Canadá
Meridian OneCap Credit Corp.
HOOPP (Healthcare of Ontario Pension Plan)
Analista Senior, Ciencia de Datos y Modelado de Fondos Totales
Canadá
Toronto, Ontario, Canada
PythonSQL
Traducción automática. Consulta el original.
Por qué te encantará trabajar aquí
- Cultura de alto rendimiento centrada en las personas
- Nuestro compromiso de que la equidad, la diversidad y la inclusión son fundamentales para nuestro entorno de trabajo y el éxito empresarial, lo que ayuda a los empleados a sentirse valorados y empoderados para ser ellos mismos.
- Iniciativas de aprendizaje y desarrollo, que incluyen talleres, eventos de la Serie de Ponentes y acceso a LinkedIn Learning, que apoyan el crecimiento profesional de los empleados.
- Membresía en el plan de pensiones de beneficio definido de clase mundial de HOOPP, que puede servir como una parte importante de su seguridad de jubilación.
- Beneficios competitivos de salud y dental extendidos pagados por la empresa al 100% para empleados permanentes, incluida la cobertura que apoya la diversidad y la salud mental de nuestro equipo (por ejemplo, afirmación de género, tratamientos de fertilidad y medicamentos, beneficios de apoyo psicológico de $2,500 por año, complemento de licencia parental y una cuenta de gastos de salud).
- Beneficios opcionales de salud y dental post-jubilación subvencionados al 50%
- Clases de yoga, talleres de meditación, consultas nutricionales y seminarios de bienestar
- La oportunidad de marcar la diferencia y ayudar a cuidar a quienes nos cuidan, proporcionando una jubilación financieramente segura para los trabajadores de la salud de Ontario.
Resumen del puesto
Reportando al Director de Ciencia de Datos y Modelado, Análisis de Fondos Totales, el Analista Senior aportará una profunda experiencia en IA aplicada y análisis habilitados por LLM/RAG para avanzar en la generación de informes de inversión, mejorar la generación de información analítica y permitir el acceso en lenguaje natural gobernado a los datos de inversión. El rol diseñará, construirá y escalará capacidades de informes habilitados por IA sobre bases de datos gobernadas, capas semánticas de métricas, modelos de datos analíticos y conjuntos de datos de inversión curados. Este rol también será responsable de mejorar las estructuras del almacén de datos, los data marts, las capas de agregación curadas, las capas semánticas de métricas y las prácticas modernas de ingeniería de datos en todo el ecosistema de informes.
Lo que harás
Ciencia de Datos y Modelado de Fondos Totales
- Diseñar, construir y mantener canalizaciones de ingesta y transformación ETL/ELT fiables en sistemas de datos como SAP HANA, Snowflake, Microsoft Fabric y otras plataformas de datos empresariales, con disciplina de producción suficiente para soportar informes gobernados y consumo habilitado por IA.
- Diseñar, desarrollar y mantener modelos de datos analíticos y semánticos, incluidas estructuras dimensionales, capas de agregación curadas, vistas de métricas y conjuntos de datos reutilizables que hagan que las métricas clave de inversión sean recuperables de forma coherente en interfaces de informes, análisis e IA.
- Extender la capa semántica de métricas utilizada por Power BI, Qlik, interfaces de lenguaje natural y otras herramientas, asegurando que las soluciones de LLM/RAG recuperen definiciones precisas y gobernadas, métricas versionadas y agregaciones con lógica empresarial simplificada.
- Analizar, modelar y curar datos complejos de múltiples flujos de trabajo y sistemas para producir métricas clave de confianza, información y recomendaciones que apoyen a la Alta Dirección y al Consejo para cumplir su función de supervisión y gobernanza.
- Incorporar la calidad de los datos, la documentación del linaje, los controles de reconciliación, las definiciones de métricas y la documentación del modelo en el diseño de las canalizaciones y las capas curadas para respaldar informes de inversión de confianza.
- Aplicar el desarrollo asistido por IA de análisis estadísticos, machine learning y técnicas tradicionales de ciencia de datos para acelerar la creación de prototipos analíticos, identificar los impulsores de los resultados de inversión, crear simulaciones y mejorar la información de los informes de inversión.
Investigación y Desarrollo
- Colaborar con las partes interesadas de Finanzas, Inversiones, Tecnología y Datos para identificar requisitos empresariales, oportunidades de análisis en lenguaje natural y soluciones centradas en datos que resuelvan problemas prácticos de informes y soporte a la toma de decisiones.
- Participar en el diseño y la construcción de capacidades consolidadas de análisis de inversiones, incluidos productos de datos curados, data marts analíticos, modelos semánticos y estructuras similares a cubos que expliquen los resultados de inversión en relación con las condiciones del mercado, las estrategias de negociación, la composición de activos y las exposiciones de la cartera.
- Desarrollar y mantener una comprensión profunda de las operaciones internas de Análisis de Fondos Totales, los procesos de informes de inversión, los productos de inversión institucionales y las prácticas emergentes de IA, ciencia de datos e ingeniería de análisis.
- Asociarse con las partes interesadas relacionadas para identificar casos de uso de consultas en lenguaje natural de alto valor y traducirlos en funciones de prototipo y producción basadas en conjuntos de datos gobernados y definiciones de métricas aprobadas.
