The Hartford — страховая и финансовая компания, обслуживающая частных лиц, семьи, а также малый и средний бизнес. Основанная в 1810 году, она предлагает страхование автомобилей, жилья и бизнеса, а также программы страхования сотрудников и другие страховые решения. Компания также известна своими программами страхования автомобилей и жилья, одобренными AARP, которые предоставляют участвующим членам доступ к эксклюзивным преимуществам и скидкам.
Директор по данным и аналитике, AI-инжиниринг
Руководите разработкой решений для работы с данными, ориентированных на ИИ, для актуарных аналитических решений The Hartford. Создавайте управляемые продукты данных в Snowflake, конвейеры ИИ и аналитические возможности для поддержки актуарных решений.
Описание
- Руководить сложным масштабным портфелем данных и аналитики.
- Создавать и реализовывать дорожную карту развития облачных технологий и ИИ для модернизации устаревших экосистем данных и аналитики.
- Обеспечивать домены и продукты данных для пользователей отчетности, специалистов по анализу данных, ИИ/МО и аналитики.
- Обеспечивать соответствие архитектур данных и решений корпоративным стандартам в области данных, ИИ и аналитики.
- Представлять стратегию, ход реализации и результаты различным заинтересованным сторонам посредством экспертных выступлений и презентаций.
- Разрабатывать конвейеры данных для ИИ, объединяющие структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные для решений на базе ИИ и агентных систем.
- Стандартизировать методы инженерии данных для ИИ, поддерживая качество данных и соответствие требованиям.
- Руководить проектированием, разработкой и сопровождением конвейеров данных, хранилищ, озер данных и платформ отчетности.
- Набирать, наставлять и возглавлять высокоэффективную команду бизнес-аналитиков данных, инженеров данных и инженеров поездов релизов.
- Повышать продуктивность разработчиков на протяжении всего жизненного цикла управления данными.
- Исследовать и внедрять генерацию конвейеров на основе ИИ, практики DevOps и автоматизированные платформы контроля качества данных.
- Оценивать новые технологии инженерии данных и ИИ/МО, создавать прототипы, проводить эксперименты и рекомендовать инструменты.
- Создавать структуры управления данными, поддерживающие корпоративное управление данными и качество данных.
- Контролировать бюджеты портфеля и финансовое управление.
- Сотрудничать с командами технологий, данных, платформы ИИ, ML Ops и архитектуры для формирования стратегии и выбора инструментов.
- Преобразовывать актуарные требования в масштабируемые продукты данных Snowflake и аналитические решения на основе ИИ.
Требования
- Иметь 8–10 лет опыта в инженерии данных, реализации аналитических решений, актуарной аналитике или другой дисциплине, связанной с большими объемами данных.
- Иметь не менее 3 лет опыта поддержки актуарных, страховых, ценовых, резервных, модельных задач, андеррайтинга, управления портфелем или финансовой аналитики.
- Продемонстрировать экспертное владение инженерией данных и архитектурой.
- Обладать глубокими знаниями шаблонов архитектуры данных, хранилищ, интеграции, озер данных, доменов, продуктов, бизнес-аналитики, облачных возможностей и управления данными.
- Продемонстрировать техническую экспертизу в области больших языковых моделей, платформ ИИ, разработки промптов, оптимизации больших языковых моделей, архитектур RAG и векторных баз данных.
- Иметь опыт внедрения аналитики на основе ИИ, включая аналитических агентов, аналитику на естественном языке, управляемые базы знаний, прогнозирование, мониторинг, детальный анализ и поддержку актуарных решений.
- Уметь проектировать, реализовывать и контролировать конвейеры данных Snowflake, преобразования, проверки и шаблоны использования аналитики.
- Иметь подтвержденный опыт создания современных актуарных продуктов данных, управляемых уровней потребления, семантических уровней, повторно используемых метрик, средств контроля качества данных и моделей, готовых для аналитики.
- Уметь применять собственные возможности Snowflake и интегрированные с облаком функции к актуарным рабочим процессам, результатам прогнозных моделей, мониторингу, панелям и аналитике на основе ИИ.
- Уметь превращать исследовательские актуарные решения в устойчивые производственные активы с определенными владельцами, мониторингом, документацией и требованиями к поддержке.
- Желательно понимать актуарные показатели и концепции, включая коэффициент убыточности, частоту, тяжесть убытков, достаточность тарифов, расчетные показатели, мониторинг развития, состояние продлений и оценку страхового портфеля.
- Эффективно сотрудничать с актуариями, специалистами по анализу данных, аналитическими и инженерными командами, а также заинтересованными сторонами бизнеса.
- Иметь опыт работы по методологиям Agile at Scale и итерационной реализации в межфункциональных командах.
Преимущества
- Право на краткосрочные или годовые бонусы.
- Возможности долгосрочного стимулирования.
- Программы немедленного признания заслуг.
- Гибкий гибридный график или удаленный формат работы.
- Дополнительные льготы и преимущества.