H-1BEmpresa com histórico de patrocínio no governo
REG. 8835456
Cientista de Dados
RELX, Inc.
- Local: Alpharetta, GA
- Área: Tecnologia
- Visto provável: H-1B
- Vaga vista pela última vez em 28/07/2026
Cientista de dados em Alpharetta, GA para a RELX, Inc.; empresa com 100 aprovações de LCA nos últimos 12 meses.
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Descrição da vaga
Tradução automática do anúncio original do empregador.
Você está apaixonado em usar a ciência de dados para direcionar decisões de risco mais inteligentes e criar impacto comercial significativo?
Você gosta de resolver desafios analíticos complexos, trabalhar com dados em larga escala e ajudar as equipes a oferecer soluções inovadoras em um ambiente colaborativo?
Sobre os Negócios
LexisNexis Risk Solutions é o parceiro essencial na avaliação do risco. Dentro do Seguro, fornecemos aos clientes soluções e ferramentas de decisão que combinam conteúdo público e específico da indústria com tecnologia avançada e análise para ajudá-los na avaliação e previsão de risco e melhoria da eficiência operacional. Nossas soluções de risco de seguro ajudam a direcionar melhores decisões orientadas por dados ao longo do ciclo de vida da política de seguro – tudo isso reduzindo o risco. Você pode aprender mais sobre o LexisNexis Risk no link abaixo.
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Sobre nossa equipe
Estamos à procura de um Sr. Data Scientist I com forte experiência em estatística/modelagem e machine learning para se juntar à nossa diversificada equipe de cientistas de dados na equipe de Análise de Classificação Auto Seguros. Esse indivíduo desempenhará um papel fundamental na inovação de novos produtos, desenvolvimento de modelos, geração de insights acionáveis e trabalhando em estreita colaboração com as equipes Vertical e Produto para projetar e implementar novas soluções de ponta e apoiar o mercado de seguros.
Sobre o Papel
Um cientista sênior de dados Eu deveria ser capaz de definir o escopo de um projeto com o apoio de gerentes e executar esse projeto de forma independente. Os indivíduos desta função também podem apoiar o desenvolvimento e a formação de pessoal júnior. Um cientista sênior de dados Eu deveria ser auto-suficiente na execução de métodos básicos, e trabalhar dentro de suas equipes para executar abordagens cada vez mais sofisticadas para entregar resultados. Devem também apoiar o desenvolvimento das melhores práticas.
Responsabilidades :
• Desenvolver, analisar e modelar dados operacionais, econômicos, de gestão, contábeis e outros dados organizacionais para quantificar o desempenho competitivo dos segmentos de negócios, avaliar possíveis mudanças operacionais e projetar novas abordagens e metodologias
• Analisando dados organizacionais para recomendar soluções para novos e complexos problemas, desenvolvendo estratégias inovadoras, quantificando o desempenho competitivo das operações e/ou mercados da organização; modelando e avaliando o potencial impacto das mudanças
• Aplicando e integrando habilidades estatísticas, matemáticas, de modelagem preditiva e análise de negócios para gerenciar e manipular dados complexos de alto volume de uma variedade de fontes
• Conhecimento funcional: Conhecimento conceitual e prático em área própria
• Especialização em Negócios: Tem conhecimento das melhores práticas e como o conhecimento do assunto se integra com outros; está ciente da concorrência e dos fatores que diferenciam a empresa no mercado
• Liderança: Ocasionalmente lidera o trabalho de equipas de pequenos projectos; fornece orientação informal ao pessoal júnior
• Resolução de problemas: Normalmente resolve problemas usando soluções existentes
• Impacto: Funciona com orientação mínima
• Competências Interpessoais: Explica informações difíceis ou sensíveis, modelos de risco de seguro automóvel, particularmente no contexto de fontes de dados baseadas em crédito, geralmente usando técnicas GLM
• Apoia modelos existentes
• Experiência Python necessária
• Experiência em nuvem preferida
• Desenvolve, analisa e modela dados operacionais, econômicos, de gestão, contábeis e outros dados organizacionais para quantificar o desempenho competitivo dos segmentos de negócios, avaliar possíveis mudanças operacionais e projetar novas abordagens e metodologias
• Analisa dados organizacionais para recomendar soluções para novos e complexos problemas, desenvolve estratégias inovadoras, quantifica o desempenho competitivo das operações e/ou mercados da organização; modela e avalia o impacto potencial das mudanças
• Aplica e integra habilidades estatísticas, matemáticas, preditivas de modelagem e análise de negócios para gerenciar e manipular dados complexos de alto volume de uma variedade de fontes
Requisitos:
• Licenciatura em Matemática, Estatística, Ciência da Computação, Ciência de Dados ou outra disciplina quantitativa (ou anos de experiência equivalentes); grau de mestrado/doutorado preferido. A experiência/certificação atuarial também preferiu.
• 3+ anos demonstraram experiência em manipulação de dados e várias metodologias de IA/ML, de preferência em aplicações que utilizam dados de crédito para seguros ou serviços financeiros
• Forte experiência em um ou mais dos seguintes: R, Python, SQL, ou software analítico equivalente
• Experimente manipular e fundir múltiplos grandes conjuntos de dados em um ambiente de computação distribuída
• Compreensão sólida das técnicas de ML, incluindo testes de hipóteses, desenho de amostras, desenvolvimento de modelos (modelos lineares e não lineares), validação de modelos de aprendizado de máquina
• Fortes habilidades de programação em Python e/ou R, com vasta experiência com sua manipulação padrão de dados e pacotes ML (pandas, scikit-learn, NumPy, XGBoost, PyTorch em Python e rpart, festa, caret em R) e/ou Scala
• Forte capacidade como auto-iniciador para aprender novas tecnologias (Pyspark, ECL, Azure/AWS ML Services) e compartilhar conhecimentos interfuncionais entre as equipes
Declaração de benefícios de risco
Saiba mais sobre a equipe LexisNexis Risk e como trabalhamos


