Manulife Insurance Malaysia
Data Scientist - Health Fraud Analytics
Manulife Insurance Malaysia, Boston, Massachusetts, us, 02298
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*pour fournir des statistiques qui nous aident à vous offrir la meilleure expérience sur note site. Vous y trouverez des renseignements sur les témoins, ou vous pouvez les désactiver si vous préférez. Toutefois, en continuant d’utiliser le site sans modifier les paramètres, vous consentez à notre utilisation de*****À propos de Manuvie et de John Hancock**La Société Financière Manuvie est un chef de file mondial des services financiers qui aide les gens à prendre leurs décisions plus facilement et à vivre mieux. Pour en apprendre plus à notre sujet, rendez vous à l’adresse .**Manuvie est un employeur qui souscrit au principe de l’égalité d’accès à l’emploi**Chez Manulife/John Hancock nous valorisons notre diversité. Nous nous efforçons d’attirer, de perfectionner et de maintenir une main d'oeuvre qui est aussi diversifiée que nos clients, et de favoriser la création d’un milieu de travail inclusif qui met à profit la diversité de nos employés et les compétences de chacun. Nous nous engageons à assurer un recrutement, une fidélisation, une promotion et une rémunération équitables, et nous administrons toutes nos pratiques et tous nos programmes sans discrimination en raison de la race, de l’ascendance, du lieu d’origine, de la couleur, de l’origine ethnique, de la citoyenneté, de la religion ou des croyances ou des convictions religieuses, du genre (y compris grossesse et affection liée à une grossesse), de l’orientation sexuelle, des caractéristiques génétiques, du statut d’ancien combattant, de l’identité de genre, de l’expression de genre, de l’âge, de l’état matrimonial, de la situation de famille, d’une invalidité ou de tout autre motif protégé par la loi applicable.Nous nous sommes donné comme priorité d’éliminer les obstacles à l’accès égalitaire à l’emploi. C’est pourquoi un représentant des Ressources humaines collaborera avec les candidats qui demandent accommodement raisonnable pendant le recrutement. Tous les renseignements communiqués pendant le processus de demande d'accommodement seront stockés et utilisés conformément aux lois et aux politiques applicables de Manuvie. Pour demander une mesure d’accommodement raisonnable dans le cadre du recrutement, écrivez à recruitment@manulife.com.**Referenced Salary Location**Boston, Massachusetts**Modalités de travail**Hybride**Salary range is expected to be between**$70,560.00 USD - $131,040.00 USDSi vous posez votre candidature à ce poste en dehors de la région principale, veuillez écrire à recruitment@manulife.com pour obtenir l’échelle salariale correspondant à votre région. Le salaire varie en fonction des conditions du marché local, de la géographie et de facteurs pertinents liés au poste telles les connaissances, les compétences, les qualifications, l’expérience et l’éducation ou la formation. Les employés ont également la possibilité de participer à des programmes de motivation et de toucher une rémunération incitative liée au rendement de l’entreprise et au rendement individuel.Manulife/John Hancock offers eligible employees a wide array of customizable benefits, including health, dental, mental health, vision, short- and long-term disability, life and AD&D insurance coverage, adoption/surrogacy and wellness benefits, and employee/family assistance plans. We also offer eligible employees various retirement savings plans (including pension/401(k) savings plans and a global share ownership plan with employer matching contributions) and financial education and counseling resources. Our generous paid time off program in the U.S. includes up to 11 paid holidays, 3 personal days, 150 hours of vacation, and 40 hours of sick time (or more where required by law) each year, and we offer the full range of statutory leaves of absence.****I**
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**I**Company: John Hancock Life Insurance Company (U.S.A.)We are seeking a highly analytical and creative Associate Data Scientist to join our Advanced Analytics and AI team focused on fraud detection and risk mitigation within our long term care insurance business. This role offers the opportunity to develop cutting-edge models and innovative solutions that directly protect our organization and policyholders from fraudulent activities.**Position Responsibilities:****Model Development & Analytics*** Design and build sophisticated fraud detection models with emphasis on time series analysis to identify temporal patterns and trends in fraudulent behavior* Develop anomaly detection systems to flag unusual claims patterns, provider behaviors, and policyholder activities* Create graph-based models to uncover fraud rings, provider networks, and suspicious relationship patterns* Build ensemble models that combine temporal, network, and statistical approaches for comprehensive fraud detection* Perform advanced statistical analysis on large, complex datasets to uncover fraud indicators**Digital Controls & Innovation*** Design and implement digital controls and automated workflows to mitigate fraud impact* Develop innovative analytical solutions to address emerging fraud schemes and attack vectors* Create data-driven business rules and decision