Używamy techniczne pliki cookie i statystyki odwiedzin: Yandex Metrica i zanonimizowany dziennik odwiedzin Zorky. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Ta strona to tylko demo: nazwy firm, linki i osobiste zestawienie ofert otwierają się po rejestracji. Zarejestruj się →
ZorkyZorky
Polski
@termdocs
← Wszystkie oferty

Lead Data Scientist - FS/Insurance

LeadHong Kong Island, HK1 dn. temu
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
airflowci/cdclouddatabrickslightgbmmlflowmlopspandaspysparkpythonscikit-learnspark
Szczegóły
Doświadczenie
od 8 lat
Praktyki
CI/CD, MLOps
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
About the role In this role, you will act as the predictive engine for customer lifecycle management across multiple product lines. You will bridge advanced machine learning with tangible business outcomes—building, productionising, and monitoring predictive models that drive cross-sell conversion, retention strategies, and churn mitigation. This is a production-focused data science role where you will design scalable data pipelines in Databricks, deploy robust models, and collaborate directly with product, marketing, and retention teams to turn analytical insights into high-impact operational workflows. Key responsibilities Customer Analytics & Scoring Frameworks: Design, develop, and refine customer segmentation, propensity, future value, and risk-scoring frameworks across multi-product portfolios using structured transactional, behavioral, and intermediary data. Predictive & Churn Modeling: Build, evaluate, and refresh machine learning models (including classification, gradient boosting, and survival models) to proactively predict customer churn, lifetime value, and cross-sell opportunities. Feature Engineering & Pipeline Automation: Perform end-to-end feature engineering and construct automated ETL/ML data pipelines in cloud environments (Databricks) to operationalise model outputs at scale. MLOps & Model Governance: Own model deployment, scheduling, orchestration, and continuous performance monitoring (handling data drift, feature decay, and model degradation in producti
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs