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AI Engineer

Michael Page
milano e provincia italia Tempo indeterminato In presenza

Descrizione dell'offerta

Michael Page

  • 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 .
  • Sviluppo di algoritmi per la personalizzazione delle polizze
    • Attività : Creare modelli AI 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 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.
  • Prevenzione delle frodi
    • Attività : Creare modelli predittivi basati su AI per identificare sospetti e frodi nei reclami assicurativi.
    • Tecnologie :
      • Deep learning : Autoencoders per il rilevamento di anomalie.
      • Modelli di classificazione : Random Forest , SVM (Support Vector Machine) , Gradient Boosting .
      • Tecniche di rilevamento delle anomalie : Analisi delle transazioni sospette attraverso clustering o anomaly detection .

    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 .

    società insurtech, sede principale a Londra

    Contratto a tempo indeterminato con ral adeguata all'esperienza

    Settore: Altro

    Ruolo: Altro

    25 Settembre 2025

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