宏利
Lead Data Scientist – Underwriting AI
Lead Data Scientist – Underwriting AI
发布于 大约 17 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工混合式弹性办公人工智能
人工智能
Ai Governance
Generative Ai
Large Language Models (Llms)
Machine Learning
Rag
Stakeholder Management
Team Leadership
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
领导保险核保AI转型的资深技术管理岗，技术前沿、业务影响大，但监管复杂、对WLB预期需理性。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
88K
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
34 个在招
市场机会
选择不多
香港特别行政区 · 人工智能 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是宏利保险公司的高级领导岗位，负责在亚洲区域领导并推动核保领域的AI、机器学习和生成式AI解决方案的创新与落地
您将负责组建并带领一支数据科学家团队，将前沿的AI技术深度融入端到端的核保工作流程，以提升决策效率、自动化水平和业务价值，同时确保解决方案符合严格的行业监管与AI治理要求
最低要求
年以上AI、机器学习或高级分析相关经验，最好有金融服务行业背景
拥有深厚的核保、保险或再保险领域知识（高度优先）
有在高度受监管环境中领导复杂分析项目的成功经验
精通机器学习/统计建模、分群分析及核保或理赔分析
熟练掌握Python、SQL及常用数据科学工具链（R、SAS为加分项）
具备生成式AI实践经验，包括：大型语言模型（LLMs）、提示工程与RAG架构、模型评估、偏差缓解与可解释性、AI治理与负责任AI实践
具备云计算和大数据平台经验（如Azure、Spark、Databricks、Hadoop）
深入理解模型投入生产部署，包括监控和生命周期管理
具备领导、扩展团队的能力，能够指导数据科学家并管理模糊性
优秀的跨区域干系人管理能力，能够影响高级领导者
卓越的沟通和演示技巧，能够将技术概念转化为商业语言
工作职责
技术与业务领导力：
领导支持核保用例的AI、ML和生成式AI解决方案的设计、开发与部署，包括：核保摘要与文档智能、风险评估与决策支持、直通式处理与工作流自动化、数据驱动的核保规则优化
将复杂的核保与业务问题转化为可扩展的分析和GenAI解决方案，并衡量其商业成果
推动AI解决方案在端到端核保工作流中的采用，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、指导并培养一支专注于核保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（尤其是GenAI）在核保中的应用，包括：用于处理文本密集型核保数据（如医疗报告、财务报表、申请文件）的大型语言模型（LLMs）、提示工程、检索增强生成（RAG）和评估框架、模型编排、护栏和人在回路设计
确保AI解决方案符合内部AI治理和监管期望，做到负责任、可解释、可审计和合规
为AI和GenAI解决方案建立模型生命周期管理、性能监控和价值追踪的标准
战略、治理与干系人管理：
参与AI和数据战略的制定，重点关注数据优化、货币化和外部数据丰富
与全球和地区团队合作，定义符合AI卓越中心（CoE）指导方针的通用建模标准、治理和可重用的AI资产
维护一个区域/全球模型库，以跟踪使用中的模型、其性能和风险
作为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、数据挑战和干系人冲突，并推动达成一致和缓解计划
优先资格
R、SAS、Spark、Databricks、Hadoop等工具/平台经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于保险行业AI转型的核心前沿，有大量机会应用最新的生成式AI技术解决实际业务问题
- 担任领导角色，直接影响区域战略并带领团队，能同时积累技术深度和管理广度
- 宏利作为国际大型金融机构，提供全球化的平台、资源和职业发展视野
- 职位涉及监管与治理，能在高度规范的环境中锻炼系统化、严谨的AI实践能力
- 金融保险行业监管严格，AI应用需平衡创新与合规，对方案的设计和落地提出极高要求
- 需同时扮演技术专家和管理者的双重角色，对个人时间管理和角色切换能力是巨大考验
- 具备10年以上数据科学经验，拥有金融或保险行业背景，有明确的技术领导力抱负，对将生成式AI应用于复杂业务场景充满热情，且擅长在监管框架内推动创新的专业人士
