Descrição da Empresa

O candidato desenvolve modelos preditivos inovadores e ferramentas analíticas para melhorar a lucratividade, o crescimento e a eficiência operacional. Esta posição ajudará a atender às necessidades de modelagem preditiva em um portfólio crescente de projetos de análises avançadas de alto perfil com a equipe de Análise Estratégica que apoia a área de Sinistros. Como um membro chave da equipe, você também desempenhará um papel no avanço das capacidades de modelagem preditiva, permitindo que a Arch tome melhores decisões.

Descrição do Trabalho

• Colaborar com modeladores experientes para construir modelos preditivos e soluções analíticas usando Python ou R; aplicar técnicas como GLM, árvores de decisão, GBM e NLP
• Manipular dados usando R ou SQL Server; desenvolver consultas ad hoc avançadas para investigar anomalias nos dados e resumir dados para detecção de padrões
• Desenvolver funções em Python ou R e procedimentos armazenados em SQL para automatizar tarefas recorrentes
• Criar e manter documentação associada aos modelos
• Apoiar na implementação e teste de modelos
• Desenvolver painéis no Power BI para facilitar análises que apoiem os esforços de modelagem ou permitam o uso dos modelos
• Monitorar o desempenho e o uso dos modelos

Qualificações

• Pelo menos 5 anos de experiência em modelagem preditiva em um ambiente profissional, utilizando ferramentas como Python, R ou SQL
• O candidato ideal terá experiência no setor de seguros
• Exposição a OCR, NLP e análise de imagem será um diferencial
• Orientado a detalhes com fortes habilidades organizacionais
• Excelentes habilidades de pensamento crítico para enfrentar desafios complexos de dados
• Confortável em trabalhar em uma equipe global altamente colaborativa e em um ritmo acelerado
• Capacidade de comunicar efetivamente tópicos técnicos para diferentes públicos-alvo

Informações Adicionais

Graduação em Matemática, Estatística, Ciência Atuarial, Análise de Dados, Ciência da Computação ou equivalente

Por favor, consulte a descrição do trabalho.