Role Overview
- Improve existing supervised fraud detection models (primarily XGBoost) through feature engineering, tuning, and evaluation
- Design and implement unsupervised and semi-supervised anomaly detection models (e.g., ECOD, Isolation Forest, clustering-based approaches)
- Explore ensemble strategies combining anomaly signals, supervised scores, and business rules
- Analyze fraud patterns in FNOL (First Notice of Loss) and downstream claim lifecycle data
- Develop new model concepts for emerging fraud patterns (temporal anomalies, behavior shifts, structural inconsistencies)
- Evaluate bias, stability, and confidence of fraud scores and support threshold calibration
- Partner with engineering to productionize models in AWS + Snowflake environments
- Support customer-facing analysis and explanations, including Japanese-language discussions when needed
- Document findings, assumptions, and tradeoffs clearly for technical and non-technical audiences
Requirements
- データサイエンスまたは応用機械学習分野での実務経験5年以上(特に不正検知、リスク分析、異常検知の経験があれば尚可)
- XGBoost(または類似のツリーベースモデル)を用いた実務経験
- 教師なし異常検知手法の実務経験
- Pythonの高度なスキル(pandas、numpy、scikit-learn、MLパイプライン)
- 本番環境における大規模な表形式データセットの取り扱い経験
- SQLの高いスキル、およびSnowflakeでのデータクエリ・データモデリング経験
- AWS(S3、IAM、コンピュートサービスなど)に関する知識(SageMakerの経験があれば尚可)
- 日本語および英語での高いコミュニケーション能力(読み書き・会話)
- 部分的にラベル付けされたデータ、ノイズの多いデータ、または変化するデータセットを扱うことに抵抗がない方
Tech Stack
- AWS
- Numpy
- Pandas
- Python
- Scikit-Learn
- SQL
Benefits
- Work with top talent and great colleagues who are industry and technology experts. Operate in a Scaled Agile environment, diverse, multicultural and cross-functional teams
- We are a global and modern software product company building world-class Enterprise InsurtTech Product powered by leading-edge technologies (microservices, reactive, cloud, continuous delivery)
- We offer freedom
- build from building your career path through development programs and exciting global mobility opportunities (we have a remote and global culture)
- We work with the newest Apple Macbooks
***Please note that we will be proceeding only with those applications that have valid working permits in the location stated in the vacancy description.********EISでは、保険請求データの分析および不正検知のための機械学習モデルを構築するシニア・データサイエンティストを募集しています。
本ポジションでは、先進的なAIプロジェクトに携わりながら、日本チームの拡大とともに成長できる機会があります。