- Toss Insurance ist ein Unternehmen, das gegründet wurde, um Innovationen im Bereich "Versicherung" zu schaffen, eines der verschiedenen Finanzbereiche, in denen Toss Innovationen anstrebt.
- Das Daten-/Infrastrukturteam von Toss Insurance sorgt dafür, dass die Daten im gesamten Versicherungsbereich zuverlässig und konsistent sind.
- Aufgrund der Besonderheiten des Versicherungswesens spielen Vertragsdaten, Provisionsdaten, Kundenverhalten und Underwriting-Daten eine direkte Rolle Vertrauen der Kunden und Compliance.
- Versicherungsdaten sind keine reinen Zahlen. Sie dienen als Grundlage für Entscheidungen zur Risikominderung des Kunden. Unser Team sorgt dafür, dass diese Daten immer genau und schnell an die Kollegen übermittelt werden.
1. Datenmodellierung & DW Aufbau
- Auf Basis des Standarddokuments der Toss Insurance für DW entwerfen und betreiben wir den Standard-Markt für die verantwortliche Domäne (IA Vertrieb, Vertrag, Provision, Kunde).
- Wir sorgen dafür, dass unsere Kollegen Entscheidungen auf Grundlage derselben Daten treffen können, indem wir einen Single Source of Truth anstreben und den Markt pflegen und verwalten.
- Wir entwerfen eine Struktur, die die Prinzipien des normalisierten DB-Designs und die Eigenschaften des DW (Subject-Oriented, Integrated, Non-Volatile, Time-Variant) widerspiegelt.
- Wir trennen klar zwischen Standardbereichsmarkt (Conformed Mart) und Verbrauchermarkt (Data Mart).
2. Datenqualitätsmanagement (DQ)
- Wir entwickeln Logiken zur Validierung der Datenkonstanz und automatisieren das DQ-Monitoring.
- Wir führen datenbasierte Anomalieerkennung durch, die auf den spezifischen Eigenschaften des Versicherungsbereichs basiert (Vertragsfehler, Abweichungen bei Provisionen, doppelte Verträge usw.).
- Wir dokumentieren die Definition des Marktes, die Spaltenbeschreibungen und die Berechnungslogik über ein Metaverwaltungssystem und halten den aktuellen Stand.
3. Pipeline & Sicherheit
- Wir entwickeln und betreiben Batch-Pipelines auf Basis von Airflow.
- Wir führen durch Sicherheitsüberprüfungen der Daten Datenschutzmaskierungen durch und verwalten Zugriffsrechte.
- Aufgrund der Besonderheiten des Versicherungswesens unterstützen wir die Erstellung von Datenmaterialien gemäß den Berichtsanforderungen der Finanzaufsicht und den IFRS-Rechnungslegungsstandards.
4. Zusammenarbeit mit Entwicklern
- Vom Zeitpunkt der Entwicklung eines neuen Dienstes an überprüfen wir die Logikgestaltung und das Datenmodell zusammen mit den Serverentwicklern und schlagen Anforderungen für Analysen vor.
- Wir arbeiten mit Data Analysts, dem Vertriebsteam, dem Betriebsteam und dem Plattformteam zusammen, um Indikatordefinitionen und Datenanforderungen zu bearbeiten.
- SQL muss auf einem hohen Niveau beherrscht werden. Bewerber sollten in der Lage sein, komplexe Aggregatabfragen, Fensterfunktionen und Unterabfragen verständlich zu schreiben.
- Ein Verständnis der Normalisierungsprinzipien von Datenbanken und der Entwurfsmuster von Data Warehouses (Star Schema, Snowflake Schema) ist erforderlich.
- Als Datenmodellierer sollte der Bewerber in der Lage sein, domänenspezifische Konzepte klar zu definieren und eine verständliche und klare Datenstruktur zu entwerfen.
- Kommunikationsfähigkeiten sind erforderlich, um geschäftliche Anforderungen in Datenstrukturen umzuwandeln.
- Eigenverantwortung bei der Entdeckung und Lösung von Datenqualitätsproblemen ist erforderlich.
Technologiestack
- Pflicht: SQL (MySQL / Oracle), Apache Airflow, Git
- Bevorzugt: Python, dbt, PySpark, Tableau, Snowflake
Bevorzugte Qualifikationen
- Kenntnisse in Python auf mindestens Anfänger-Niveau (in der Lage, Airflow DAGs zu erstellen und den Code anderer zu verstehen) sind wünschenswert.
- Erwünscht sind Erfahrungen mit Datenumwandlungen unter Verwendung von dbt (Data Build Tool).
- Erfahrungen in verteilten Verarbeitungsumgebungen wie PySpark sind wünschenswert.
- Erfahrungen mit Cloud-Datenlagern wie Snowflake sind von Vorteil.
- Erfahrungen mit der Visualisierung/Reporting unter Verwendung von Tableau sind wünschenswert.
- Erfahrungen in der Planung und dem Betrieb von A bis Z von der Datenerfassung und -beladung bis zur Analyse und Visualisierung wären von Vorteil.
- Verständnis des AARRR-Trichteranalyse-Frameworks ist wünschenswert.
- Kenntnisse im Bereich der Versicherungs- und Finanzdomäne (Verträge, Provisionen, Ansprüche, Risiken) oder relevante Erfahrungen im Bereich der Datenverarbeitung sind wünschenswert.
- Erfahrungen mit der Verarbeitung großer Datenmengen (Hunderte Millionen mehr) sind wünschenswert.
- Verständnis der Merkmale von Versicherungsdaten im Kontext der IFRS 17 Rechnungslegungsstandards ist wünschenswert.
Bewerbung > Fachinterview > Interview zur kulturellen Eignung > Verhandlungen über die Vergütung > Referenzüberprüfung > Endgültige Zusage
1. Bitte beachten Sie die folgenden Anforderungen
- Der Arbeitsplatz befindet sich in der 37. Etage des D-Cube City-Turms, 662 Gyeongin-ro, Guro-gu, Seoul.
- Menschen mit Behinderungen und berechtigte Personen, die Anspruch auf staatliche Unterstützung haben, erfahren gemäß den geltenden Gesetzen eine bevorzugte Behandlung.
- Wenn falsche Angaben in Lebensläufen oder eingereichten Dokumenten gefunden werden oder wenn Disziplinarmaßnahmen in der Berufserfahrung festgestellt werden, kann die Einstellung widerrufen werden.
- Personen, die gemäß den internen Richtlinien von Toss Insurance von der Einstellung ausgeschlossen sind oder die Gründe für die Ablehnung haben, können ebenfalls nicht eingestellt werden.
2. Es wird empfohlen, den Lebenslauf wie folgt zu verfassen:
- Wenn Sie Erfahrung im Aufbau von DW oder bei der Gestaltung von Datenmarts haben, geben Sie bitte die spezifischen Aspekte an, zu denen Sie beigetragen haben.
- Geben Sie die Datenmenge (Anzahl der Zeilen, Anzahl der Tabellen, Verarbeitungszeit) in numerischer Form an.
- Geben Sie spezifische Fälle an, in denen Sie Datenqualitätsprobleme entdeckt und gelöst haben.
- Beschreiben Sie die Art und Weise der Zusammenarbeit mit anderen Berufen (Entwickler, Analysten, Geschäftsteams).
- Schreiben Sie bitte den Grund für die Bewerbung auf diese Position und den Hintergrund, warum Sie Interesse an der Domäne von Toss Insurance haben.
- Schreiben Sie nicht nur eine Auflistung von Erfahrungen, sondern konzentrieren Sie sich auf den Einfluss und die Lernpunkte.
