Analista sénior de modelización actuarial
EmpowerDesarrolla y analiza modelos de valoración MG-ALFA y GGY AXIS para Empower. Apoya informes financieros y regulatorios que ayudan a los clientes a alcanzar la libertad financiera.
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Walmart es una empresa global de comercio minorista y comercio electrónico que atiende a los consumidores a través de hipermercados, grandes almacenes de descuento, establecimientos de alimentación y un marketplace en línea. Su amplia oferta de productos se apoya en una extensa red de tiendas físicas, operaciones directas al consumidor y los sistemas logísticos y de cadena de suministro necesarios para mantener el flujo de productos en toda la empresa.
Ingeniero/a sénior de datos - Bangalore, India (presencial)
Desarrolla canalizaciones escalables por lotes y en streaming, y productos de datos de GenAI para las operaciones de auditoría pospago de Walmart. Mejora la precisión de los pagos, la conciliación, los procesos de recuperación y los análisis financieros.
Descripción
- Desarrollar y mantener canalizaciones escalables por lotes, en streaming y casi en tiempo real para auditorías pospago, integridad de pagos, conciliación de proveedores, operaciones de recuperación y análisis financieros.
- Desarrollar conjuntos de datos depurados, modelos semánticos, tablas listas para funcionalidades y productos de datos reutilizables a partir de sistemas de facturas, órdenes de compra, recepción, proveedores, reclamaciones, precios y pagos.
- Crear flujos de trabajo ELT, ETL y de streaming con SQL, Python, PySpark, Apache Flink, dbt, herramientas de orquestación, plataformas de streaming de eventos y tecnologías de datos en la nube.
- Desarrollar canalizaciones de streaming y captura de datos modificados con procesamiento basado en el tiempo de evento, gestión de datos tardíos, capacidad de repetición, idempotencia, reprocesamientos y recuperación ante fallos.
- Diseñar y operar productos de datos lakehouse mediante Apache Hudi, Apache Iceberg o Delta Lake.
- Establecer comprobaciones de calidad de datos, controles de conciliación, validación de esquemas, linaje, monitorización, alertas y prácticas de observabilidad.
- Trabajar con los equipos de Finanzas, Auditoría, Operaciones, Producto, Ciencia de Datos e Ingeniería para entregar soluciones de datos listas para producción.
- Habilitar la detección de anomalías, la priorización de excepciones, las reglas de auditoría, la puntuación mediante aprendizaje automático y los flujos de trabajo de GenAI.
- Crear automatizaciones y servicios de datos que ayuden a los equipos de auditoría a resumir evidencias, clasificar excepciones, proporcionar contexto para las investigaciones y reducir la revisión manual.
- Implementar patrones de ingeniería de datos de GenAI, como almacenes de documentos preparados para recuperación, canalizaciones de embeddings, integraciones con bases de datos vectoriales, enriquecimiento de metadatos y recuperación de conocimiento gobernada.
- Mejorar las cargas de trabajo por lotes y en streaming en cuanto a fiabilidad, actualidad, latencia, gestión de estados, eficiencia computacional y facilidad de uso posterior.
- Investigar discrepancias de datos, fallos de canalizaciones, desajustes de conciliación y problemas de los sistemas de origen mediante análisis de causa raíz.
Requisitos
- Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Tecnología de la Información, Ingeniería de Datos, Analítica, Matemáticas, Estadística o una disciplina relacionada, más más de 6 años de experiencia relevante; alternativamente, un título de máster con más de 4 años o un doctorado con más de 3 años de experiencia relevante.
- Experiencia práctica demostrada con SQL, Python, PySpark, Apache Flink o un marco comparable de procesamiento de streams, y procesamiento distribuido de datos a gran escala.
- Experiencia con dbt o un marco de transformación comparable, Airflow o herramientas de orquestación similares, Kafka o una plataforma equivalente de streaming de eventos, y tecnologías de datos en la nube o empresariales como BigQuery, Hive o Spark.
- Trayectoria demostrada en el diseño, despliegue y soporte de canalizaciones de producción por lotes y en streaming, flujos de trabajo ELT/ETL, modelos de datos y productos de datos reutilizables.
- Conocimientos sólidos de modelado de datos, particionamiento, optimización del rendimiento, procesamiento incremental, CDC, evolución de esquemas, contratos de datos, gestión de metadatos, linaje y formatos lakehouse, incluidos Apache Hudi, Apache Iceberg o Delta Lake.
- Experiencia en la implementación de comprobaciones de calidad de datos, lógica de conciliación, marcos de validación, observabilidad, monitorización, alertas y resolución de incidentes para canalizaciones de producción.
- Experiencia en el desarrollo de soluciones de streaming con procesamiento basado en el tiempo de evento, transformaciones con estado, puntos de control, marcas de agua, procesamiento exactamente una vez o efectivamente una vez, y estrategias de repetición o reprocesamiento.
- Experiencia en el manejo de grandes conjuntos de datos estructurados y semiestructurados procedentes de múltiples sistemas de origen, incluidos datos operativos con definiciones empresariales inconsistentes.
- Sólidas habilidades de colaboración y capacidad para trabajar con los equipos de Finanzas, Auditoría, Operaciones, Producto, Ciencia de Datos e Ingeniería.
- Las alternativas de cualificación mínima incluyen un título universitario en Ciencias de la Computación con 3 años de experiencia en ingeniería de software o experiencia relacionada; 5 años de experiencia en ingeniería de software o experiencia relacionada; o un máster en Ciencias de la Computación con 1 año de experiencia en ingeniería de software o experiencia relacionada.
- Al menos 2 años de experiencia en ingeniería de datos, ingeniería de bases de datos, inteligencia empresarial o analítica empresarial.
Beneficios
- Incentivos basados en el rendimiento.
- Permiso de maternidad y parental.
- Tiempo libre remunerado.
- Beneficios de salud.
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