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个人总结

资深AI保险定价工程师,在保险科技领域拥有<strong>5年</strong>以上经验,精通<strong>机器学习</strong>、<strong>深度学习</strong>及<strong>统计建模</strong>技术,擅长开发和优化<strong>精准保费定价模型</strong>。具备将复杂数据转化为商业价值的能力,主导并落地多个<strong>AI定价项目</strong>,有效提升<strong>承保利润率15%</strong>,降低<strong>赔付率8%</strong>。致力于利用前沿AI技术推动保险产品创新与风险管理升级。

工作经历

高级AI保险定价工程师

平安科技

2021-07 - 2024-05
  • 负责产险核心定价模型的研发与优化,利用机器学习算法(如XGBoost, LightGBM)和深度学习网络(如Transformer)处理海量异构数据,实现保费的精准测算。
  • 主导车险定价模型的迭代升级,引入驾驶行为数据外部环境因子,使模型预测准确率提升12%,带动承保利润率提高15%
  • 开发并部署健康险动态定价系统,结合用户健康数据和行为习惯,实现个性化保费调整,方案上线后,用户续保率提升8%,并有效控制了赔付风险。
  • 构建特征工程平台,从多源数据(如车联网、医疗记录、社交媒体)中提取超过500个有效风险因子,为模型训练提供高质量输入,显著缩短模型开发周期20%
  • 与精算师团队紧密协作,将AI模型结果与传统精算原理相结合,确保定价的合规性与市场竞争力。

AI算法工程师

众安保险

2019-07 - 2021-06
  • 参与意外险和寿险风险评估模型开发,利用Python、R语言实现数据清洗、特征选择和模型训练,支持产品快速上线。
  • 负责反欺诈模型的构建与优化,通过异常检测算法(如Isolation Forest, One-Class SVM)识别可疑投保行为,成功拦截潜在欺诈案件300余起,挽回损失超千万
  • 协助搭建保险知识图谱,利用自然语言处理(NLP)技术从海量非结构化文本中提取关键信息,提升理赔审核效率10%
  • 撰写并维护模型技术文档,进行模型效果评估与监控,确保模型在生产环境中的稳定性和有效性,及时发现并解决模型漂移问题。

教育背景

清华大学

硕士 · 计算机科学与技术

2016-09 - 2019-06

复旦大学

本科 · 数学与应用数学

2012-09 - 2016-06

技能专长

编程语言

Python · R · SQL · Java

机器学习/深度学习

TensorFlow · PyTorch · Scikit-learn · XGBoost · LightGBM · Transformer

数据分析/建模

数据清洗 · 特征工程 · 统计建模 · A/B测试 · 模型评估

云平台/大数据

AWS · Azure · Spark · Hadoop · Kafka

保险领域知识

保费定价 · 风险管理 · 精算原理 · 反欺诈 · 产品创新

工具/方法

Git · Docker · Jira · 敏捷开发 · 数据可视化

热门专家2025/12/4

AI保险定价工程师简历范文

AI保险定价工程师 金融行业 3-5年经验

本简历范文专为AI保险定价工程师设计,突出展示AI优化保费模型和风险评估能力,助力您在金融科技领域脱颖而出。

核心亮点

AI优化保费模型实战经验
深度学习与机器学习在保险定价中的应用
风险评估与数据分析能力
金融行业AI解决方案开发经验

适用人群

本范文特别适合AI保险定价工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出金融行业 行业的核心竞争力。

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