сторонами, включая клиентов, страховщиков и актуариев.
• Разрабатывать и управлять передовыми статистическими, предсказательными и машинными обучающими моделями.
• Улучшать интерпретируемость моделей, используя глубокие знания в области искусственного интеллекта (ИИ) и методов машинного обучения.
• Исследовать инновационные методы и инструменты машинного обучения, чтобы оставаться на переднем крае технологий.
• Распространять знания в области науки о данных внутри SCOR на глобальном уровне через семинары и публикации.
• Представлять сложные результаты стейкхолдерам в понятной форме, помогая в стратегическом принятии решений.
• Поддерживать стратегические инициативы, направленные на трансформацию процессов, таких как подпись страховых обязательств, с точки зрения машинного обучения.
• Обеспечивать соблюдение политик информационной безопасности и лучших практик.

Идеальный кандидат будет иметь:

• 1-3 года опыта работы в области науки о данных с сильными навыками программирования, особенно в Python или R.
• Доказанный опыт работы с облачными платформами, такими как AWS и Microsoft Azure.
• Продвинутое знание методов машинного обучения как с учителем, так и без учителя.
• Опыт работы в страховой отрасли предпочтителен, но не обязателен.
• Сильная способность коммуницировать сложные концепции глобальной аудитории.

Кандидаты должны обладать:

• Степенью магистра или выше (предпочтительно доктор наук) в области естественных наук, технологий, инженерии, математики, информатики, актуарных наук или в смежной количественной области.