Canada
Meridian OneCap Credit Corp.
HOOPP (Healthcare of Ontario Pension Plan)
Analyste principal(e), Science des données et modélisation du fonds total
Canada
Toronto, Ontario, Canada
PythonSQL
Traduction automatique. Consultez l’original.
Pourquoi vous aimerez travailler ici
- une culture axée sur la performance et les personnes
- notre engagement envers l'équité, la diversité et l'inclusion, qui sont fondamentaux pour notre environnement de travail et notre succès commercial, aidant ainsi les employés à se sentir valorisés et habilités à être eux-mêmes
- des initiatives d'apprentissage et de développement, y compris des ateliers, des événements de la série des conférenciers et l'accès à LinkedIn Learning, qui soutiennent la croissance professionnelle des employés
- l'adhésion au régime de retraite à prestations déterminées de classe mondiale de HOOPP, qui peut constituer une partie importante de votre sécurité de retraite
- des avantages sociaux concurrentiels, payés à 100% par l'entreprise, en matière de santé et de soins dentaires pour les employés permanents, y compris une couverture soutenant la diversité et la santé mentale de notre équipe (par exemple, affirmation de genre, traitement de la fertilité et des médicaments, soutien psychologique de 2,500 par année, complément de congé parental et compte de dépenses de santé).
- des avantages sociaux facultatifs pour la santé et les soins dentaires après la retraite, subventionnés à 50%
- des cours de yoga, des ateliers de méditation, des consultations nutritionnelles et des séminaires sur le bien-être
- l'opportunité de faire une différence et d'aider à prendre soin de ceux qui prennent soin de nous, en offrant une retraite financièrement sécurisée aux travailleurs de la santé de l'Ontario
Résumé du poste
Relevant du directeur, Science des données et modélisation, Analyse du fonds total, l'analyste principal(e) apportera une expertise approfondie en IA appliquée et en analyse basée sur LLM/RAG pour améliorer le reporting des investissements, renforcer la génération d'informations analytiques et permettre un accès gouverné en langage naturel aux données d'investissement. Le rôle concevra, construira et mettra à l'échelle des capacités de reporting basées sur l'IA au-dessus de fondations de données gouvernées, de couches de métriques sémantiques, de modèles de données analytiques et de jeux de données d'investissement organisés. Ce rôle sera également responsable de l'amélioration des structures d'entrepôt de données, des data marts, des couches d'agrégation organisées, des couches de métriques sémantiques et des pratiques modernes d'ingénierie des données dans l'écosystème de reporting.
Ce que vous ferez
Science des données et modélisation du fonds total
- Concevoir, construire et maintenir des pipelines d'ingestion et de transformation ETL/ELT fiables sur des systèmes de données tels que SAP HANA, Snowflake, Microsoft Fabric et d'autres plateformes de données d'entreprise, avec une discipline de production suffisante pour prendre en charge le reporting gouverné et la consommation basée sur l'IA.
- Concevoir, développer et maintenir des modèles de données analytiques et sémantiques, y compris des structures dimensionnelles, des couches d'agrégation organisées, des vues de métriques et des jeux de données réutilisables qui rendent les métriques clés d'investissement récupérables de manière cohérente sur les interfaces de reporting, d'analyse et d'IA.
- Étendre la couche de métriques sémantiques utilisée par Power BI, Qlik, les interfaces en langage naturel et d'autres outils, en veillant à ce que les solutions LLM/RAG récupèrent des définitions gouvernées et précises, des métriques versionnées et des agrégations avec une logique métier rationalisée.
- Analyser, modéliser et organiser des données complexes provenant de plusieurs flux de travail et systèmes pour produire des métriques clés fiables, des informations et des recommandations qui aident la haute direction et le conseil à remplir leur rôle de surveillance et de gouvernance.
- Intégrer la qualité des données, la documentation de lignage, les contrôles de rapprochement, les définitions de métriques et la documentation des modèles dans la conception des pipelines et des couches organisées pour soutenir un reporting d'investissement fiable.
- Appliquer le développement assisté par l'IA d'analyses statistiques, de machine learning et de techniques traditionnelles de science des données pour accélérer le prototypage analytique, identifier les moteurs de résultats d'investissement, créer des simulations et améliorer les informations du reporting d'investissement.
Recherche et développement
- Collaborer avec les parties prenantes de la finance, de l'investissement, de la technologie et des données pour identifier les exigences commerciales, les opportunités d'analyse en langage naturel et les solutions axées sur les données qui résolvent des problèmes pratiques de reporting et de support à la décision.
- Participer à la conception et à la construction de capacités d'analyse consolidées des investissements, y compris des produits de données organisés, des data marts analytiques, des modèles sémantiques et des structures de type cube qui expliquent les résultats d'investissement par rapport aux conditions du marché, aux stratégies de négociation, à la composition des actifs et aux expositions du portefeuille.
- Développer et maintenir une compréhension approfondie des opérations internes de l'analyse du fonds total, des processus de reporting des investissements, des produits d'investissement institutionnels et des pratiques émergentes en matière d'IA, de science des données et d'ingénierie analytique.
- Collaborer avec les parties prenantes concernées pour identifier les cas d'utilisation d'interrogation en langage naturel à haute valeur ajoutée et les traduire en fonctionnalités prototypes et de production basées sur des jeux de données gouvernés et des définitions de métriques approuvées.
