Canadá
Meridian OneCap Credit Corp.
HOOPP (Healthcare of Ontario Pension Plan)
Analista Sênior, Ciência de Dados e Modelagem de Fundos Totais
Canadá
Toronto, Ontario, Canada
PythonSQL
Tradução automática. Consulte o original.
Por que você vai adorar trabalhar aqui
- cultura de alta performance focada em pessoas
- nosso compromisso de que equidade, diversidade e inclusão são fundamentais para nosso ambiente de trabalho e sucesso nos negócios, o que ajuda os funcionários a se sentirem valorizados e capacitados a serem autênticos
- iniciativas de aprendizado e desenvolvimento, incluindo workshops, eventos da Série de Palestrantes e acesso ao LinkedIn Learning, que apoiam o crescimento na carreira dos funcionários
- filiação ao plano de pensão de benefício definido de classe mundial da HOOPP, que pode servir como uma parte importante da sua segurança de aposentadoria
- benefícios de saúde e odontológicos estendidos competitivos, pagos pela empresa em 100% para funcionários permanentes, incluindo cobertura que apoia a diversidade e a saúde mental de nossa equipe (por exemplo, afirmação de gênero, fertilidade e tratamento de drogas, benefícios de suporte psicológico de US$2,500 por ano, complemento de licença parental e uma conta de gastos com saúde).
- benefícios opcionais de saúde e odontológicos pós-aposentadoria subsidiados em 50%
- aulas de ioga, workshops de meditação, consultas nutricionais e seminários de bem-estar
- a oportunidade de fazer a diferença e ajudar a cuidar daqueles que cuidam de nós, fornecendo uma aposentadoria financeiramente segura para os trabalhadores da área da saúde de Ontário
Resumo da Vaga
Reportando-se ao Diretor, Ciência de Dados e Modelagem, Análise de Fundos Totais, o Analista Sênior trará profunda expertise em IA aplicada e análises habilitadas por LLM/RAG para avançar o relatório de investimentos, aprimorar a geração de insights analíticos e permitir o acesso governado em linguagem natural aos dados de investimento. A função projetará, construirá e escalará capacidades de relatório habilitadas por IA sobre fundações de dados governadas, camadas de métricas semânticas, modelos de dados analíticos e conjuntos de dados de investimento curados. Esta função também será responsável por melhorar as estruturas do data warehouse, data marts, camadas de agregação curadas, camadas de métricas semânticas e práticas modernas de engenharia de dados em todo o ecossistema de relatórios.
O que você fará
Ciência de Dados e Modelagem de Fundos Totais
- Projetar, construir e manter pipelines confiáveis de ingestão e transformação ETL/ELT em sistemas de dados como SAP HANA, Snowflake, Microsoft Fabric e outras plataformas de dados corporativas, com disciplina de produção suficiente para suportar relatórios governados e consumo habilitado por IA.
- Projetar, desenvolver e manter modelos de dados analíticos e semânticos, incluindo estruturas dimensionais, camadas de agregação curadas, visualizações de métricas e conjuntos de dados reutilizáveis que tornam as principais métricas de investimento consistentemente recuperáveis em interfaces de relatórios, análises e IA.
- Estender a camada de métricas semânticas usada por Power BI, Qlik, interfaces de linguagem natural e outras ferramentas, garantindo que as soluções de LLM/RAG recuperem definições precisas e governadas, métricas versionadas e agregações com lógica de negócios simplificada.
- Analisar, modelar e curar dados complexos de múltiplos fluxos de trabalho e sistemas para produzir métricas-chave confiáveis, insights e recomendações que apoiem a Alta Gerência e o Conselho a cumprir seu papel de supervisão e governança.
- Incorporar qualidade de dados, documentação de linhagem, controles de reconciliação, definições de métricas e documentação de modelos no design de pipelines e camadas curadas para apoiar relatórios de investimento confiáveis.
- Aplicar IA assistida no desenvolvimento de análises estatísticas, machine learning e técnicas tradicionais de ciência de dados para acelerar o protótipo analítico, identificar impulsionadores de resultados de investimento, criar simulações e aprimorar insights de relatórios de investimento.
Pesquisa e Desenvolvimento
- Colaborar com partes interessadas de Finanças, investimentos, tecnologia e dados para identificar requisitos de negócios, oportunidades de análise em linguagem natural e soluções centradas em dados que resolvam problemas práticos de relatórios e suporte à decisão.
- Participar do projeto e construção de capacidades consolidadas de análise de investimentos, incluindo produtos de dados curados, data marts analíticos, modelos semânticos e estruturas semelhantes a cubos que explicam os resultados de investimento em relação às condições de mercado, estratégias de negociação, mix de ativos e exposições de portfólio.
- Desenvolver e manter um profundo entendimento das operações internas da Análise de Fundos Totais, processos de relatórios de investimento, produtos de investimento institucional e práticas emergentes de IA, ciência de dados e engenharia de análise.
- Colaborar com as partes interessadas relacionadas para identificar casos de uso de consulta em linguagem natural de alto valor e traduzi-los em recursos de protótipo e produção fundamentados em conjuntos de dados governados e definições de métricas aprovadas.