frameworks for fraud prevention* Build monitoring systems and dashboards to track model performance and fraud trends**Research & Continuous Improvement*** Conduct time series analysis to identify seasonal fraud patterns, emerging trends, and change points in fraudulent activities* Apply graph mining techniques to discover new fraud networks and relationship patterns* Research and implement state-of-the-art anomaly detection methods for evolving fraud schemes* Experiment with novel approaches including graph neural networks, temporal anomaly detection, and multivariate time series analysis* Collaborate with business stakeholders to understand evolving fraud challenges**Collaboration & Communication*** Partner with claims, underwriting, and compliance teams to implement analytical solutions* Present findings and recommendations to senior leadership and cross-functional teams* Document methodologies, model logic, and analytical processes for regulatory compliance* Contribute to team knowledge sharing and collaborative problem-solving**Required Qualifications:*** 2-4 years of experience in data science, analytics, or machine learning roles* Experience with fraud detection, risk analytics, or financial crime prevention preferred* Master's degree in Statistics, Mathematics, Physics, Engineering, Computer Science, or other quantitative science discipline**Technical Skills*** Advanced proficiency in Python or R for statistical analysis and machine learning* Expert-level SQL skills and experience with database management systems* Hands-on experience with machine learning frameworks* Proficiency with graph analytical methods and libraries* Experience with time series methods and libraries**Analytical Capabilities - Core Requirements*** **Time Series Analysis:** Demonstrated expertise in time series forecasting, trend analysis, seasonality detection, and change point detection. Experience with ARIMA, state space models, and modern deep learning approaches for temporal data* **Anomaly Detection**: Strong background in outlier detection methodologies including statistical approaches, machine learning methods and deep learning techniques* **Graph Methods:** Proven experience with network analysis, community detection, centrality measures, and graph-based fraud detection. Knowledge of graph neural networks and link prediction algorithms* Advanced understanding of unsupervised learning, clustering, and dimensionality reduction techniques* Strong foundation in statistical modeling, hypothesis testing, and experimental design* Understanding of model validation, performance metrics, and bias detection**Preferred Qualifications*** **Advanced Graph Analytics:** Experience implementing graph-based fraud rings detection, money #J-18808-Ljbffr
*pour fournir des statistiques qui nous aident à vous offrir la meilleure expérience sur note site. Vous y trouverez des renseignements sur les témoins, ou vous pouvez les désactiver si vous préférez. Toutefois, en continuant d’utiliser le site sans modifier les paramètres, vous consentez à notre utilisation de*****À propos de Manuvie et de John Hancock**La Société Financière Manuvie est un chef de file mondial des services financiers qui aide les gens à prendre leurs décisions plus facilement et à vivre mieux. Pour en apprendre plus à notre sujet, rendez vous à l’adresse .**Manuvie est un employeur qui souscrit au principe de l’égalité d’accès à l’emploi**Chez Manulife/John Hancock nous valorisons notre diversité. Nous nous efforçons d’attirer, de perfectionner et de maintenir une main d'oeuvre qui est aussi diversifiée que nos clients, et de favoriser la création d’un milieu de travail inclusif qui met à profit la diversité de nos employés et les compétences de chacun. Nous nous engageons à assurer un recrutement, une fidélisation, une promotion et une rémunération équitables, et nous administrons toutes nos pratiques et tous nos programmes sans discrimination en raison de la race, de l’ascendance, du lieu d’origine, de la couleur, de l’origine ethnique, de la citoyenneté, de la religion ou des croyances ou des convictions religieuses, du genre (y compris grossesse et affection liée à une grossesse), de l’orientation sexuelle, des caractéristiques génétiques, du statut d’ancien combattant, de l’identité de genre, de l’expression de genre, de l’âge, de l’état matrimonial, de la situation de famille, d’une invalidité ou de tout autre motif protégé par la loi applicable.Nous nous sommes donné comme priorité d’éliminer les obstacles à l’accès égalitaire à l’emploi. C’est pourquoi un représentant des Ressources humaines collaborera avec les candidats qui demandent accommodement raisonnable pendant le recrutement. Tous les renseignements communiqués pendant le processus de demande d'accommodement seront stockés et utilisés conformément aux lois et aux politiques applicables de Manuvie. Pour demander une mesure d’accommodement raisonnable dans le cadre du recrutement, écrivez à recruitment@manulife.com.