Должность: Ведущий дизайнер данных
Местоположение: Маркхем
По отдельности мы — люди, но вместе мы — Aviva. По отдельности это просто слова, но вместе они составляют наши Ценности — Забота, Приверженность, Сообщество и Уверенность.
В Aviva Canada мы ставим людей на первое место: наших сотрудников, наших клиентов и наши сообщества. Мы гордимся культурой, построенной на заботе, инклюзивности и сотрудничестве, где ваш голос имеет значение, а ваш рост поддерживается. Мы занимаемся не только страхованием; мы стремимся внести реальные изменения, защищая самое важное.
В Aviva данные лежат в основе каждого взаимодействия с клиентом, каждого бизнес-решения и каждого этапа инноваций. В роли Ведущего дизайнера данных вы будете играть ключевую роль в формировании нашего корпоративного ландшафта данных, определяя стандарты, модели и структуры, которые обеспечивают достоверность, безопасность и возможность повторного использования данных для аналитики, ИИ и цифровых решений. Работая в тесном сотрудничестве с бизнес-партнерами и техническими специалистами, вы будете руководить сквозными инициативами по проектированию данных, применять экспертные знания в области имущественного и случайного страхования (P&C) и отраслевые стандарты, такие как ACORD, и помогать создавать масштабируемые решения для данных, которые поддерживают цифровую трансформацию, модернизацию платформ и будущий рост. Вы также будете влиять на то, как канадские домены данных соотносятся с глобальной стратегией Aviva в области данных, обеспечивая при этом приоритетность потребностей местного бизнеса.
Что вы будете делать
Ведущий дизайнер данных устанавливает четкие, последовательные и готовые к внедрению проекты данных в масштабах всей организации. Основные обязанности включают:
- Экспертиза корпоративных доменов: Владеть и управлять моделями данных для назначенных доменов, согласовывая их с бизнес-возможностями, целевой архитектурой, дорожными картами и экосистемой P&C Aviva Canada. Разрешать семантические конфликты и управлять общими идентификаторами, классификациями, справочными данными, иерархиями и «золотыми» записями, где это применимо.
- Бизнес-семантика и федеративное владение: Сотрудничать с бизнес-экспертами, менеджерами по продуктам и владельцами данных для определения и стимулирования принятия ключевых бизнес-концепций, критически важных элементов данных, границ доменов, систем учета и ответственности производителей/потребителей. Обеспечить, чтобы модели данных, глоссарии и контракты способствовали эффективным результатам в бизнесе, инженерии, управлении и ИИ.
- Моделирование решений и интеграции: Руководить проектированием данных для операционных хранилищ, хранилищ данных (data warehouses), озер данных/озерхаусов (data lakes/lakehouses), продуктовых данных и реляционных или NoSQL платформ. Применять подходящие для конкретной цели подходы к моделированию и использовать утвержденные логические модели для поддержки интеграций, API, событий, аналитики, науки о данных и новых паттернов потребления ИИ.
- Стандарты, контракты и семантическое управление: Управлять стандартами моделирования данных, соглашениями об именовании и шаблонами проектирования. Определять и поддерживать контракты на данные, охватывающие владение, схемы, качество, уровни обслуживания, версионирование и соответствие требованиям, с автоматизированной проверкой, где это применимо. Обеспечить, чтобы метаданные, происхождение данных (lineage), бизнес-глоссарии, правила преобразования и элементы управления поддерживали последовательное использование данных в бизнес-, технологических решениях и решениях ИИ.
- Миграция и физическая оптимизация: Определять канонические структуры, сопоставления, историю, правила выживания (survivorship), проверку, процедуры перехода и проекты переходных состояний для миграции и модернизации. Оптимизировать физические модели с точки зрения производительности, масштабируемости, удобства обслуживания, стоимости и шаблонов рабочей нагрузки, используя секционирование, кластеризацию, индексирование, денормализацию и оптимизацию запросов, где это применимо.