- Concevoir et implémenter des interfaces LLM et des pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) au-dessus de jeux de données organisés et gouvernés et de couches de métriques sémantiques pour permettre la récupération, l'explication et l'analyse en langage naturel de métriques et d'informations commerciales fiables.
Innovation et efficacité opérationnelle
- Soutenir le directeur dans la direction de l'innovation, l'amélioration des processus métier, la stimulation d'un état d'esprit d'innovation au sein du département et l'engagement de fournisseurs externes pour présenter des opportunités d'innovation au département (telles que l'intelligence artificielle, l'automatisation robotisée des processus, la machine learning, etc.).
- Favoriser une culture d'innovation, d'expérimentation et d'apprentissage continu tout en garantissant que les solutions basées sur l'IA restent gouvernées, explicables, sécurisées et connectées à des cas d'utilisation réels de reporting d'investissement.
- Se tenir au courant des pratiques en matière de LLM, RAG, machine learning, ingénierie des invites et développement assisté par l'IA, et évaluer leur application pratique au reporting et à l'analyse des investissements institutionnels.
- Diriger la recherche et identifier de nouvelles technologies, techniques et méthodologies qui peuvent améliorer l'analyse basée sur l'IA, la récupération sémantique, l'automatisation du reporting, la qualité des données et la génération d'informations sur les investissements.
Ce que vous apportez
- 5+ années d'expérience en IA appliquée, en science des données, en ingénierie analytique, en ingénierie des données ou dans des rôles d'analyse senior, avec une capacité démontrée à appliquer LLMs, RAG, l'ingénierie des invites ou le développement assisté par l'IA à des cas d'utilisation commerciaux ou de reporting pratiques.
- Compétences avancées en Python et en SQL, y compris la capacité d'utiliser des pratiques de codage assistées par l'IA pour prototyper des solutions analytiques, appliquer des techniques traditionnelles de science des données, effectuer des transformations complexes, optimiser des requêtes et valider des résultats.
- Solides connaissances fondamentales des produits d'investissement institutionnels et de leur analyse, y compris les marchés publics et privés, les produits dérivés, les indices de référence et les métriques de performance dans un contexte d'investissement institutionnel.
- Expérience dans la conception ou la consommation de couches sémantiques, de vues de métriques gouvernées, de jeux de données de reporting organisés, de modèles dimensionnels, de couches d'agrégation ou de data marts analytiques utilisés par les outils de BI, d'analyse et de récupération basée sur l'IA.
- Familiarité avec les technologies cloud, les modèles d'ingestion et d'orchestration de qualité de production, et expérience pratique du travail avec des bases de données cloud et sur site. L'expérience avec Snowflake, Microsoft Fabric, SAP HANA, Power BI ou Qlik est particulièrement souhaitable.
- Expérience pratique de l'application de l'IA générative, de LLMs, de la génération augmentée par récupération (RAG), de l'ingénierie des invites, du traitement du langage naturel (NLP) ou de l'analyse assistée par l'IA à des cas d'utilisation commerciaux, financiers, de reporting ou de support à la décision.
- Solides compétences en résolution de problèmes et capacité à penser de manière critique, créative et pragmatique pour développer des solutions innovantes qui équilibrent la capacité de l'IA, la valeur commerciale, la gouvernance et la maintenabilité.
- Compétences efficaces en communication pour expliquer la conception des solutions d'IA, les modèles de données, les définitions de métriques, les résultats analytiques et les compromis, et les traduire en recommandations commerciales pour les parties prenantes techniques et non techniques.
- Un diplôme de licence ou de maîtrise en informatique, statistique, science des données, finance, ingénierie ou dans un domaine connexe.
- Capacité à travailler de manière autonome avec une supervision minimale, à compléter les forces existantes de l'équipe et à prendre en charge les résultats des analyses basées sur l'IA, du prototype à l'adoption pratique.
- Grande attention aux détails, à l'exactitude et à l'exhaustivité.
- Capacité avérée à interagir avec confiance et efficacité à tous les niveaux de l'organisation et à établir des relations de travail solides dans un environnement d'équipe et collaboratif.
- Partager les valeurs fondamentales de HOOPP : professionnalisme, responsabilité, collaboration, compassion et fiabilité.
La fourchette de salaire de base annuel attendue pour ce poste est : $103,000 - $153,000 CAD
LE SALAIRE DE BASE RÉEL OFFERT AU CANDIDAT RETENU PEUT VARIER EN FONCTION DE MULTIPLES FACTEURS, Y COMPRIS, MAIS SANS S'Y LIMITER, L'EXPERTISE ET LE NIVEAU D'EXPÉRIENCE DE LA PERSONNE APPLICABLES AU POSTE QUI LUI EST OFFERT.
CE POSTE EST ÉLIGIBLE À LA PARTICIPATION À UN OU PLUSIEURS PLANS D'INCENTIVE DISCRÉTIONNAIRES, SOUS RÉSERVE DES TERMES ET CONDITIONS DU PLAN D'INCENTIVE APPLICABLE.
Ce poste concerne un poste vacant existant.
HOOPP peut utiliser des outils d'intelligence artificielle pour aider à la présélection, à l'évaluation et à la sélection des candidats pour ce poste. Ces outils soutiennent notre processus de recrutement mais ne remplacent pas le jugement et la prise de décision humains.
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