The Hartford
The Hartford
The Hartford ist ein Versicherungs- und Finanzdienstleistungsunternehmen, das Privatpersonen, Familien sowie kleinen und mittelgroßen Unternehmen Dienstleistungen anbietet. Das 1810 gegründete Unternehmen bietet Auto-, Hausrat- und Gewerbeversicherungen sowie Leistungen für Mitarbeitende und weitere Versicherungslösungen an. Bekannt ist The Hartford außerdem für seine von AARP empfohlenen Auto- und Hausversicherungsprogramme, über die teilnehmende Mitglieder Zugang zu exklusiven Leistungen und Rabatten erhalten.

Direktor für Daten und Analytik, KI-Engineering

Leiten Sie das KI-orientierte Data Engineering für die aktuarischen Analyselösungen von The Hartford. Entwickeln Sie verwaltete Snowflake-Datenprodukte, KI-Pipelines und Analysefunktionen zur Unterstützung aktuarischer Entscheidungen.

Beschreibung

  • Verantwortung für ein komplexes, groß angelegtes Portfolio im Bereich Daten und Analytik übernehmen.
  • Eine Cloud- und KI-Roadmap zur Modernisierung veralteter Daten- und Analyseökosysteme erstellen und umsetzen.
  • Datendomänen und Datenprodukte für Nutzer aus Reporting, Data Science, KI/ML und Analytik ermöglichen.
  • Sicherstellen, dass Datenarchitekturen und Lösungen den unternehmensweiten Standards für Daten, KI und Analytik entsprechen.
  • Strategie, Fortschritte bei der Umsetzung und Ergebnisse verschiedenen Stakeholdern durch Thought Leadership und Präsentationen vermitteln.
  • KI-Datenpipelines entwickeln, die strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten für KI- und agentische Lösungen kombinieren.
  • Praktiken des KI-Data-Engineerings standardisieren und dabei Datenqualität und Compliance gewährleisten.
  • Design, Entwicklung und Pflege von Datenpipelines, Data Warehouses, Data Lakes und Reporting-Plattformen überwachen.
  • Ein leistungsstarkes Team aus Business-Datenanalysten, Data Engineers und Release Train Engineers rekrutieren, fördern und führen.
  • Die Produktivität von Entwicklern über den gesamten Lebenszyklus des Datenmanagements hinweg steigern.
  • KI-gestützte Pipeline-Generierung, DevOps-Praktiken und automatisierte Frameworks für Datenqualität untersuchen und einsetzen.
  • Neue Technologien im Data Engineering und in KI/ML bewerten, Prototypen entwickeln, Experimente durchführen und Tools empfehlen.
  • Frameworks für das Datenmanagement etablieren, die unternehmensweite Data Governance und Datenqualität unterstützen.
  • Verantwortung für die Budgets des Portfolios und das Finanzmanagement übernehmen.
  • Mit den Teams für Technologie, Daten, die KI-Plattform, ML Ops und Architektur zusammenarbeiten, um Strategie und Tooling zu gestalten.
  • Aktuarische Anforderungen in skalierbare Snowflake-Datenprodukte und KI-gestützte Analyselösungen überführen.

Anforderungen

  • 8 bis 10 Jahre Erfahrung in Data Engineering, der Umsetzung von Analyselösungen, aktuarischer Analytik oder einem anderen datenintensiven Fachgebiet mitbringen.
  • Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Unterstützung von Anwendungsfällen in den Bereichen Aktuariat, Versicherung, Pricing, Reservierung, Modellierung, Underwriting, Portfoliomanagement oder Finanzanalytik vorweisen.
  • Fundierte Kenntnisse im Data Engineering und in der Datenarchitektur nachweisen.
  • Tiefgehende Kenntnisse in Datenarchitekturmustern, Data Warehouses, Integration, Data Lakes, Domänen, Datenprodukten, Business Intelligence, Cloud-Funktionen und Data Governance mitbringen.
  • Technische Expertise in LLMs, KI-Plattformen, Prompt Engineering, LLM-Optimierung, RAG-Architekturen und Vektordatenbanken nachweisen.
  • Erfahrung bei der Ermöglichung von KI-Analysen haben, einschließlich Analyseagenten, Analysen in natürlicher Sprache, verwalteter Wissensdatenbanken, Prognosen, Monitoring, detaillierten Analysen und aktuarischer Entscheidungsunterstützung.
  • In der Lage sein, Snowflake-Datenpipelines, Transformationen, Validierungen und Muster für den Analysezugriff zu entwerfen, zu implementieren und zu überwachen.
  • Nachweisbare Erfahrung in der Entwicklung moderner aktuarischer Datenprodukte, verwalteter Zugriffsschichten, semantischer Schichten, wiederverwendbarer Kennzahlen, Kontrollen der Datenqualität und analysefertiger Modelle haben.
  • Snowflake-native und cloudintegrierte Funktionen auf aktuarische Workflows, Ergebnisse prädiktiver Modelle, Monitoring, Dashboards und KI-gestützte Analysen anwenden können.
  • Erkundende aktuarische Lösungen zu nachhaltigen Produktionsartefakten mit klarer Verantwortung, Überwachung, Dokumentation und Support-Erwartungen weiterentwickeln können.
  • Vorzugsweise aktuarische Kennzahlen und Konzepte wie Schadenquote, Schadenhäufigkeit, Schadenschwere, Angemessenheit der Tarife, modellierte Indikationen, Überwachung der Schadenentwicklung, Erneuerungsgesundheit und Bestandsbewertung verstehen.
  • Effektiv mit Aktuaren, Data Scientists, Analyse- und Engineering-Teams sowie geschäftlichen Stakeholdern zusammenarbeiten.
  • Erfahrung mit Agile at Scale und iterativer Umsetzung in funktionsübergreifenden Teams haben.

Zusatzleistungen

  • Berechtigung für kurzfristige oder jährliche Boni.
  • Möglichkeiten für langfristige Incentives.
  • Programme zur spontanen Anerkennung.
  • Hybride Arbeitszeitmodelle oder eine Remote-Arbeitsregelung.
  • Vergünstigungen und Zusatzleistungen.

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