宏利
Lead Data Scientist – Underwriting AI
Lead Data Scientist – Underwriting AI
发布于 4 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工混合式弹性办公数据科学
数据科学
Generative Ai
Llm
Machine Learning
Rag
Sql
值不值得投
84综合评分
综合评分 84
大型金融平台亚洲区核保AI技术领导岗，前沿GenAI技术栈，薪资优厚且支持混合办公，业务与合规挑战并存。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
10.8万
比数据科学中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
43 个在招
市场机会
选择不多
香港特别行政区 · 数据科学 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是宏利保险亚洲区的核保AI首席数据科学家，负责领导团队开发并部署机器学习与生成式AI解决方案，以优化核保决策与风险评估流程
你需要结合深厚的技术专长与业务理解，推动AI技术在高度监管的金融环境中的落地，并指导团队成长
最低要求
年以上AI、机器学习或高级分析经验，最好在金融服务领域
在高度监管环境中领导复杂分析项目的成功经验
扎实的ML/统计建模、细分分析以及核保或理赔分析的动手能力
精通Python、SQL及常用数据科学工具链
具备生成式AI实践经验，包括大语言模型（LLM）、提示词工程与RAG架构、模型评估、偏差缓解和可解释性
熟悉AI治理和负责任的AI实践
拥有云和大数据平台（如Azure、Spark、Databricks、Hadoop）的使用经验
深刻理解将模型部署到生产环境的过程，包括监控和生命周期管理
具备领导和扩展团队、指导数据科学家及管理模糊性的能力
强大的利益相关者管理技能，能够影响跨区域的高级领导
出色的沟通和演讲技巧，能够将技术概念转化为业务语言
工作职责
技术与业务领导：
领导设计、开发和部署支持核保用例的AI、ML和生成式AI解决方案，包括核保摘要与文档智能、风险评估与决策支持、直通处理（STP）与工作流自动化、数据驱动的核保规则优化
将复杂的核保和业务问题转化为具有可衡量业务成果的可扩展分析和GenAI解决方案
通过将AI解决方案嵌入端到端核保工作流来推动其采用，确保可用性、治理和监管合规
与再保险公司、供应商和外部技术提供商合作，共同开发或集成先进的核保解决方案
领导、指导和发展专注于核保AI和分析的高绩效数据科学家团队
生成式AI与高级分析：
领导AI（特别是GenAI）在核保中的应用，包括用于文本密集型核保数据（如医疗报告、财务报表、申请表）的大语言模型（LLM）
负责提示词工程、检索增强生成（RAG）和评估框架的设计
进行模型编排、护栏设计和人机协同设计
确保AI解决方案负责任、可解释、可审计，并符合内部AI治理和监管预期
建立AI和GenAI解决方案的模型生命周期管理、性能监控和价值跟踪标准
战略、治理与利益相关者管理：
贡献于AI和数据战略，重点关注数据优化、变现和外部数据丰富
与全球和区域团队合作，定义通用建模标准、治理和可重用AI资产，符合AI CoE指南
维护区域/全球模型库，以跟踪使用中的模型、性能和风险
担任核保和业务领导者的可信赖顾问，影响优先级和投资决策
主动识别风险、数据挑战和利益相关者冲突，推动协调和缓解计划
优先资格
具备强大的核保、保险或再保险领域知识（高度优先）
熟悉R、SAS等数据科学工具链为加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托大型金融平台，能接触海量真实业务场景与亚洲区核心资源，职业背书价值极高
- 作为区域领导角色，需协调跨国、跨部门的复杂利益相关者，对沟通与抗压能力要求极高
- 适合拥有深厚金融保险背景、精通前沿AI技术，且具备出色团队管理与跨部门协作能力的高级数据科学专家
缺点 / 挑战
- 处于生成式AI与金融保险结合的前沿领域，技术栈现代且极具挑战性
- 需要在高度监管的金融环境中平衡AI创新与合规风险，技术落地难度大
角色解读
- 从区域技术负责人向亚洲区AI战略高管（如首席AI官团队核心成员）发展，或在金融AI领域成为顶尖的行业专家与业务领袖
- 领导数据科学家团队，设计并部署机器学习与生成式AI解决方案，优化保险核保决策流程
- 将复杂的业务问题转化为可扩展的AI模型，并确保其在高度监管环境中的合规落地
- 具备10年以上AI/ML经验，精通Python、SQL及云大数据平台，拥有大语言模型（LLM）和RAG架构的实战经验
- 同时需要深厚的保险/核保领域知识，以及出色的跨部门沟通与团队管理能力
申请策略
- 在求职信或面试中展现对宏利亚洲AI战略的理解，强调自己如何将技术转化为实际的业务价值（如提升直通处理率、降低风险）
- 突出在金融/保险领域利用AI/ML解决实际业务问题（如核保、风控）的成功案例，量化业务收益
- 强调生成式AI（LLM、RAG）的落地经验及在高度监管环境下的合规治理能力
- 深入了解保险核保业务流程及监管政策，补充金融领域的合规与风险管理知识
- 提升跨文化、跨区域的利益相关者管理与高层汇报能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出业务价值（如效率提升、风险降低）和合规/治理措施
- 在团队管理问题上，强调赋能、目标对齐和跨部门沟通机制
- 请分享一个你主导的生成式AI（如LLM/RAG）在金融或保险领域落地的项目，遇到了哪些合规或技术挑战？
- 在高度监管的环境中，你如何平衡AI模型的创新性与可解释性、合规性？
- 作为区域技术负责人，你如何带领和扩展数据科学团队，并处理与业务部门的优先级冲突？
- 如何将复杂的核保业务问题转化为可扩展的机器学习解决方案？请举例说明
- 深入研究宏利近期的财报、AI战略及亚洲区业务重点，了解保险核保的最新趋势（如自动化、GenAI应用）
- 复习大模型在金融文本处理（如医疗报告、财务报表）中的前沿应用及护栏（Guardrails）设计
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活75
使命价值80
薪资福利
85较高
作为高级领导岗位，薪资福利处于市场高位，且提供完善的体系福利与灵活办公环境。
薪资信号未披露（AI估算：7.5千–14万/月）
福利待遇flexible environment、well-being and inclusion
成长发展
90较高
岗位涉及前沿的生成式AI技术，且支持首席AI官，能深度参与亚洲区AI战略制定，技术与业务双重成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、ML、Generative AI、LLM、RAG、Python、SQL、Azure、Spark、Databricks
成长机会empower you to learn and grow the career you want、shaping the future you want to see
业务类型profit_center
工作生活
75中等
明确提供混合办公模式，且强调灵活的工作环境与健康包容，工作生活平衡有一定保障，但作为高级领导岗位，工作强度与压力依然存在。
工作模式混合式弹性办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡flexible environment、well-being
使命价值
80较高
致力于通过AI技术改善保险核保决策，帮助人们更轻松地做出决策，具有积极的社会价值与行业影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号helping people make their decisions easier and lives better
创新程度积极采用新技术
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