Brésil
Pavago
Marsh McLennan
Spécialiste - Ingénierie des Données
Brésil
São Paulo, São Paulo, Brazil
PythonSQL
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Entreprise : Guy Carpenter
Guy Carpenter est une entreprise de Marsh (NYSE : MRSH), un leader mondial en matière de risque, de réassurance et de capital, de personnes et d'investissements, et de conseil en gestion, conseillant des clients dans 130 pays. Avec un chiffre d'affaires annuel de plus de 27 milliards de dollars et plus de 95,000 collaborateurs, Marsh aide à renforcer la confiance pour prospérer grâce au pouvoir de la perspective. Pour plus d'informations sur Guy Carpenter, visitez guycarp.com, ou suivez-nous sur LinkedIn et X.
Marsh s'engage à créer un environnement de travail diversifié, inclusif et flexible. Nous visons à attirer et à retenir les meilleurs talents et à embrasser la diversité en termes d'âge, d'origine, de handicap, d'origine ethnique, de responsabilités familiales, d'orientation ou d'expression de genre, de statut matrimonial, de nationalité, de statut parental, de statut personnel ou social, d'affiliation politique, de race, de religion et de croyances, de sexe/genre, d'orientation ou d'expression sexuelle, de couleur de peau, ou de toute autre caractéristique protégée par la loi applicable.
Description
Qu'est-ce qui vous attend ?
Rejoignez l'équipe Data Strategy pour construire et exploiter des produits de données à l'échelle de l'entreprise et des applications métier sur mesure pour une activité mondiale de réassurance.
Un rôle orienté produit, en contact avec les clients, axé sur la transformation de problèmes métier en résultats fiables et présentés aux parties prenantes, de bout en bout.
Travail pratique de construction de jeux de données curatés (du bronze à l'or), de solutions spatiales/géographiques et de pipelines combinant des données clients, de courtage et actuarielles.
Travaillez en étroite collaboration avec des collègues internationaux (États-Unis/Europe) depuis le hub de Sao Paulo ; la maîtrise professionnelle de l'anglais est requise.
- Soutenir les cas d'utilisation analytiques et basés sur l'IA/ML grâce à des pipelines robustes (le développement de modèles et le MLOps de base ne sont pas l'objectif principal).
- Opportunité de prendre en charge des produits de données de qualité production, de la conception au déploiement, en passant par la surveillance et l'amélioration continue.
- Travail à fort impact sur des produits de données utilisés quotidiennement par les analystes et les agents IA dans toute l'entreprise.
- Exposition à des domaines complexes et riches en données (réassurance) et collaboration interfonctionnelle avec les parties prenantes produit, métier et techniques.
- Une culture d'ingénierie solide mettant l'accent sur la qualité, l'observabilité et la livraison fiable.
Chez Guy Carpenter, une entreprise Marsh, vous pouvez être vous-même. Nous travaillons sur des défis importants avec des collègues qui nous aident à donner le meilleur de nous-mêmes. Notre environnement unique et collaboratif vous permettra de vous concentrer sur votre succès personnel et professionnel, d'apprendre auprès des meilleurs spécialistes de l'industrie de la (ré)assurance et de vous mener vers une carrière enrichissante et impactante.
Modèle hybride à Sao Paulo :
Si vous remplissez plusieurs, mais pas toutes, les qualifications ci-dessus, nous vous encourageons toujours à postuler.
Marsh s'engage en faveur du travail hybride, qui inclut la flexibilité du travail à distance et les avantages de la collaboration, des connexions et du développement professionnel liés au travail en commun au bureau. Tous les collaborateurs de Marsh sont censés être dans leur bureau local ou travailler sur site avec les clients au moins trois jours par semaine. Les équipes basées au bureau identifieront au moins un « jour d'ancrage » par semaine où toute leur équipe sera réunie en personne.
Nous compterons sur vous pour
- Construire et maintenir des pipelines ETL/ELT, des flux d'ingestion et des modèles de données sur Databricks en utilisant Python et SQL.
- Traduire des problèmes métier ambigus en produits de données pratiques avec des critères de succès clairs.
- Assumer la responsabilité des solutions de bout en bout : conception, déploiement, surveillance, maintenance et amélioration.
- Travailler directement avec les chefs de produit, les parties prenantes métier et les partenaires techniques.
- Appliquer de solides pratiques d'ingénierie : tests, CI/CD, revue de code, observabilité, documentation, lignage, alertes et support.
- Faire des compromis judicieux entre performance, fiabilité, coût et latence, et les communiquer clairement.
- Collaborer avec les data scientists et les analystes sur des pipelines qui soutiennent les cas d'utilisation analytiques et IA/ML.
- Contribuer aux modèles d'ingénierie partagés, aux outils et aux pratiques de fiabilité.
- Utiliser les outils d'IA de manière pragmatique pour améliorer la livraison tout en validant les résultats.
Ce que vous devez avoir
- Expérience en ingénierie des données (ou rôles très similaires), avec des preuves d'opération à un niveau senior.
- Responsabilité technique avérée d'au moins un produit de données en production utilisé par de vraies parties prenantes.
- Solide maîtrise de Python et SQL ; capacité à écrire du code de qualité production.
- Expérience pratique avec Databricks (obligatoire).
- Expérience dans la construction de pipelines ETL/ELT et de systèmes de données en production.
- Expérience en matière de qualité des données, d'intégrité et de fiabilité opérationnelle en production.
- Capacité à travailler directement avec les parties prenantes métier et à transformer des exigences ambiguës en solutions pratiques ; style de travail proactif, nécessitant peu de supervision.
- Maîtrise professionnelle de l'anglais.
- Disponibilité pour le travail hybride à Sao Paulo
- Diplôme de licence dans un domaine quantitatif (ou expérience professionnelle équivalente).
Ce qui vous démarque
- Expérience en conseil.
- Expérience dans l'assurance, la réassurance, les services financiers ou d'autres domaines complexes riches en données.
- Expérience avec Azure Data Factory, dbt, ou des frameworks d'orchestration/transformation similaires.
- Expérience dans la construction ou le support de APIs, d'intégrations, de flux de travail asynchrones ou de systèmes basés sur des files d'attente.
- Expérience dans le support de produits basés sur l'IA/ML en production ; familiarité avec les concepts de MLOps.
- Exposition à des flux de données semi-structurés ou non structurés, y compris des cas d'utilisation textuels ou basés sur l'IA.
- Expérience pratique de l'utilisation de flux de développement assistés par IA en production.
- Expérience du traitement de données distribuées à grande échelle.
- Familiarité avec les outils de BI tels que Power BI, Tableau, ou Looker.
Plus d’opportunités avec un seul profil
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