The Hartford

The Hartfordは、個人、家族、中小企業向けに保険および金融サービスを提供する会社です。1810年に設立され、自動車保険、住宅保険、企業向け保険に加え、従業員福利厚生やその他の保険ソリューションを提供しています。また、AARPの推奨を受けた自動車保険および住宅保険プログラムでも知られており、対象となる会員に限定特典や割引を提供しています。

企業の求人

データ・アナリティクス部門ディレクター、AIエンジニアリング

The Hartfordのアクチュアリー分析ソリューションを支える、AIに重点を置いたデータエンジニアリングをリードします。ガバナンスの効いたSnowflakeデータプロダクト、AIパイプライン、分析機能を構築し、アクチュアリーの意思決定を支援します。

2 週間前

$156,000 – $234,000 / 年

リモートフルタイムリード必須言語：英語 AIエンジニア機械学習エンジニア

クラウド

仕事内容

複雑かつ大規模なデータ・アナリティクスのポートフォリオを統括する。
レガシーなデータ・アナリティクスのエコシステムを近代化するため、クラウドとAIのロードマップを策定・実行する。
レポーティング、データサイエンス、AI/ML、アナリティクスの利用者向けに、データドメインとデータプロダクトを整備する。
データアーキテクチャとソリューションが、全社のデータ、AI、アナリティクス標準に準拠するよう徹底する。
ソートリーダーシップとプレゼンテーションを通じて、さまざまなステークホルダーに戦略、提供状況、成果を伝える。
構造化データ、半構造化データ、非構造化データを組み合わせ、AIおよびエージェント型ソリューションを支えるAIデータパイプラインを開発する。
データ品質とコンプライアンスを維持しながら、AIデータエンジニアリングの実践を標準化する。
データパイプライン、データウェアハウス、データレイク、レポーティングプラットフォームの設計、開発、保守を統括する。
ビジネスデータアナリスト、データエンジニア、リリーストレインエンジニアからなる高パフォーマンスチームを採用、育成、リードする。
データ管理ライフサイクル全体を通じて開発者の生産性を高める。
AIによるパイプライン生成、DevOpsプラクティス、自動データ品質フレームワークを調査・導入する。
新しいデータエンジニアリングおよびAI/ML技術を評価し、プロトタイプの構築、実験の実施、ツールの提案を行う。
全社的なデータガバナンスとデータ品質を支えるデータ管理フレームワークを確立する。
ポートフォリオの予算と財務管理を統括する。
テクノロジー、データ、AIプラットフォーム、ML Ops、アーキテクチャの各チームと連携し、戦略とツールの方向性を策定する。
アクチュアリー要件を、拡張可能なSnowflakeデータプロダクトとAI対応の分析ソリューションへと変換する。

応募要件

データエンジニアリング、分析ソリューションの提供、アクチュアリー分析、またはその他のデータ集約型分野で8～10年の経験がある。
アクチュアリー、保険、プライシング、準備金、モデリング、アンダーライティング、ポートフォリオ管理、または財務分析のユースケースを支援した経験が3年以上ある。
データエンジニアリングとアーキテクチャに精通している。
データアーキテクチャパターン、ウェアハウス、統合、レイク、ドメイン、プロダクト、ビジネスインテリジェンス、クラウド機能、データガバナンスに関する深い知識がある。
LLM、AIプラットフォーム、プロンプトエンジニアリング、LLM最適化、RAGアーキテクチャ、ベクトルデータベースに関する高度な技術知識がある。
分析エージェント、自然言語分析、ガバナンスされたナレッジベース、予測、モニタリング、詳細分析、アクチュアリーの意思決定支援など、AI分析を実現した経験がある。
Snowflakeのデータパイプライン、変換、検証、分析利用パターンを設計、実装、統括できる。
最新のアクチュアリーデータプロダクト、ガバナンスされた利用レイヤー、セマンティックレイヤー、再利用可能な指標、データ品質管理、分析対応モデルを作成した実績がある。
Snowflakeネイティブ機能とクラウド統合機能を、アクチュアリーワークフロー、予測モデルの出力、モニタリング、ダッシュボード、AI対応分析に適用できる。
探索段階のアクチュアリーソリューションを、所有者、モニタリング、ドキュメント、サポート要件が明確な持続可能な本番資産へ発展させられる。
損害率、頻度、損害の重大度、料率の妥当性、モデルによる指標、発現モニタリング、更新健全性、保有契約評価など、アクチュアリーの指標と概念を理解していることが望ましい。
アクチュアリー、データサイエンティスト、分析・エンジニアリングチーム、ビジネスステークホルダーと効果的に協働できる。
大規模アジャイルと、機能横断チームでの反復的なデリバリーの経験がある。