A Thomson Reuters megbízható tartalmakat, adatokat és technológiákat fejleszt a jogi szolgáltatások, az adózás és könyvelés, a nemzetközi kereskedelem, a kockázatkezelés, a biztosítás, a tanácsadás és a globális hírszolgáltatás területén dolgozó szakemberek számára. Portfóliójába jogi kutatási platformok, adózási és könyvelési szoftverek, megfelelőségi és szabályozási eszközök, valamint a Reuters médiaszolgáltatásai tartoznak. A Thomson Reuters a szakterületi szakértelmet a generatív mesterséges intelligenciába irányuló beruházásokkal ötvözve segíti az ügyvédi irodákat, vállalatokat, adószakértőket és médiaszervezeteket az összetett információk kezelésében, a munkafolyamatok egyszerűsítésében és a megalapozottabb döntéshozatalban.
Vezető vezető elemző, pénzügyi adatkezelés és modellezés – Bengaluru, hibrid
Vezesse a skálázható pénzügyi adatplatformok, adatfolyamatok és szemantikai modellek fejlesztését a Thomson Reutersnél. Irányított, újrahasznosítható adatbázisokkal tegye lehetővé a mesterséges intelligenciára épülő elemzést és az önkiszolgáló riportkészítést.
Leírás
- Skálázható adatfolyamatok, adatbetöltési keretrendszerek és átalakítási folyamatok kiépítése és karbantartása a pénzügyi rendszerekben
- Modern ELT/ETL-megoldások fejlesztése Microsoft Fabric, Snowflake, dbt és felhőalapú technológiák használatával
- Adatmodellek létrehozása és továbbfejlesztése vállalati riportkészítési, elemzési, mesterségesintelligencia- és önkiszolgáló felhasználási esetekhez
- A pénzügyi adateszközök skálázhatóságának, újrahasznosíthatóságának, irányított kezelésének és mesterségesintelligencia-alkalmazásokra való felkészítésének biztosítása
- A régi riportkészítési megoldások felhőalapú elemzési platformokra történő migrációjának vezetése
- Koncepcionális, logikai és fizikai adatmodellek tervezése csillag- és hópehelysémák használatával
- Vállalati pénzügyi adatmodellek fejlesztése FP&A, bevétel, kiadások, munkaerő és pénzügyi riportkészítés céljára
- Szemantikai modellek létrehozása egységes üzleti definíciókkal, mérőszámokkal, hierarchiákkal és számításokkal
- A riportkészítési és elemzési követelmények skálázható adatstruktúrákká alakítása az üzleti érintettekkel együttműködve
- Adatalapok kiépítése generatív mesterséges intelligencia, ügynökalapú mesterséges intelligencia, társalgási elemzés és gépi tanulás számára
- Együttműködés az elemzési és mesterségesintelligencia-csapatokkal a nagy nyelvi modellek képességeinek bevezetésében a pénzügyi riportkészítésben
- Mesterséges intelligenciával támogatott betekintések, adatfelderítési és természetesnyelvű lekérdezési lehetőségek biztosítása
- Mesterséges intelligenciával támogatott fejlesztési gyakorlatok alkalmazása a mérnöki termelékenység és az adatminőség javítására
- Az adatokra, az adatok eredetére, a katalogizálásra és a biztonsági vezérlőkre kiterjedő irányítási szabványok bevezetése
- Az adatok pontosságát és megbízhatóságát fenntartó felügyeleti és ellenőrzési folyamatok kialakítása
- A törzsadat- és referenciaadat-kezelési tevékenységek támogatása
- A vállalati adatirányítási szabályzatoknak és auditkövetelményeknek való megfelelés fenntartása
- Üzleti követelmények összegyűjtése, valamint adatfolyamok, folyamatok és műszaki specifikációk dokumentálása
- Együttműködés a pénzügyi, technológiai, termék- és elemzési csapatokkal
- Keresztfunkcionális megbeszélések vezetése, valamint az üzleti kihívások műszaki megoldásokká alakítása
- Problémák azonosítása, fejlesztési javaslatok kidolgozása és a megoldások koordinálása az érintettekkel
- A junior csapattagok mentorálása és a mérnöki bevált gyakorlatok továbbfejlesztése
Követelmények
- Jelentős tapasztalat a Microsoft Fabric, Power BI, Snowflake és dbt használatában
- Haladó szintű SQL- és adatelemzési képesség
- Tapasztalat skálázható adatfolyamatok és átalakítási munkafolyamatok tervezésében és megvalósításában
- Adatelemző adattárházak, adattavak, Lakehouse-architektúrák és dimenzionális modellezés alapos ismerete
- Gyakorlati tapasztalat szemantikai modellekkel, vállalati riportkészítési adatkészletekkel és elemzési platformokkal
- Python, Spark vagy hasonló modern adatmérnöki eszközök magabiztos használata
- Tapasztalat ERP- vagy operatív rendszerekből származó adatok integrálásában
- Erős elemző- és problémamegoldó készség
- Kiváló írásbeli és szóbeli kommunikációs készség
- Tapasztalat az üzleti érintettekkel való együttműködésben és a követelmények műszaki megoldásokká alakításában
- Több prioritás kezelésének képessége gyors ütemű környezetben
- Alapos, részletekre figyelő munkavégzés, mérhető üzleti értékre összpontosítva
Juttatások
- Rugalmas hibrid munkakörnyezet
- Évente legfeljebb nyolc hétig bárhonnan végezhető munka
- Rugalmas szabadságolási szabályzat
- Évente két, a vállalat egészére kiterjedő mentális egészségnap
- Hozzáférés a Headspace alkalmazáshoz
- Nyugdíj-megtakarítási program
- Tandíj-visszatérítés
- Munkavállalói ösztönzőprogramok
- A mentális, fizikai és pénzügyi jóllétet támogató erőforrások
- Évente két fizetett önkéntes nap
- Lehetőség pro bono tanácsadási és ESG-kezdeményezésekben való részvételre
- Karrierfejlődés, folyamatos tanulás és készségfejlesztés a Grow My Way program keretében
- Rugalmas munkavégzési lehetőségek
- Támogató munkahelyi szabályzatok a Flex My Way keretében