AI Engineer

Azienda finale

• Ottime possibilità di crescita

Azienda

Società insurtech casamadre inglese, da 10 anni sul mercato, ufficio principale su Londra con possibilità di lavorare da remoto.

Offerta

1. Sviluppo di modelli predittivi per il rischio

• 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.
• Tecnologie:
  • Librerie ML: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow, PyTorch.
  • Data Science tools: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn per analisi dei dati e visualizzazione.
  • Framework di deep learning: Keras, TensorFlow, PyTorch.

1. Sviluppo di algoritmi per la personalizzazione delle polizze

• Attività: Creare modelli AI per analizzare i comportamenti dei clienti e suggerire polizze personalizzate in base ai loro dati storici e preferenze.
• Tecnologie:
  • Machine learning: Collaborative filtering per raccomandazioni, regressione lineare e logistica, clustering (ad esempio, k-means, DBSCAN).
  • Algoritmi di pricing dinamico: Modelli basati su alberi decisionali o reti neurali per calcolare i premi assicurativi in tempo reale.

1. Automazione e analisi dei sinistri

• 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.
• Tecnologie:
  • Reti neurali convoluzionali (CNN): Per l'elaborazione e il riconoscimento delle immagini (ad esempio, valutazione dei danni su foto).
  • NLP (Natural Language Processing): SpaCy, NLTK, transformers per l'analisi automatica delle descrizioni di sinistri o per estrarre informazioni dalle documentazioni testuali.

OCR (Optical Character Recognition): Tesseract o Google Cloud Vision API per l'estrazione di testo da documenti scansionati.

Competenze ed esperienza

• Tecnologie:
• Conoscenza di Python (almeno 2-3 anni di esperienza con questo linguaggio)
• Librerie ML: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow, PyTorch.
• Data Science tools: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn per analisi dei dati e visualizzazione.
• Framework di deep learning: Keras, TensorFlow, PyTorch.

Completa l'offerta

• Full-Remote
• Offerta economica competitiva sulla base dell'esperienza
• Ottime possibilità di crescita