U.S. National Base Pay Range: $95.300 - $158.800. Diferenciais geográficos podem ser aplicados em alguns locais para refletir melhor as taxas de mercado locais. ;Este trabalho é elegível para um bônus de incentivo anual. Sabemos que o seu bem-estar e felicidade são a chave para uma longa e bem sucedida carreira. Temos o prazer de oferecer benefícios específicos ao país. Clique aqui para acessar benefícios específicos de sua localização.
Estamos empenhados em fornecer um processo de contratação justo e acessível. Se você tem uma deficiência ou outra necessidade que requer acomodação ou ajuste, por favor, informe-nos completando o nosso formulário de suporte de solicitação de candidato ou por favor entre em contato com .
Os criminosos podem se apresentar como recrutadores pedindo dinheiro ou informações pessoais. Nunca solicitamos dinheiro ou detalhes bancários de candidatos a emprego. Saiba mais sobre manchar e evitar golpes aqui.
Por favor, leia nossa Política de Privacidade do Candidato.
Somos um empregador de igualdade de oportunidades: candidatos qualificados são considerados para e tratados durante o trabalho, sem relação com raça, cor, credo, religião, sexo, origem nacional, status de cidadania, condição de deficiência, status de veterano protegido, idade, estado civil, orientação sexual, identidade de gênero, informações genéticas, ou qualquer outra característica protegida por lei.
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Are you passionate about using data science to drive smarter risk decisions and create meaningful business impact?
Do you enjoy solving complex analytical challenges, working with large-scale data, and helping teams deliver innovative solutions in a collaborative environment?
About the Business
LexisNexis Risk Solutions is the essential partner in the assessment of risk. Within Insurance, we provide customers with solutions and decision tools that combine public and industry specific content with advanced technology and analytics to assist them in evaluating and predicting risk and enhancing operational efficiency. Our insurance risk solutions help drive better data-driven decisions across the insurance policy lifecycle – all while reducing risk. You can learn more about LexisNexis Risk at the link below.
[link no portal]
About our Team
We are looking for a Sr. Data Scientist I with strong expertise in statistics/modeling and machine learning to join our diverse team of data scientists on the Auto Insurance Rating Analytics team. This individual will play a key role in new product innovation, model development, generating actionable insights, and working closely with the Vertical and Product teams to design and implement new solutions that are cutting edge and support the insurance market.
About the Role
A Senior Data Scientist I should be able to define the scope of a project with support of managers and execute that project independently. Individuals in this role can also support the development and training of junior staff. A Senior Data Scientist I should be self-sufficient in executing basic methods, and work within their teams to execute increasingly sophisticated approaches to deliver outcomes. They should also support the development of best practices.
Responsibilities :
• Developing, analyzing, and modeling operational, economic, management, accounting and other organizational data to quantify the competitive performance of business segments, evaluate potential operational changes, and design new approaches and methodologies
• Analyzing organizational data to recommend solutions to new and complex problems, developing innovative strategies, quantifying the competitive performance of the organization's operations and/or markets; modeling and evaluating the potential impact of changes
• Applying and integrating statistical, mathematical, predictive modeling and business analysis skills to manage and manipulate complex high-volume data from a variety of sources
• Functional Knowledge: Conceptual and practical expertise in own area required
• Business Expertise: Has knowledge of best practices and how subject matter expertise integrates with others; is aware of the competition and the factors that differentiate the company in the market
• Leadership: Occasionally leads the work of small project teams; provides informal guidance to junior staff
• Problem Solving: Typically resolves problems using existing solutions
• Impact: Works with minimal guidance
• Interpersonal Skills: Explains difficult or sensitive information, models auto insurance risk, particularly in the context of credit-based data sources, generally using GLM techniques
• Supports existing models
• Python experience required
• Cloud experience preferred
• Develops, analyzes and models operational, economic, management, accounting and other organizational data to quantify the competitive performance of business segments, evaluate potential operational changes, and design new approaches and methodologies
• Analyzes organizational data to recommend solutions to new and complex problems, develops innovative strategies, quantifies the competitive performance of the organization's operations and/or markets; models and evaluates the potential impact of changes
• Applies and integrates statistical, mathematical, predictive modeling and business analysis skills to manage and manipulate complex high-volume data from a variety of sources
Requirements :
• Bachelor’s degree in Mathematics, Statistics, Computer Science, Data Science, or other quantitative discipline (or equivalent years of experience); Master’s/Ph.D. degree preferred. Actuarial experience/certification also preferred.
• 3+ years demonstrated experience in data manipulation and various AI/ML methodologies, preferably in applications using credit data for insurance or financial services
• Strong expertise in one or more of the following: R, Python, SQL, or equivalent analytic software
• Experience manipulating and merging multiple large data sets in a distributed computing environment
• Solid understanding of ML techniques, including hypothesis testing, sample design, model development (linear and non-linear models), validation of machine learning models
• Strong programming skills in Python and/or R, with extensive experience with their standard data manipulation and ML packages (pandas, scikit-learn, NumPy, XGBoost, PyTorch in Python and rpart, party, caret in R) and/or Scala
• Strong ability as a self-starter to learn new technologies (Pyspark, ECL, Azure/AWS ML Services) and to share cross-functional knowledge across the teams
Risk benefit statement
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U.S. National Base Pay Range: $95,300 - $158,800. Geographic differentials may apply in some locations to better reflect local market rates.



This job is eligible for an annual incentive bonus.





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