- Projetar e implementar interfaces de LLM e pipelines de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) sobre conjuntos de dados curados e governados e camadas de métricas semânticas para permitir a recuperação, explicação e análise em linguagem natural de métricas de negócios confiáveis e insights.
Inovação e Eficiência Operacional
- Apoiar o Diretor na liderança de inovação, melhoria de processos de negócios, estímulo a uma mentalidade de inovação dentro do Departamento e engajamento de fornecedores externos para apresentar oportunidades de inovação ao Departamento (como inteligência artificial, automação robótica de processos, machine learning, etc.).
- Fomentar uma cultura de inovação, experimentação e aprendizado contínuo, garantindo que as soluções habilitadas por IA permaneçam governadas, explicáveis, seguras e conectadas a casos de uso reais de relatórios de investimento.
- Manter-se atualizado sobre LLM, RAG, machine learning, engenharia de prompt e práticas de desenvolvimento assistido por IA, e avaliar sua aplicação prática em relatórios e análises de investimento institucional.
- Liderar pesquisas e identificar novas tecnologias, técnicas e metodologias que possam melhorar análises habilitadas por IA, recuperação semântica, automação de relatórios, qualidade de dados e geração de insights de investimento.
O que você traz
- 5+ anos de experiência em IA aplicada, ciência de dados, engenharia de análise, engenharia de dados ou funções de análise sênior, com capacidade demonstrada de aplicar LLMs, RAG, engenharia de prompt ou desenvolvimento assistido por IA a casos de uso práticos de negócios ou relatórios.
- Habilidades avançadas em Python e SQL, incluindo a capacidade de usar práticas de codificação assistida por IA para prototipar soluções analíticas, aplicar técnicas tradicionais de ciência de dados, realizar transformações complexas, otimizar consultas e validar resultados.
- Sólido conhecimento fundamental de produtos e análises de investimento institucional, incluindo mercados públicos e privados, derivativos, benchmarks e métricas de desempenho em um ambiente de investimento institucional.
- Experiência em projetar ou consumir camadas semânticas, visualizações de métricas governadas, conjuntos de dados de relatórios curados, modelos dimensionais, camadas de agregação ou data marts analíticos usados por ferramentas de BI, análise e recuperação habilitada por IA.
- Familiaridade com tecnologias de nuvem, padrões de ingestão e orquestração de nível de produção, e experiência prática trabalhando com bancos de dados em nuvem e on-premises. Experiência com Snowflake, Microsoft Fabric, SAP HANA, Power BI ou Qlik é especialmente desejável.
- Experiência prática aplicando IA generativa, LLMs, Geração Aumentada por Recuperação (RAG), engenharia de prompt, Processamento de Linguagem Natural (PNL) ou análises habilitadas por IA a casos de uso de negócios, finanças, relatórios ou suporte à decisão.
- Fortes habilidades de resolução de problemas e a capacidade de pensar de forma crítica, criativa e pragmática para desenvolver soluções inovadoras que equilibrem capacidade de IA, valor de negócios, governança e manutenibilidade.
- Habilidades de comunicação eficazes para explicar o design de soluções de IA, modelos de dados, definições de métricas, resultados analíticos e trade-offs, e traduzi-los em recomendações de negócios para partes interessadas técnicas e não técnicas.
- Um diploma de Bacharel ou Mestrado em Ciência da Computação, Estatística, Ciência de Dados, Finanças, Engenharia ou um campo relacionado.
- Capaz de trabalhar de forma independente com mínima supervisão, complementar os pontos fortes da equipe existente e assumir a propriedade dos resultados de análise habilitados por IA, desde o protótipo até a adoção prática.
- Alta atenção aos detalhes, precisão e completude.
- Capacidade comprovada de interagir de forma confiante e eficaz com todos os níveis da organização e construir fortes relacionamentos de trabalho em um ambiente colaborativo e orientado para a equipe.
- Compartilhar os valores centrais da HOOPP de profissionalismo, responsabilidade, colaboração, compaixão e confiabilidade.
A faixa salarial base anual esperada para esta função é: $103,000 - $153,000 CAD
O SALÁRIO BASE REAL OFERECIDO AO CANDIDATO SELECIONADO PODE VARIAR COM BASE EM MÚLTIPLOS FATORES, INCLUINDO, MAS NÃO SE LIMITANDO A, A EXPERTISE E O NÍVEL DE EXPERIÊNCIA DO INDIVÍDUO APLICÁVEIS À FUNÇÃO QUE LHE ESTÁ SENDO OFERECIDA.
ESTA FUNÇÃO É ELEGÍVEL PARA PARTICIPAR DE PLANO(S) DE INCENTIVO DISCRICIONÁRIO, SUJEITO AOS TERMOS E CONDIÇÕES DO TEXTO DO PLANO DE INCENTIVO APLICÁVEL.
Esta vaga é para uma oportunidade existente.
A HOOPP pode usar ferramentas de inteligência artificial para auxiliar na triagem, avaliação e seleção de candidatos para esta posição. Essas ferramentas apoiam nosso processo de recrutamento, mas não substituem o julgamento e a tomada de decisão humana.
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