About the Role
Bupa Arabia is seeking a Manager - FWA Data Science to join their team in Jeddah. This full-time role is central to transforming validated FWA analytical prototypes into robust, scalable, and measurable detection models ready for production implementation. The position requires 2-5 years of experience and focuses on model enhancement, feature engineering, calibration, validation, explainability, performance assessment, and continuous model improvement throughout the solution lifecycle.
Role Purpose and Context
The FWA Data Science Manager is responsible for ensuring FWA detection models remain effective, relevant, and aligned with evolving fraud patterns after deployment. This involves close collaboration with Actuarial, Claims Integrity, and FWA AI Engineering teams to maintain the integrity and performance of fraud detection solutions.
Key Responsibilities
- Assess and refine AI/ML prototypes from Actuarial teams, improving statistical rigor and clarifying assumptions.
- Enhance feature engineering methodologies and develop explainable detection methods.
- Support the migration of approved analytical models into cloud-based solutions.
- Improve and retrain FWA models using new data and investigation outcomes.
- Develop advanced fraud detection features and enhance anomaly detection models.
- Build risk scoring methodologies and improve model precision and operational effectiveness.
- Define model success metrics and monitor precision, recall, and business impact.
- Perform false-positive and false-negative analysis post-deployment and validate model outputs with investigators.
- Analyze investigation outcomes to identify emerging fraud behaviors and design new detection features.
- Recommend modifications to existing models and collaborate with FWA operations on evolving threats.
- Monitor the business effectiveness of deployed models and recommend retraining and recalibration activities.
- Support periodic model reviews and maintain model documentation and governance artifacts.
Experience and Qualifications
- 2-5 years of relevant experience in data science, particularly in model development and fraud detection.
- Demonstrated ability to transform analytical prototypes into production-ready models.
- Proficiency in model enhancement, feature engineering, and performance assessment.
- Experience with cloud-based solutions and supporting model migration.
Work Environment
This is a full-time position based in Jeddah, requiring collaboration with various internal teams including Actuarial, Claims Integrity, and FWA AI Engineering.
Application Process
Candidates who meet the outlined qualifications and are interested in contributing to advanced fraud detection initiatives are encouraged to apply.
نبذة عن الدور
تبحث بوبا العربية عن مدير - علم بيانات الاحتيال والهدر وإساءة الاستخدام (FWA) للانضمام إلى فريقها في جدة. يعد هذا الدور بدوام كامل محورياً لتحويل نماذج FWA التحليلية الأولية التي تم التحقق منها إلى نماذج كشف قوية وقابلة للتوسع وقابلة للقياس وجاهزة للتنفيذ في بيئة العمل. يتطلب هذا المنصب خبرة تتراوح من 2 إلى 5 سنوات، ويركز على تحسين النماذج، وهندسة الميزات، والمعايرة، والتحقق، والقابلية للتفسير، وتقييم الأداء، والتحسين المستمر للنموذج طوال دورة حياة الحل.
الغرض من الدور وسياقه
يتولى مدير علم بيانات FWA مسؤولية ضمان بقاء نماذج كشف الاحتيال والهدر وإساءة الاستخدام فعالة وذات صلة ومتوافقة مع أنماط الاحتيال المتطورة بعد النشر. يتضمن ذلك تعاوناً وثيقاً مع الفرق المعنية بالاكتواريين، ونزاهة المطالبات، وهندسة الذكاء الاصطناعي لـ FWA للحفاظ على نزاهة وأداء حلول كشف الاحتيال.
المسؤوليات الرئيسية
- تقييم وصقل نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة الأولية من الفرق الاكتوارية، مع تحسين الدقة الإحصائية وتوضيح الافتراضات.
- تعزيز منهجيات هندسة الميزات وتطوير طرق كشف قابلة للتفسير.
- دعم ترحيل النماذج التحليلية المعتمدة إلى الحلول القائمة على السحابة.
- تحسين وإعادة تدريب نماذج FWA باستخدام بيانات جديدة ونتائج التحقيقات.
- تطوير ميزات متقدمة لكشف الاحتيال وتعزيز نماذج كشف الشذوذ.
- بناء منهجيات تسجيل المخاطر وتحسين دقة النموذج وفعاليته التشغيلية.
- تحديد مقاييس نجاح النموذج ومراقبة الدقة والاستدعاء والأثر التجاري.
- إجراء تحليل النتائج الإيجابية والسلبية الكاذبة بعد النشر والتحقق من مخرجات النموذج مع المحققين.
- تحليل نتائج التحقيقات لتحديد سلوكيات الاحتيال الناشئة وتصميم ميزات كشف جديدة.
- التوصية بتعديلات على النماذج الحالية والتعاون مع عمليات FWA بشأن التهديدات المتطورة.
- مراقبة الفعالية التجارية للنماذج المنشورة والتوصية بأنشطة إعادة التدريب وإعادة المعايرة.
- دعم مراجعات النموذج الدورية والحفاظ على وثائق النموذج وسجلات الحوكمة.
الخبرة والمؤهلات
- خبرة ذات صلة تتراوح من 2 إلى 5 سنوات في علم البيانات، لا سيما في تطوير النماذج وكشف الاحتيال.
- قدرة مثبتة على تحويل النماذج الأولية التحليلية إلى نماذج جاهزة للإنتاج.
- إتقان تحسين النماذج، وهندسة الميزات، وتقييم الأداء.
- خبرة في الحلول القائمة على السحابة ودعم ترحيل النماذج.
بيئة العمل
هذا منصب بدوام كامل مقره جدة، ويتطلب التعاون مع فرق داخلية مختلفة بما في ذلك الفرق الاكتوارية، ونزاهة المطالبات، وهندسة الذكاء الاصطناعي لـ FWA.
عملية التقديم
يتم تشجيع المرشحين الذين يستوفون المؤهلات الموضحة والمهتمين بالمساهمة في مبادرات متقدمة لكشف الاحتيال على التقديم.