- Контроль конфиденциальности, безопасности и нормативных требований: Встраивать принципы конфиденциальности и безопасности при проектировании, минимизации привилегий, классификации, хранения, маскирования, токенизации и контроля доступа. Убедиться, что модели поддерживают канадскую страховую отчетность, проверяемость, требования к записям и доказательствам, обязательства по месту хранения данных и трансграничным передачам, а также моделирование страховых рисков, актуариев, ценообразования и капитала.
- Данные, готовые для ИИ: Проектировать управляемые наборы данных, семантические уровни, модели признаков и контент, готовый для поиска, для поддержки сценариев использования ИИ. Обеспечить, чтобы данные были достоверными, соответствовали требованиям и были пригодны для использования по назначению, решая вопросы качества, происхождения данных, конфиденциальности, безопасности и предвзятости. Установить четкую классификацию и управление для структурированных, неструктурированных и мультимодальных данных для повышения точности, прослеживаемости и доверия к ИИ.
- Обеспечение соответствия и проверка проектов: Проверять и утверждать модели данных, схемы, API и события на основе установленных принципов, рисков и компромиссов. Оценивать влияние на последующие этапы для продуктовых данных, интеграций, аналитики, нормативной отчетности, решений ИИ и систем-потребителей. Обеспечивать соответствие внедрения утвержденным стандартам, документировать исключения и вести четкие записи решений.
- Представления данных и управление: Признавать, что представление данных идентифицирует затронутые домены/субдомены данных и их соответствие корпоративным моделям, стандартам, владению и управлению. Со временем принять на себя ответственность за корпоративное представление данных и представление данных решения для всех проектов, работая через архитектурные форумы, советы по управлению данными, советы по курированию и планирование дорожных карт для балансировки корпоративного контроля, нормативных обязательств, повторного использования и федеративной бизнес-гибкости.
- Жизненный цикл моделей и наблюдаемость: Управлять владением моделями, версионированием, прослеживаемостью, публикацией, обнаруживаемостью, эффективной датировкой, контролем изменений, заменой и выводом из эксплуатации. После внедрения отслеживать принятие, семантическую согласованность, аномалии, отклонения схем, полноту метаданных и происхождения данных, качество данных, соответствие контрактам, совместимость, реализованные изменения и утвержденные исключения. Приоритизировать корректирующие действия и непрерывное совершенствование с владельцами данных, владельцами продуктов данных, командными платформами и списками задач по поставке.
- Лидерство в поставке: Руководить и обучать команды, работающие с данными, бизнес-интеллектом, аналитикой, ИИ, приложениями, архитектурой, инженерией, поставкой, а также внешних партнеров. Балансировать целевой дизайн с потребностями поставки, ограничениями устаревших систем и инкрементной модернизацией.
Что вы принесете
- Опыт и образование: Более 10 лет опыта в области корпоративного моделирования и проектирования данных в крупных, сложных организациях, включая руководство крупномасштабными моделями или моделями, охватывающими несколько доменов. Степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных систем, управления данными, инженерии или смежной области, или эквивалентный практический опыт.
- Корпоративное моделирование и управление: Опыт в концептуальном, логическом и физическом моделировании; нормализации; многомерном моделировании; Data Vault; семантических уровнях; глоссариях; онтологиях; графах знаний и контекста; активных метаданных; машиночитаемых контрактах на данные; и структурированных и полуструктурированных схемах для человеческих, аналитических, прикладных и ИИ-потребителей. Глубокие знания управления данными, качества данных, метаданных, основных и справочных данных, курирования, происхождения данных, хранения, конфиденциальности и безопасности.
- Инженерия и интеграция данных: Отличные навыки работы с SQL, профилированием данных, анализом исходных систем и запросов, согласованием и сопоставлением «источник-цель». Глубокие знания ETL и ELT, пакетной и потоковой интеграции, API, захвата изменений данных (CDC), событийно-ориентированных данных и версионированных API и событийных контрактов, включая владение, обратную совместимость и эволюцию схем.
