Farmers Insurance

Data Science Manager - Marketing

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Über die Stelle

Wir sind Farmers – wo Ehrgeiz auf Chance trifft.

Bei Farmers sind wir nicht nur für den unvergesslichen Jingle bekannt – wir sind ein Team mit einer Leidenschaft für Sinnhaftigkeit und dafür, das Leben von Menschen wirklich zu verbessern. Wir bieten Seelenfrieden, wenn es am wichtigsten ist. Unsere ergebnisorientierte, leistungsstarke Kultur lebt von Kreativität, Verantwortungsbewusstsein und mutigen Lösungen. Hier ist Wachstum nicht nur ein Ziel – es ist eine Lebensweise, sowohl für die Organisation als auch für jeden Einzelnen in unserem Team. Wir stellen uns Herausforderungen direkt, lernen aus jeder Erfahrung und messen unsere Wirkung an den Kunden, die uns vertrauen.

Werden Sie Teil eines preisgekrönten Arbeitgebers, der Chancengleichheit bietet, wo Sie mehr als nur einen Job finden – Sie finden eine unterstützende Gemeinschaft. Genießen Sie wettbewerbsfähige Leistungen, nehmen Sie an sinnvollen Freiwilligenprojekten teil und gestalten Sie die Zukunft gemeinsam mit talentierten Kollegen aus allen Hintergründen. Bei Farmers steht die Hilfe für andere im Mittelpunkt unseres Handelns.

Bereit, Ihre Spuren zu hinterlassen? Entdecken Sie unsere lebendige Kultur und erkunden Sie Karrieremöglichkeiten unter Farmers.com/careers/corporate farmers.com/careers/corporate. Vernetzen Sie sich mit uns auf Instagram instagram.com/thisisfarmers/, LinkedIn linkedin.com/company/farmers-insurance/ und TikTok tiktok.com/@thisisfarmers, und lassen Sie uns gemeinsam etwas Unglaubliches aufbauen!

Farmers glaubt an eine Kultur der Zusammenarbeit, Kreativität und Innovation, die gedeiht, wenn wir die Möglichkeit haben, flexibel in einer virtuellen Umgebung zu arbeiten, sowie die Gelegenheit, persönlich zusammen zu sein. Unsere hybride Arbeitsumgebung kombiniert das Beste aus beiden Welten mit mindestens drei (3) Tagen im Büro und bis zu zwei (2) Tagen virtuell für Mitarbeiter, die innerhalb von fünfzig (50) Meilen von einem Farmers-Büro entfernt wohnen. Bewerber, die mehr als fünfzig (50) Meilen entfernt wohnen, können ebenfalls berücksichtigt werden.

PHYSISCHE AKTIVITÄTEN

Arbeitsplatz: Hybrid ( #LI-Hybrid ), Remote ( #LI-Remote )

  1. Die Tätigkeit wird persönlich in einem Farmers-Büro oder virtuell an einem genehmigten alternativen Arbeitsort ausgeübt. Die physische Arbeitsumgebung ist drinnen und klimatisiert mit ausreichender Beleuchtung und Belüftung. Normale und übliche Ablenkungen umfassen Hintergrundgeräusche von Bürogeräten und Gesprächsfetzen unter Menschen sowie Unterbrechungen. Sitzt häufig über längere Zeiträume, bis zu einer vollen Schicht. Bewegt sich gelegentlich im Arbeitsbereich, einschließlich der Navigation über Treppen, Rampen und ebene oder unebene Oberflächen. Bewegt, schiebt, zieht, hebt, trägt und/oder platziert gelegentlich Objekte oder Materialien mit einem Gewicht von bis zu 25 Pfund ohne Hilfe. Nutzt häufig Schultern, Arme, Hände und Finger, um Geräte, Werkzeuge und Objekte zu manipulieren, die zur Ausübung der Arbeitsaufgaben erforderlich sind. Führt häufig Feinmotorikaufgaben wie Tippen, Mausbedienung oder Schreiben über eine volle Schicht aus. Führt selten Bewegungen wie Bücken, Hocken, Knien, Verdrehen und Strecken über Kopf oder unterhalb der Knie aus. Besitzt klare Sicht, mit oder ohne Korrektur, um Informationen zu lesen und zu überprüfen. Verlässt sich auf Tiefenwahrnehmung und peripheres Sehen, um die Arbeitsumgebung visuell zu navigieren, indem Barrieren, Geländeveränderungen identifiziert und Objekte lokalisiert werden. Besitzt angemessenes Gehör, mit oder ohne Korrektur, um mit Kollegen zu kommunizieren, um akustische Signale oder Alarme umgehend zu beantworten und Geräusche zu unterscheiden, die für die Aufrechterhaltung von Sicherheit und Produktivität am Arbeitsplatz unerlässlich sind. Tätigkeiten in dieser Kategorie erfordern selten, wenn überhaupt, Reisen.