缺点 / 挑战
- 生成式AI在核保等关键决策领域的应用尚在探索前沿，需应对技术快速迭代和模型可靠性的挑战
角色解读
- 技术专家路线：成为区域或全球的AI/GenAI技术权威，参与公司级AI战略制定
- 管理路线：晋升为更高级别的数据科学或AI负责人，管理更大规模的团队与业务线
- 业务融合路线：向业务领导层转型，例如担任首席分析官或相关业务部门的技术负责人
- 领导亚太区核保AI/ML/GenAI解决方案的战略规划、设计、开发与落地，直接支持业务转型
- 管理并培养一支数据科学家团队，确保团队产出高质量、可落地的分析成果
- 与技术、业务及区域高层紧密合作，将复杂的核保问题转化为可规模化的技术方案
- 负责AI解决方案的合规性、可解释性及负责任应用，符合内部治理与监管要求
- 深厚的机器学习、统计建模及生成式AI（特别是LLM和RAG）的技术功底
- 丰富的保险或金融服务业核保、风控领域业务知识
- 卓越的团队领导力、人才发展能力及跨职能干系人管理能力
- 出色的沟通技巧，能将复杂技术概念清晰阐述给业务领导者
申请策略
- 深入研究宏利（Manulife）的公开AI战略、可持续发展报告和新闻稿，理解其技术愿景与业务重点
- 准备具体案例，说明你如何将前沿AI技术（如GenAI）从实验阶段成功部署到高度监管的生产环境中
- 突出在金融/保险行业领导并交付成功的AI/ML项目经验，尤其是涉及风控、自动化或文档智能的案例
- 详细阐述在生成式AI（LLM, RAG）方面的实际项目经验和对AI治理、模型可解释性的实践
- 强调团队管理、人才培养和跨部门协作的具体事例与成果
- 量化项目带来的业务价值，如效率提升、风险降低或成本节约
- 深化对保险核保业务流程和痛点的理解，以更好地将技术方案与业务价值对齐
- 系统学习并实践AI模型治理、负责任AI框架（如Fairness, Accountability, Transparency）在监管环境中的应用
面试指南
- 使用STAR（情境、任务、行动、结果）结构讲述过往项目经验，重点突出你的领导力、技术决策和业务影响
- 对于技术和策略问题，采用'问题定义 -> 技术选型 -> 风险评估 -> 合规考量 -> 衡量成功'的结构化分析框架
- 在回答协调与影响问题时，强调建立信任、数据驱动决策以及将技术语言转化为业务价值的能力
- 请描述一个你领导的、在高度监管环境下部署AI解决方案的复杂项目
- 你遇到了哪些主要挑战，以及如何解决的？
- 你如何评估并选择一个具体的核保业务场景（如文档理解）来应用生成式AI？请阐述你的思考框架
- 你如何平衡AI模型的创新性能与可解释性、公平性等合规要求？请举例说明
- 当业务部门与技术团队对AI项目的优先级或可行性有不同看法时，你通常如何协调并推动共识？
职位点评
薪资福利75
成长发展92
工作生活65
使命价值80
薪资福利
75中等
作为国际大型金融机构的资深领导岗位，预计提供有竞争力的薪酬福利体系，且混合办公模式增加了一定灵活性。但具体薪资需面试确认。
薪资信号未披露（AI估算：65K-110K/月）
福利待遇flexible environment、well-being and inclusion、shaping the future
成长发展
92较高
该职位位于前沿技术（GenAI）与核心业务（保险核保）的交叉点，提供领导大型团队和影响区域战略的机会，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Generative AI、Large Language Models (LLMs)、RAG、Python、Azure、Spark、Databricks
成长机会empower you to learn and grow the career you want、shaping the future
业务类型profit_center
工作生活
65中等
职位明确为混合办公模式，提供了一定灵活性。但作为高级领导职位且涉及全球协作，可能需要应对跨时区沟通和项目推进的潜在压力。
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
该职位旨在通过AI技术革新传统保险核保流程，提升效率和风险决策质量，具有明确的业务价值和一定的社会意义（如让决策更轻松）。宏利作为国际企业，其全球影响力也提供了平台价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号helping people make their decisions easier and lives better、shaping the future you want to see
创新程度积极采用新技术
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