**Referenced Salary Location**Boston, Massachusetts**Modalités de travail**Hybride**Salary range is expected to be between**$70,560.00 USD - $131,040.00 USDSi vous posez votre candidature à ce poste en dehors de la région principale, veuillez écrire à recruitment@manulife.com pour obtenir l’échelle salariale correspondant à votre région. Le salaire varie en fonction des conditions du marché local, de la géographie et de facteurs pertinents liés au poste telles les connaissances, les compétences, les qualifications, l’expérience et l’éducation ou la formation. Les employés ont également la possibilité de participer à des programmes de motivation et de toucher une rémunération incitative liée au rendement de l’entreprise et au rendement individuel.Manulife/John Hancock offers eligible employees a wide array of customizable benefits, including health, dental, mental health, vision, short- and long-term disability, life and AD&D insurance coverage, adoption/surrogacy and wellness benefits, and employee/family assistance plans. We also offer eligible employees various retirement savings plans (including pension/401(k) savings plans and a global share ownership plan with employer matching contributions) and financial education and counseling resources. Our generous paid time off program in the U.S. includes up to 11 paid holidays, 3 personal days, 150 hours of vacation, and 40 hours of sick time (or more where required by law) each year, and we offer the full range of statutory leaves of absence.****I**
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**I**Company: John Hancock Life Insurance Company (U.S.A.)We are seeking a highly analytical and creative Associate Data Scientist to join our Advanced Analytics and AI team focused on fraud detection and risk mitigation within our long term care insurance business. This role offers the opportunity to develop cutting-edge models and innovative solutions that directly protect our organization and policyholders from fraudulent activities.**Position Responsibilities:****Model Development & Analytics*** Design and build sophisticated fraud detection models with emphasis on time series analysis to identify temporal patterns and trends in fraudulent behavior* Develop anomaly detection systems to flag unusual claims patterns, provider behaviors, and policyholder activities* Create graph-based models to uncover fraud rings, provider networks, and suspicious relationship patterns* Build ensemble models that combine temporal, network, and statistical approaches for comprehensive fraud detection* Perform advanced statistical analysis on large, complex datasets to uncover fraud indicators**Digital Controls & Innovation*** Design and implement digital controls and automated workflows to mitigate fraud impact* Develop innovative analytical solutions to address emerging fraud schemes and attack vectors* Create data-driven business rules and decision frameworks for fraud prevention* Build monitoring systems and dashboards to track model performance and fraud trends**Research & Continuous Improvement*** Conduct time series analysis to identify seasonal fraud patterns, emerging trends, and change points in fraudulent activities* Apply graph mining techniques to discover new fraud networks and relationship patterns* Research and implement state-of-the-art anomaly detection methods for evolving fraud schemes* Experiment with novel approaches including graph neural networks, temporal anomaly detection, and multivariate time series analysis* Collaborate with business stakeholders to understand evolving fraud challenges**Collaboration & Communication*** Partner with claims, underwriting, and compliance teams to implement analytical solutions* Present findings and recommendations to senior leadership and cross-functional teams* Document methodologies, model logic, and analytical processes for regulatory compliance* Contribute to team knowledge sharing and collaborative problem-solving**Required Qualifications:*** 2-4 years of experience in data science, analytics, or machine learning roles* Experience with fraud detection, risk analytics, or financial crime prevention preferred* Master's degree in Statistics, Mathematics, Physics, Engineering, Computer Science, or other quantitative science discipline**Technical Skills*** Advanced proficiency in Python or R for statistical analysis and machine learning* Expert-level SQL skills and experience with database management systems* Hands-on experience with machine learning frameworks* Proficiency with graph analytical methods and libraries* Experience with time series methods and libraries**Analytical Capabilities - Core Requirements*** **Time Series Analysis:** Demonstrated expertise in time series forecasting, trend analysis, seasonality detection, and change point detection. Experience with ARIMA, state space models, and modern deep learning approaches for temporal data* **Anomaly Detection**: Strong background in outlier detection methodologies including statistical approaches, machine learning methods and deep learning techniques* **Graph Methods:** Proven experience with network analysis, community detection, centrality measures, and graph-based fraud detection. Knowledge of graph neural networks and link prediction algorithms* Advanced understanding of unsupervised learning, clustering, and dimensionality reduction techniques* Strong foundation in statistical modeling, hypothesis testing, and experimental design* Understanding of model validation, performance metrics, and bias detection**Preferred Qualifications*** **Advanced Graph Analytics:** Experience implementing graph-based fraud rings detection, money #J-18808-Ljbffr