Standort(e) der Stelle: R_US - Vereinigte Staaten

Voraussichtliches Bewerbungsende: Bei Farmers ist der Einstellungsprozess darauf ausgelegt, sicherzustellen, dass wir die besten Talente für unser Team finden. Als Teil dieses Prozesses schließen wir offene Stellen normalerweise innerhalb von 8 bis 21 Tagen nach Veröffentlichung. Wenn Sie an einer unserer offenen Stellen interessiert sind, ermutigen wir Sie, Ihre Bewerbung umgehend einzureichen.

Farmers berücksichtigt für die Anstellung alle qualifizierten Bewerber, einschließlich derjenigen mit Vorstrafen, gemäß der Los Angeles Fair Chance Initiative for Hiring Ordinance oder anderen geltenden Gesetzen. Gemäß 18 U.S.C. Section 1033 ist Farmers die Beschäftigung jeder Person untersagt, die wegen einer kriminellen Straftat, die Unehrlichkeit oder einen Vertrauensbruch beinhaltet, verurteilt wurde, ohne vorherige schriftliche Zustimmung der staatlichen Versicherungsbehörde.

In Massachusetts ist es rechtswidrig, einen Lügendetektortest als Bedingung für die Einstellung oder die Fortsetzung der Beschäftigung zu verlangen oder durchzuführen. Ein Arbeitgeber, der gegen dieses Gesetz verstößt, unterliegt strafrechtlichen Sanktionen und zivilrechtlicher Haftung.

Farmers ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und in keiner Arbeitgeber-/Arbeitnehmerbeziehung aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsausdruck, genetischen Informationen, nationaler Herkunft, Alter, Behinderung, Familienstand, Militär- und Veteranenstatus oder einem anderen gesetzlich geschützten Grund diskriminiert.

Möchten Sie mehr über unsere Kultur und Möglichkeiten erfahren? Schauen Sie sich Farmers.com/careers/corporate Farmers.com/careers/corporate an und folgen Sie uns auf Instagram instagram.com/thisisfarmers/, LinkedIn linkedin.com/company/farmers-insurance/ und TikTok tiktok.com/@thisisfarmers.

ZUSAMMENFASSUNG DER TÄTIGKEIT

  1. Nutzt fundiertes Wissen und Erfahrung, um fortgeschrittene Analysen und Modellierung zur Verbesserung von Geschäftsergebnissen anzuwenden. Nutzt Kundeninformationen und Verhaltensdaten, um strategische Geschäftsentscheidungen zu beeinflussen, und verwendet dabei komplexe, innovative Analysen, multivariate Modelle, machine learning und Data-Mining-Technologien.
  1. Leitet weniger komplexe Projekte zur Operationalisierung von Geschäftsentscheidungen und arbeitet selbstständig, wobei wenig Anleitung vom Manager erforderlich ist.
  1. Die Rolle betreut, coacht und schult weniger erfahrene Teammitglieder und beaufsichtigt direkte Untergebene, die individuelle Beiträge leisten.

WESENTLICHE AUFGABEN

  1. Nutzt breites Wissen über Kundenanalysen, einschließlich Kundenbindungsmodelle, Agenturökonomie und Lead-Optimierung, in seiner täglichen Arbeit. Nutzt fundiertes Wissen über fortgeschrittene Programmierung, komplexe ETL- und spezialisierte Modellierungsmethoden und führt Projekte durch. Zeigt sauberen, wiederverwendbaren Code und effektive Dokumentation, ermutigt andere, dasselbe zu tun. Fungiert als Hauptbeitragender zu mehreren Phasen eines Data-Science-Projekts (Ideenfindung, Experimentdesign, EDA, Feature Engineering, Modellentwicklung, Bereitstellung usw.). Nutzt ein starkes Verantwortungsgefühl und trägt zu mehreren Aufgaben gleichzeitig bei. Setzt komplexe und oft vage geschäftliche Herausforderungen im Zusammenhang mit Data Science um.
  1. Erreicht Projekterfolge durch Scoping, Definition von Erfolgsmetriken, Nutzung einer Data-Science-Vision für den Projekterfolg und schließt Projekte mit vagen Zeitplänen erfolgreich ab. Führt breite Projekte selbstständig und mit Dringlichkeit aus. Arbeitet eng mit IT-, Geschäfts- und Datenmanagement-/Engineering-Teams zusammen, um unsere Dateninfrastruktur zu verstehen, zu nutzen und zu verbessern. Berät bei schwierigen Angelegenheiten und fungiert als objektiver und transparenter Partner, um faktenbasierte Entscheidungsfindung und eine Kultur der Erfolgsmessung zu fördern. Entwickelt Präsentationen und präsentiert sie der Führungsebene. Kommuniziert regelmäßig komplexe technische Materialien, die für nicht-technische Mitarbeiter verständlich sind.
  1. Verwaltet komplexe Modellbereitstellungen über etablierte MLOps-Techniken. Arbeitet mit Analyse- und IT-Teams zusammen, um Modelle/Regeln in verschiedenen Plattformen bereitzustellen und das Testen neuer Lösungen zu unterstützen. Hilft bei der Steuerung von Verbesserungen der MLOps-Umgebung. Beaufsichtigt, leitet, coacht und verwaltet die Leistung von direkten Untergebenen. Liefert regelmäßiges Feedback und unterstützt die berufliche Entwicklung. Verlässt sich auf aufkommende Fähigkeiten im Mitarbeiterengagement, um eine Hochleistungskultur zu fördern, in der Exzellenz Standard ist und Innovation aktiv gefördert wird.

