Крылатская улица 17к1
Мы расширяем направление скоринга и формируем новую команду. Наша цель - развивать скоринговые модели для разных страховых продуктов и постепенно масштабировать скоринговый подход на ключевые процессы компании.
Сейчас скоринг уже применяется в автостраховании. Следующий этап - создание с нуля моделей для страхования юридических лиц, имущества, ипотеки и других направлений.
Чем предстоит заниматься
-
Разрабатывать скоринговые и ML-модели под задачи страхового бизнеса.
-
Участвовать в полном цикле создания модели: от исследования данных и формирования гипотез до валидации и внедрения.
-
Анализировать большие массивы данных, искать закономерности и формировать признаки для моделей.
-
Тестировать различные алгоритмы и подходы, сравнивать качество моделей и выбирать оптимальные решения.
-
Разрабатывать новые модели с нуля и улучшать существующие.
-
Оценивать качество и стабильность моделей после запуска.
-
Совместно с коллегами и бизнес-заказчиками искать новые процессы, в которых применение скоринга и ML может дать измеримый результат.
Наш идеальный кандидат:
-
Имеет от 2 лет опыта в Data Science / ML и практический опыт построения моделей.
-
Имеет сильную базу в математической статистике, теории вероятностей и машинном обучении.
-
Умеет самостоятельно проходить основные этапы разработки модели: от анализа данных и формирования признаков до валидации и оценки качества.
-
Уверенно работает с данными, умеет тестировать гипотезы и сравнивать различные алгоритмы и подходы.
-
Интересуется современными ML/AI-подходами и умеет применять их для решения реальных бизнес-задач.
Будет плюсом:
- Опыт работы в страховых компаниях и понимание страховых продуктов
Что предлагаем:
- Возможность делать новое. Значительную часть моделей предстоит создавать с нуля, а не только сопровождать уже существующие решения. Можно работать с разными страховыми продуктами, проверять собственные гипотезы и видеть, как разработанная модель влияет на реальные бизнес-процессы.
- Поддержку на старте. У нас есть программа адаптации, которая помогает познакомиться с компанией, разобраться в рабочих процессах и освоиться в команде.
- Возможность пробовать новые решения. Во внутренней AI-лаборатории можно проверять свои идеи и создавать прототипы для улучшения рабочих процессов.
- Обучение и обмен экспертизой. Работайте вместе с сильной командой скоринга, обменивайтесь подходами и развивайте экспертизу на новых задачах и моделях, которые предстоит создавать с нуля. Дополнительно можно учиться во внутренней школе SkillUp, пользоваться корпоративной библиотекой с более чем 2 000 книг, а накопленным опытом — делиться в роли внутреннего тренера.
- Поддержку инициатив. Если видите, как упростить процесс или улучшить сервис, предлагайте решение, обсуждайте его с командой и участвуйте в изменениях.
- Открытый диалог. На встречах с CEO и руководителями можно напрямую задавать вопросы и обсуждать работу компании.