Ai Engineer Milano

Ai Engineer
Milano
Lombardia, Milano

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

Offerta Sviluppo di modelli predittivi per il rischioAttività: 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. Sviluppo di algoritmi per la personalizzazione delle polizzeAttività: 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. Automazione e analisi dei sinistriAttività: 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-RemoteOfferta economica competitiva sulla base dell'esperienzaOttime possibilità di crescita

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