Staff Data Scientist

Название: Staff Data Scientist Местоположение: Лондон / Гибрид

Мы начали создавать Marshmallow в 2017 году. С тех пор мы выросли с 3 до более чем 700 сотрудников, получили статус единорога, привлекли ~140 млн фунтов стерлингов за три раунда финансирования, вышли на прибыльность, застраховали миллионы водителей и выдали миллионы в виде автокредитов.

Но это только начало. Наша цель — стать одним из крупнейших поставщиков финансовых услуг в мире. В течение следующих 10 лет мы будем расти экспоненциально, не только за счет масштабирования существующих продуктов, но и за счет создания новых.

Для достижения наших целей нам нужны невероятно амбициозные, коммерчески ориентированные люди, которые никогда не довольствуются «достаточно хорошим». Сотрудники Marshmallow жаждут автономии и ответственности, и предпочитают совершенствоваться, а не стоять на месте. Каждый повышает стандарты и оказывает влияние, фокусируясь на коллективном успехе, а не на личной выгоде.

Мы создали среду, в которой любознательные, настойчивые люди побеждают и растут вместе. Если это вас мотивирует, это может быть место для вас.

ЛОНДОН (ГИБРИД, 3 ДНЯ В ОФИСЕ)

DATA SCIENCE В MARSHMALLOW

Наша команда Data Science сотрудничает с различными отделами бизнеса, чтобы превращать данные в лучшие решения, более умные продукты и более простые пути для клиентов. Мы тесно сотрудничаем с отделами Product, Engineering и Operations для создания и внедрения моделей и систем искусственного интеллекта, которые надежны в производстве и приносят измеримый результат.

В рамках Data Science эта роль находится в отделе Claims, поддерживая эту функцию и более широкие амбиции по автоматизации большей части процесса урегулирования убытков. Claims — одна из самых важных точек контакта с клиентами Marshmallow, и мы ищем Staff Data Scientist, который сможет обеспечить техническое лидерство в области традиционного ML и Generative AI, привнести системное мышление в то, как мы масштабируем принятие решений, и уверенно оспаривать предложения, чтобы гарантировать, что мы создаем надежные, устойчивые решения.

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ

• Обеспечивать техническое лидерство в области Data Science для Claims Fraud, формируя подход к принятию решений о рисках и обнаружению мошенничества в партнерстве с Product и Engineering.

• Разрабатывать, создавать и итерировать производственные ML и Generative AI/LLM системы, которые поддерживают проверку и автоматизацию убытков.

• Тесно сотрудничать с другими специалистами Data Science в отделе Claims, чтобы привнести системное мышление в то, как модели, данные и рабочие процессы сочетаются друг с другом, определяя архитектурные улучшения, необходимые для масштабирования принятия решений и сокращения времени до вывода в продакшн.

• Активно высказываться о необходимых инвестициях в платформу и инструменты (мониторинг, циклы обратной связи, QA) для достижения полностью автоматизированного урегулирования убытков на основе ИИ.

• Выступать за надежные, масштабируемые и стратегически согласованные технические решения в кросс-функциональных обсуждениях, гарантируя, что текущие системы и инфраструктура способствуют многолетнему видению автоматизированной обработки убытков.

• Устанавливать высокие стандарты статистической строгости, экспериментирования и измерения, помогая улучшить понимание и донесение эффективности и неопределенности Claims до старших стейкхолдеров.

КТО ВЫ

• Вы мыслите системно: вы можете соединять точки между Data Science, Engineering и Product, чтобы формировать масштабируемые решения, которые развиваются со временем.

• Вы уверены в оспаривании предположений и настаивании на правильном подходе, используя сильные коммуникативные навыки для влияния на стейкхолдеров различных уровней и дисциплин с помощью ясных, прагматичных рассуждений.

• Вы преуспеваете в условиях неопределенности и перемен, оставаясь устойчивым и эффективным во время переходных периодов, привнося структуру, ясность и импульс в сложные проблемные области.

• Вас мотивирует реальное влияние, вы тесно сотрудничаете с кросс-функциональными командами для достижения значительной автоматизации и улучшения результатов для клиентов на протяжении всего процесса урегулирования убытков.

ЧТО ВЫ ПРИВНЕСЕТЕ

• Значительный коммерческий опыт в предоставлении комплексных решений Machine Learning, от постановки задачи и экспериментирования до внедрения в производство и постоянного мониторинга.

• Практический опыт создания и внедрения в производство систем Generative AI (не только прототипов), включая оценку, соображения безопасности/качества и интеграцию в рабочие процессы клиентов или операционные процессы.

• Прочный статистический и модельный фундамент, с опытом принятия решений на основе рисков в условиях неопределенности (например, мошенничество, кредит, страхование или другие регулируемые области).

• Подтвержденная способность влиять на техническое направление в Data Science и Engineering, включая формирование масштабируемых паттернов интеграции моделей/сервисов и оспаривание предложений для обеспечения надежных, долгосрочных решений.

• Сильные навыки управления стейкхолдерами, с уверенностью в изложении компромиссов и конструктивным отстаиванием позиции перед Product и Engineering для обеспечения высококачественных результатов.

ПРЕИМУЩЕСТВА РАБОТЫ

• Бонусная схема, разработанная для вознаграждения за высокую производительность.

• Частное медицинское страхование от Vitality, поддержка психического здоровья от Oliva.

• Бюджет на личное обучение и 2 выделенных дня L&D в год.

• Ежемесячный гибкий бюджет на льготы, который можно тратить по своему усмотрению.

• 25 дней отпуска плюс банковские праздники.

• 4 недели Work From Anywhere в год.

Мы можем предложить визовую поддержку для этой позиции.

НАШ ПРОЦЕСС

• Первоначальный звонок с представителем нашей команды по подбору персонала (30 минут).

• Интервью по прошлому опыту с Hiring Manager (60 минут).

• Интервью по системному дизайну и техническое интервью с несколькими членами команды (90 минут).

• Интервью на соответствие культуре (60 минут).

Разнообразие мыслей

Мы знаем, что лучшие идеи рождаются из разных точек зрения — и мы стремимся нанимать справедливо, независимо от происхождения, личности или опыта. Если вы видите себя в этой роли, мы призываем вас подать заявку.