BILDUNGSVORAUSSETZUNGEN

  1. High-School-Abschluss oder gleichwertiger Abschluss erforderlich. Master-Abschluss bevorzugt in Data Science, Statistik, Mathematik, Business Analytics oder verwandten Bereichen.

ERFAHRUNGSVORAUSSETZUNGEN

  1. Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung in Datenanalyse, statistischer oder mathematischer Modellierung oder verwandten Bereichen erforderlich. Erfahrung in der Versicherungsbranche bevorzugt.
  1. Python-Erfahrung ist erforderlich.
  1. CLTV-Erfahrung ist erforderlich.

ZUSÄTZLICHE QUALIFIKATION

Starke verbale Kommunikations- und Zuhörfähigkeiten. Starke Storytelling-Fähigkeiten mit der Fähigkeit, komplexe Dateneinblicke klar an technische und nicht-technische Zielgruppen zu kommunizieren. Nachgewiesene schriftliche Kommunikationsfähigkeiten. Nachgewiesene Problemlösungsfähigkeiten. Effektive zwischenmenschliche Fähigkeiten. Fähigkeit, interne und/oder externe Interessengruppen zu beeinflussen. Nachgewiesene analytische Fähigkeiten. Besitzt eine starke technische Begabung. Strebt danach, Wissen in seinem Fachgebiet zu erwerben. Beherrscht die Microsoft Office Suite. Nachgewiesene Zeitmanagement- und Priorisierungsfähigkeiten. Kann sich ändernde Prioritäten bewältigen. Starke Beherrschung der Arbeit mit großen strukturierten und unstrukturierten multidimensionalen Daten unter Verwendung von fundiertem Wissen über Open-Source-Cloud-fähige analytische Programmiersprachen. Starke Fähigkeit, bei der Datenextraktion, Datenmanipulation und Datengestaltung für statistische, Modellierungs- und Überwachungsanforderungen zu beraten. Fundiertes Wissen über Datenanalyse-, Datenmanipulationswerkzeuge (SQL, Python, SAS, R und/oder Snowflake) und Cloud-Computing-Dienste (AWS). Fundiertes Wissen über Datenvisualisierungswerkzeuge (z. B. Tableau, Power BI). Starke Beherrschung der Anwendung von erklärenden, diagnostischen und inferenziellen Techniken wie experimentelles Design, Hypothesentests, Clusteranalyse, Zeitreihen und andere statistische Modellierungsalgorithmen mit der Fähigkeit, die geeignete Methodik für den Zweck auszuwählen. Starke Beherrschung von prädiktiver und präskriptiver Modellierung unter Verwendung fortgeschrittener machine learning und deep learning Techniken. Fundiertes Wissen über Best Practices für die Bereitstellung von ML/KI-Modellen. Kann sich schnell an neue Technologien anpassen. Fundiertes Wissen über Codierungsstandards und Versionskontrolle (Git). Grundkenntnisse in Datenethik und Datenschutz.

  1. ML-Ops-Erfahrung bevorzugt.
  1. Lead-Routing-Erfahrung sehr bevorzugt.

Leistungen

  • Farmers bietet ein wettbewerbsfähiges Gehalt, das der Erfahrung, den Qualifikationen und dem Standort entspricht.
  • o Nur CA: $115,275 - $196,130
  • o Nur CO: $108,375 - $169,070
  • o Nur HI/IL/MN/VT: $108,375 - $181,060
  • o Nur MA: $108,375 - $181,060
  • o Nur MD: $108,375 - $181,060
  • o Nur DC/NJ/NY/OH: $108,375 - $196,130
  • o Albany County, NY/Cleveland, OH: $115,275 - $169,070
  • o Nur WA: $108,375 - $205,750
  • Bonusmöglichkeit (basierend auf Unternehmens- und individueller Leistung)
  • 401(k)
  • Krankenversicherung
  • Zahnversicherung
  • Sehkraftversicherung
  • Gesundheitssparkonto und flexible Ausgabenkonten
  • Lebensversicherung
  • Bezahlte Freistellung
  • Bezahlte Elternzeit
  • Studiengebührenunterstützung

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