Vereinigte Staaten
B&A
EXL
AI Architect
Vereinigte Staaten
New Jersey, United States
PythonSQLAWSGCPDockerKubernetes
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
Über die Stelle
Konzeption, Entwicklung und Implementierung von KI-, Machine Learning- und Generative AI-Lösungen, die geschäftliche Herausforderungen entlang der Wertschöpfungskette der Berufsunfähigkeitsversicherung adressieren, einschließlich Schadensegmentierung, Betrugserkennung, Risikobewertung, Laufzeitmodellierung, Ergebnisprognosen und Empfehlungen für die nächste beste Maßnahme.
Übersetzung von geschäftlichen, versicherungsmathematischen und schadensbezogenen Zielen in praktische KI/ML-Anwendungsfälle, analytische Designs und produktionsreife Lösungskomponenten.
Arbeit über den gesamten ML-Lebenszyklus hinweg, einschließlich Problemdefinition, Datenexploration, Feature Engineering, Modellentwicklung, Validierung, Deployment-Unterstützung, Monitoring, Retraining und kontinuierliche Verbesserung.
Aufbau und Optimierung von überwachten, unüberwachten, deep learning-, NLP- und Generative AI-Modellen unter Verwendung strukturierter und unstrukturierter Daten wie Schadenshistorien, medizinischen Unterlagen, Schadensnotizen, Vertragsdaten und operativen Daten.
Entwicklung von NLP- und Document-Intelligence-Pipelines zur Extraktion, Klassifizierung, Zusammenfassung und Interpretation von Informationen aus medizinischen Unterlagen, Schadensnotizen, Korrespondenz und anderen unstrukturierten Dokumenten.
Unterstützung bei der Entwicklung von Generative AI-Lösungen, einschließlich Prompt Engineering, Embeddings, Retrieval-Augmented Generation, Vektorsuche, Modellevaluierung, Guardrails und Integration in Unternehmensanwendungen.
Anwendung robuster Modellvalidierungspraktiken, einschließlich Performance-Tuning, Bias-Erkennung, Erklärbarkeitsanalyse, Stabilitätstests und Bewertung der geschäftlichen Auswirkungen.
AUFGABEN *
- Fundierte praktische Kenntnisse in Python und gängigen KI/ML-Bibliotheken wie Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, LangChain oder vergleichbaren Frameworks. *
- Solides Verständnis von machine learning und statistischen Modellierungstechniken, einschließlich Klassifizierung, Regression, Clustering, Überlebensanalyse, Anomalieerkennung, Feature Engineering, Modellauswahl und Hyperparameter-Tuning. *
- Praktische Erfahrung mit NLP, deep learning und Anwendungsfällen der Dokumentenanalyse wie Textklassifizierung, Entitätsextraktion, semantischer Suche, Zusammenfassung, Informationsextraktion und Dokumentenverständnis. *
- Praktische Erfahrung mit Generative AI und Large Language Models, einschließlich Prompt Engineering, Embeddings, Retrieval-Augmented Generation, Vektordatenbanken, LLM-Evaluierung, Halluzinationskontrolle und verantwortungsvollen KI-Guardrails. *
- Arbeitswissen über MLOps und produktive ML-Praktiken, einschließlich Experiment-Tracking, Modell-Registry, CI/CD für ML, Modell-Deployment, Monitoring, Drift-Erkennung, Retraining sowie Tools wie MLflow, Airflow, *
- Docker, Kubernetes, Git oder Cloud-native ML-Plattformen. *
- Starke SQL- und Datenmanipulationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, mit großen strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Datensätzen zu arbeiten. *
- Gutes Verständnis von relationalen Datenbanken, Datenmodellierungskonzepten, Datenpipelines, APIs und Grundlagen der Datenarchitektur. *
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Azure, AWS oder GCP sowie Vertrautheit mit der Entwicklung skalierbarer KI/ML-Lösungen in Cloud-Umgebungen. *
- Fähigkeit, die Modellleistung anhand geeigneter Metriken zu bewerten, Modellausgaben zu erklären, Bias oder Drift zu identifizieren und Einschränkungen klar gegenüber technischen und nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren. *
- Verständnis von verantwortungsvoller KI, Modell-Governance, Datenschutz, Sicherheit und Compliance-Anforderungen in regulierten Bereichen. *
- Starke Problemlösungsfähigkeiten, Eigenverantwortung und die Fähigkeit, skalierbare, wiederverwendbare und wartbare KI/ML-Lösungskomponenten zu entwerfen.
QUALIFIKATIONEN *
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Data Science, Statistik, Mathematik, Künstlicher Intelligenz, Machine Learning oder einer verwandten quantitativen Disziplin. *
- 4+ Jahre praktische Erfahrung in KI/ML, Data Science oder machine learning-Engineering, mit Erfahrung in der Erstellung analytischer oder KI-gestützter Lösungen, die messbare Geschäftsergebnisse unterstützen. *
- Erfahrung in der Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten sowie in der Anwendung von machine learning, NLP, deep learning oder Generative AI-Techniken zur Lösung praktischer geschäftlicher Probleme. *
- Starkes analytisches Denken, technische Disziplin und strukturierte Problemlösungsfähigkeit. *
- Starke schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, analytische Ergebnisse, Modellausgaben, Risiken und Empfehlungen sowohl technischen als auch geschäftlichen Stakeholdern zu erklären. *
- Fähigkeit, in einem schnelllebigen, sich ständig weiterentwickelnden Umfeld zu arbeiten und die Verantwortung für anspruchsvolle KI/ML-Bereitstellungsaufgaben zu übernehmen. *
- Fähigkeit, effektiv kulturübergreifend zusammenzuarbeiten und mit Kunden sowie Teams über verschiedene geografische Standorte hinweg zu arbeiten.
- Erfahrung in den Bereichen Gruppenversicherung, Gesundheitswesen, Berufsunfähigkeitsversicherung, Schadensanalytik oder anderen regulierten Geschäftsbereichen ist von Vorteil. *
- Grundlegendes Verständnis von Versicherungsdatenstrukturen wie Verträgen, versicherten Personen, Deckungen, Schäden, Leistungen, Leistungserbringern, medizinischen Unterlagen und verwandten Entitäten ist ein Plus. *
- Erfahrung in der Unterstützung von Modell-Deployment, Operationalisierung, Monitoring oder MLOps-Aktivitäten ist ausdrücklich erwünscht. *
- Erfahrung im Gesundheitswesen, in der Versicherungswirtschaft, bei Berufsunfähigkeitsansprüchen, im Finanzdienstleistungssektor oder in anderen regulierten Branchen ist von Vorteil. *
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
Für mehr Stellen berücksichtigt werden, ohne den ganzen Prozess zu wiederholen? Erstellen Sie Ihr Profil, damit Unternehmen auf Nort Sie finden.
Profil erstellen