Per societa insurtech di casamadre inglese che ontegra algoritmi di intelligenza artificiale all'interno delle practice assicurative, siamo alla ricerca di una figura di AI Engineer
Dettagli sul cliente
società insurtech, sede principale a Londra
50 dipendenti
opportunità di lavoro in full-remote
Descrizione
1. Sviluppo di modelli predittivi per il rischio
2. Attività
: Progettare e sviluppare modelli di machine learning (ML) per prevedere il rischio di sinistri, la probabilità di frode o per ottimizzare la determinazione dei premi.
3. Tecnologie
:
4. Librerie ML
:
Scikit-learn
,
XGBoost
,
LightGBM
,
TensorFlow
,
PyTorch
.
5. Data Science tools
:
Pandas
,
NumPy
,
Matplotlib
,
Seaborn
per analisi dei dati e visualizzazione.
6. Framework di deep learning
:
Keras
,
TensorFlow
,
PyTorch
.
7. Sviluppo di algoritmi per la personalizzazione delle polizze
8. Attività
: Creare modelli AI e suggerire polizze personalizzate in base ai loro dati storici e preferenze.
9. Tecnologie
:
10. Machine learning
:
Collaborative filtering
per raccomandazioni,
regressione lineare e logistica
,
clustering
(ad esempio, k-means, DBSCAN).
11. Algoritmi di pricing dinamico
: Modelli basati su
alberi decisionali
o
reti neurali
per calcolare i premi assicurativi in tempo reale.
12. Automazione e analisi dei sinistri
13. Attività
: Costruire sistemi AI per l'analisi automatica delle richieste di risarcimento, per velocizzare il processo di approvazione, identificare frodi o ottimizzare la gestione del flusso di lavoro.
14. Tecnologie
:
15. Reti neurali convoluzionali (CNN)
: Per l'elaborazione e il riconoscimento delle immagini (ad esempio, valutazione dei danni su foto).
16. NLP (Natural Language Processing)
:
SpaCy
,
NLTK
,
transformers
per l'analisi automatica delle descrizioni di sinistri o per estrarre informazioni dalle documentazioni testuali.
17. OCR (Optical Character Recognition)
:
Tesseract
o
Google Cloud Vision API
per l'estrazione di testo da documenti scansionati.
18. Prevenzione delle frodi
19. Attività
: Creare modelli predittivi basati su AI per identificare sospetti e frodi nei reclami assicurativi.
20. Tecnologie
:
21. Deep learning
:
Autoencoders
per il rilevamento di anomalie.
22. Modelli di classificazione
:
Random Forest
,
SVM (Support Vector Machine)
,
Gradient Boosting
.
23. Tecniche di rilevamento delle anomalie
: Analisi delle transazioni sospette attraverso
clustering
o
anomaly detection
.
Profilo del Candidato
3 anni di esperienza in posizioni di AI Engineer
Ottima conoscenza di Python
Librerie ML
:
Scikit-learn
,
XGBoost
,
LightGBM
,
TensorFlow
,
PyTorch
.
Data Science tools
:
Pandas
,
NumPy
,
Matplotlib
,
Seaborn
Framework di deep learning
:
Keras
,
TensorFlow
,
PyTorch
.
offerta di lavoro
Contratto a tempo indeterminato con ral adeguata all'esperienza
Polizza assicurativa integrativa
Full remote
Ottima possibilità di crescita