- Diseñar e implementar interfaces de LLM y canalizaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) sobre conjuntos de datos curados y gobernados y capas semánticas de métricas para permitir la recuperación, explicación y análisis en lenguaje natural de métricas e información empresariales de confianza.
Innovación y Eficiencia Operativa
- Apoyar al Director en la dirección de la innovación, la mejora de los procesos empresariales, el fomento de una mentalidad innovadora dentro del Departamento y la participación de proveedores externos para mostrar oportunidades de innovación al Departamento (como inteligencia artificial, automatización robótica de procesos, machine learning, etc.).
- Fomentar una cultura de innovación, experimentación y aprendizaje continuo, garantizando al mismo tiempo que las soluciones habilitadas por IA sigan siendo gobernadas, explicables, seguras y conectadas a casos de uso reales de informes de inversión.
- Mantenerse al día con las prácticas de LLM, RAG, machine learning, ingeniería de prompts y desarrollo asistido por IA, y evaluar su aplicación práctica a los informes y análisis de inversiones institucionales.
- Liderar la investigación e identificar nuevas tecnologías, técnicas y metodologías que puedan mejorar el análisis habilitado por IA, la recuperación semántica, la automatización de informes, la calidad de los datos y la generación de información de inversión.
Lo que aportas
- 5+ años de experiencia en IA aplicada, ciencia de datos, ingeniería de análisis, ingeniería de datos o roles de análisis senior, con capacidad demostrada para aplicar LLMs, RAG, ingeniería de prompts o desarrollo asistido por IA a casos de uso empresariales o de informes prácticos.
- Avanzadas habilidades en Python y SQL, incluida la capacidad de utilizar prácticas de codificación asistida por IA para crear prototipos de soluciones analíticas, aplicar técnicas tradicionales de ciencia de datos, realizar transformaciones complejas, optimizar consultas y validar resultados.
- Sólido conocimiento fundamental de los productos de inversión institucionales y el análisis, incluidos los mercados públicos y privados, derivados, benchmarks y métricas de rendimiento en un entorno de inversión institucional.
- Experiencia en el diseño o consumo de capas semánticas, vistas de métricas gobernadas, conjuntos de datos de informes curados, modelos dimensionales, capas de agregación o data marts analíticos utilizados por herramientas de BI, análisis y recuperación habilitadas por IA.
- Familiaridad con tecnologías en la nube, patrones de ingesta y orquestación de nivel de producción, y experiencia práctica trabajando tanto con bases de datos en la nube como locales. La experiencia con Snowflake, Microsoft Fabric, SAP HANA, Power BI o Qlik es especialmente deseable.
- Experiencia práctica aplicando IA generativa, LLMs, Generación Aumentada por Recuperación (RAG), ingeniería de prompts, Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) o análisis habilitado por IA a casos de uso empresariales, financieros, de informes o de soporte a la toma de decisiones.
- Sólidas habilidades para la resolución de problemas y la capacidad de pensar de forma crítica, creativa y pragmática para desarrollar soluciones innovadoras que equilibren la capacidad de IA, el valor empresarial, la gobernanza y la mantenibilidad.
- Habilidades de comunicación efectivas para explicar el diseño de soluciones de IA, modelos de datos, definiciones de métricas, resultados analíticos y compensaciones, y traducirlos en recomendaciones empresariales para partes interesadas técnicas y no técnicas.
- Un título de Grado o Máster en Informática, Estadística, Ciencia de Datos, Finanzas, Ingeniería o un campo relacionado.
- Capacidad para trabajar de forma independiente con mínima supervisión, complementar las fortalezas del equipo existente y asumir la propiedad de los resultados de análisis habilitados por IA desde el prototipo hasta la adopción práctica.
- Alta atención al detalle, precisión y exhaustividad.
- Capacidad demostrada para interactuar con confianza y eficacia con todos los niveles de la organización y para construir relaciones de trabajo sólidas en un entorno colaborativo y orientado al equipo.
- Compartir los valores fundamentales de HOOPP de profesionalismo, responsabilidad, colaboración, compasión y confiabilidad.
El rango salarial base anual esperado para este puesto es: $103,000 - $153,000 CAD
EL SALARIO BASE REAL OFRECIDO AL CANDIDATO SELECCIONADO PUEDE VARIAR EN FUNCIÓN DE MÚLTIPLES FACTORES, INCLUIDOS, ENTRE OTROS, LA EXPERTICIA Y EL NIVEL DE EXPERIENCIA DEL INDIVIDUO APLICABLES AL PUESTO QUE SE LE OFRECE.
ESTE PUESTO ES ELEGIBLE PARA PARTICIPAR EN UNO O MÁS PLANES DE INCENTIVOS DISCRECIONALES, SUJETOS A LOS TÉRMINOS Y CONDICIONES DEL TEXTO DEL PLAN DE INCENTIVOS APLICABLE.
Este puesto es para una vacante existente.
HOOPP puede utilizar herramientas de inteligencia artificial para ayudar en la selección, evaluación y elección de candidatos para este puesto. Estas herramientas apoyan nuestro proceso de contratación pero no reemplazan el juicio y la toma de decisiones humanas.
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