- Платформы и инструменты моделирования: Опыт работы с облачными платформами данных и современными экосистемами данных. Знание Snowflake, сервисов данных AWS, PostgreSQL, Hadoop, Informatica, dbt, Airflow, AWS Glue, SAP PowerDesigner, ERwin Data Modeler или сопоставимых инструментов моделирования, метаданных и происхождения данных является преимуществом.
- Поставка данных: Опыт применения корпоративных семантических практик, практик управления метаданными, качеством, происхождением данных, конфиденциальностью и безопасностью к управляемым данным для машинного обучения, генеративного ИИ, генерации с дополненным поиском (RAG), агентурного ИИ, инженерии признаков и продуктовых данных, включая векторные структуры и структуры вложений, репрезентативность, риск предвзятости и разрешенные элементы управления использованием.
- P&C и отраслевые стандарты: Глубокое знание концепций, жизненного цикла, терминологии и взаимосвязей данных в области имущественного и случайного страхования (P&C) для личных и коммерческих линий. Способность преобразовывать их в стабильные, повторно используемые модели, применять концепции ACORD и согласовывать канадские модели с глобальными или федеративными корпоративными моделями, документируя местные расширения и обоснованные отклонения.
- Принятие решений и влияние на заинтересованные стороны: Оценивать компромиссы между требованиями к производительности, масштабируемости, стоимости, отказоустойчивости, удобству использования, конфиденциальности и контролю. Применять сильные навыки фасилитации, консультирования, ведения переговоров и построения консенсуса для конструктивной критики, разрешения противоречивых потребностей и принятия своевременных решений с четкими доказательствами, обоснованием и согласованием интересов. Эффективно сообщать о моделях и решениях бизнес-экспертам, владельцам продуктов и продуктовых данных, кураторам данных, командам по управлению рисками и соответствию, архитекторам, инженерам, практикам ИИ и старшим руководителям.
- Лидерство и исполнение: Работать самостоятельно, влиять на других, эффективно сотрудничать с бизнес-подразделениями, архитектурой, управлением и командами по поставке, принимать на себя ответственность за результаты, расставлять приоритеты среди конкурирующих задач и эффективно работать в быстро меняющейся среде.
Что выделит вас
- Глубокие знания в области P&C Insurance и ACORD.
- Соответствующие сертификаты или формальное обучение в области управления данными, облачных платформ, управления данными или корпоративной архитектуры являются преимуществом, включая DAMA CDMP, SnowPro, AWS или TOGAF.
Что вы получите
- Диапазон заработной платы для этой должности составляет от 140 000 до 175 000 долларов США. Обратите внимание, что индивидуальная заработная плата определяется такими факторами, как знания, навыки и опыт, связанные с работой, а также внутренняя справедливость.
- Привлекательный пакет вознаграждений, включающий базовую компенсацию, право на годовой бонус, пенсионные накопления, акционерный план, медицинские льготы, поддержку личного благополучия и возможности волонтерства.
- Выдающиеся возможности карьерного развития.
- Мы будем поддерживать ваше профессиональное образование.
- Конкурентоспособный пакет отпусков с возможностью приобрести 5 дополнительных выходных дней в год.
- Программы, инициированные сотрудниками, ориентированные на гендерное равенство, ЛГБТК+, происхождение, разнообразие и инклюзивность.
- Корпоративные программы оздоровления для поддержки физического и психического здоровья наших сотрудников.
- Скидка для сотрудников на страхование жилья и автотранспорта (где применимо).
- Гибридная гибкая модель работы.
Данное объявление о вакансии относится к новой вакансии, которая была размещена как внутри компании, так и снаружи.
Aviva Canada может использовать инструменты искусственного интеллекта (ИИ) для помощи нам на протяжении всего процесса найма для проверки, оценки или отбора кандидатов на должность.
Aviva Canada приветствует заявки от всех квалифицированных лиц и имеет процесс предоставления разумного приспособления для лиц с ограниченными возможностями на всех этапах процесса найма и во время работы. Если вам требуется приспособление во время собеседования или процесса найма, свяжитесь с вашим партнером по привлечению талантов Aviva, чтобы можно было организовать соответствующее приспособление.
