The Hartford este o companie de asigurări și servicii financiare care deservește persoane fizice, familii și întreprinderi mici și mijlocii. Fondată în 1810, compania oferă asigurări auto, pentru locuințe și pentru afaceri, precum și beneficii pentru angajați și alte soluții de asigurare. Compania este cunoscută și pentru programele sale de asigurare auto și pentru locuințe susținute de AARP, care le oferă membrilor participanți acces la beneficii și reduceri exclusive.
Director de date și analiză, inginerie AI
Coordonarea ingineriei datelor axate pe inteligență artificială pentru soluțiile de analiză actuarială ale The Hartford. Dezvoltarea de produse de date guvernate în Snowflake, fluxuri AI și capacități analitice care sprijină deciziile actuariale.
Descriere
- Coordonarea unui portofoliu complex și de amploare de date și analiză.
- Crearea și executarea unei foi de parcurs pentru Cloud și AI, în vederea modernizării ecosistemelor vechi de date și analiză.
- Activarea domeniilor și produselor de date pentru utilizatorii de raportare, știința datelor, AI/ML și analiză.
- Asigurarea conformității arhitecturilor și soluțiilor de date cu standardele organizației privind datele, AI și analiza.
- Prezentarea strategiei, progresului livrării și rezultatelor către părți interesate diverse, prin leadership de opinie și prezentări.
- Dezvoltarea fluxurilor de date AI care combină date structurate, semistructurate și nestructurate pentru soluții AI și agenți.
- Standardizarea practicilor de inginerie a datelor AI, menținând în același timp calitatea și conformitatea datelor.
- Supervizarea proiectării, dezvoltării și întreținerii fluxurilor de date, depozitelor, lacurilor de date și platformelor de raportare.
- Recrutarea, mentoratul și coordonarea unei echipe performante de analiști de date de business, ingineri de date și ingineri de release train.
- Creșterea productivității dezvoltatorilor pe întregul ciclu de viață al gestionării datelor.
- Investigare și implementare a generării de fluxuri bazate pe AI, a practicilor DevOps și a cadrelor automatizate pentru calitatea datelor.
- Evaluarea tehnologiilor emergente de inginerie a datelor și AI/ML, construirea de prototipuri, derularea de experimente și recomandarea instrumentelor.
- Stabilirea unor cadre de gestionare a datelor care susțin guvernanța datelor organizației și calitatea datelor.
- Supervizarea bugetelor portofoliului și a managementului financiar.
- Colaborarea cu echipele de Tehnologie, Date, Platformă AI, ML Ops și Arhitectură pentru definirea strategiei și a instrumentelor.
- Transformarea cerințelor actuariale în produse de date Snowflake scalabile și soluții de analiză bazate pe AI.
Cerințe
- 8–10 ani de experiență în ingineria datelor, livrarea soluțiilor de analiză, analiza actuarială sau un alt domeniu intensiv în date.
- Cel puțin 3 ani de experiență în sprijinirea cazurilor de utilizare actuarială, de asigurări, tarifare, constituire a rezervelor, modelare, subscriere, gestionare a portofoliului sau analiză financiară.
- Stăpânirea ingineriei datelor și a arhitecturii.
- Cunoștințe aprofundate despre modele de arhitectură a datelor, depozite, integrare, lacuri de date, domenii, produse, business intelligence, capabilități cloud și guvernanța datelor.
- Expertiză tehnică în LLM-uri, platforme AI, prompt engineering, optimizarea LLM-urilor, arhitecturi RAG și baze de date vectoriale.
- Experiență în activarea analizelor AI, inclusiv agenți analitici, analiză în limbaj natural, baze de cunoștințe guvernate, prognoză, monitorizare, analiză aprofundată și sprijin pentru decizii actuariale.
- Capacitatea de a proiecta, implementa și superviza fluxuri de date Snowflake, transformări, validări și modele de consum al analizelor.
- Experiență demonstrată în crearea de produse moderne de date actuariale, straturi de consum guvernate, straturi semantice, indicatori reutilizabili, controale de calitate a datelor și modele pregătite pentru analiză.
- Capacitatea de a aplica funcționalități native Snowflake și capabilități integrate în cloud la fluxuri de lucru actuariale, rezultate ale modelelor predictive, monitorizare, tablouri de bord și analize bazate pe AI.
- Capacitatea de a transforma soluțiile actuariale exploratorii în active de producție sustenabile, cu responsabilități, monitorizare, documentație și așteptări de suport definite.
- Este preferabilă înțelegerea măsurilor și conceptelor actuariale, inclusiv rata daunelor, frecvența, severitatea, adecvarea tarifelor, indicațiile modelate, monitorizarea evoluției, sănătatea reînnoirilor și evaluarea portofoliului.
- Colaborare eficientă cu actuari, cercetători de date, echipe de analiză și inginerie și părți interesate din business.
- Experiență în Agile la scară și livrare iterativă în echipe interfuncționale.
Beneficii
- Eligibilitate pentru bonusuri pe termen scurt sau anuale.
- Oportunități de stimulente pe termen lung.
- Programe de recunoaștere pe loc.
- Program de lucru hibrid sau opțiune de lucru la distanță.
- Beneficii și avantaje.