- ทอสส์อินชัวรันซ์คือบริษัทที่ตั้งขึ้นเพื่อเป้าหมายในการสร้างนวัตกรรมในด้านการประกันภัยซึ่งเป็นหนึ่งในหลาย ๆ ด้านทางการเงินที่ทอสส์ต้องการ
- ทีมข้อมูล/โครงสร้างพื้นฐานของทอสส์อินชัวรันซ์ทำงานเพื่อทำให้ข้อมูลในโดเมนการประกันภัยมีความน่าเชื่อถือและสอดคล้องกัน
- ด้วยลักษณะเฉพาะของการประกันภัย ข้อมูลสัญญา, คอมมิชชั่น, พฤติกรรมลูกค้า, และข้อมูลการให้เครดิตมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความเชื่อมั่นจากลูกค้าและการปฏิบัติตามกฎหมาย
- ข้อมูลประกันภัยไม่ใช่เพียงแค่ตัวเลข แต่เป็นพื้นฐานในการตัดสินใจเพื่อลดความเสี่ยงของลูกค้า ทีมงานของเราทำให้ข้อมูลนั้นถูกส่งถึงเพื่อนร่วมงานได้อย่างถูกต้องและรวดเร็วเสมอ
1. การสร้างแบบจำลองข้อมูลและการสร้าง DW
- ออกแบบและดูแล Data Mart มาตรฐานตามมาตรฐาน DW ของ Toss Insurance สำหรับโดเมนที่รับผิดชอบ (IA Sales, Contract, Commission, Customer)
- เก็บและดูแล Data Mart เพื่อให้เพื่อนร่วมงานสามารถตัดสินใจได้ตามข้อมูลมาตรฐานเดียวกัน โดยมุ่งเน้นที่ Single Source of Truth
- ออกแบบโครงสร้างที่สะท้อนหลักการออกแบบฐานข้อมูลปกติและคุณสมบัติของ DW (Subject-Oriented, Integrated, Non-Volatile, Time-Variant)
- แยกการดำเนินการระหว่างมาตรฐานพื้นที่ Mart (Conformed Mart) และ Data Mart ที่บริโภคได้อย่างชัดเจน
2. การจัดการคุณภาพข้อมูล (DQ)
- สร้างตรรกะการตรวจสอบความสอดคล้องของข้อมูลและการตรวจสอบ DQ อัตโนมัติ
- ดำเนินการตรวจจับความผิดปกติของข้อมูลที่เหมาะสมกับลักษณะของโดเมนประกันภัย (ข้อผิดพลาดของสัญญา, ความไม่ตรงกันของคอมมิชชั่น, สัญญาซ้ำ ฯลฯ)
- เอกสารการกำหนด Mart, คำอธิบายคอลัมน์, ตรรกะการคำนวณผ่านระบบจัดการข้อมูลเมต้าและรักษาสถานะล่าสุด
3. แพ็คเกจ & ความปลอดภัย
- พัฒนาระบบงานแบบแบตช์บนพื้นฐานของ Airflow และดำเนินการ
- ดำเนินการตรวจสอบด้านความปลอดภัยของข้อมูล เช่น การปกปิดข้อมูลส่วนบุคคล (PII) และการจัดการสิทธิ์การเข้าถึง
- ในลักษณะของการประกันภัย สนับสนุนการสร้างข้อมูลตามมาตรฐานการรายงานของหน่วยงานกำกับดูแลและมาตรฐานบัญชี IFRS
4. ความร่วมมือกับนักพัฒนา
- ตั้งแต่ระยะเริ่มต้นของการพัฒนาสินค้าใหม่ ทบทวนการออกแบบล๊อกและแบบจำลองข้อมูลร่วมกับนักพัฒนาระบบเซิร์ฟเวอร์และเสนอความต้องการการวิเคราะห์
- ร่วมมือกับ Data Analyst, ทีมสนับสนุนการขาย, ทีมปฏิบัติการ, และทีมแพลตฟอร์มในการกำหนดดัชนีและจัดการคำขอข้อมูล
- ต้องใช้ SQL ในระดับสูง สามารถเขียนคำสั่งแบบรวมที่ซับซ้อน ฟังก์ชันหน้าต่าง และคำสั่งย่อยให้มีความเข้าใจง่าย
- ต้องมีความเข้าใจในหลักการปกติของฐานข้อมูลและรูปแบบการออกแบบ Data Warehouse (Star Schema, Snowflake Schema)
- ต้องสามารถกำหนดแนวคิดโดเมนอย่างชัดเจนเป็นผู้จัดทำข้อมูลและออกแบบโครงสร้างข้อมูลที่ง่ายและชัดเจน
- ต้องมีความสามารถในการสื่อสารในการแปลงคำขอทางธุรกิจเป็นโครงสร้างข้อมูล
- ต้องมีความสามารถในการค้นพบปัญหาคุณภาพข้อมูลด้วยตนเองและเสนอวิธีแก้ไข
เทคโนโลยีที่จำเป็น
- ต้องมี: SQL(MySQL / Oracle), Apache Airflow, Git
- แนะนำ: Python, dbt, PySpark, Tableau, Snowflake
- หากมีทักษะระดับต้นใน Python (สามารถเขียน Airflow DAG และเข้าใจโค้ดของผู้อื่น) จะดีมาก
- หากมีประสบการณ์ในการแปลงข้อมูลด้วย dbt (Data Build Tool) จะดีมาก
- หากมีประสบการณ์ในการใช้สภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบกระจาย เช่น PySpark จะดีมาก
- หากมีประสบการณ์ในการใช้คลาวด์ Data Warehouse เช่น Snowflake จะดีมาก
- หากมีประสบการณ์ในการสร้างวิชาการ/รายงานด้วย Tableau จะดีมาก
- หากมีประสบการณ์ในการออกแบบและดำเนินการตั้งแต่การเก็บข้อมูล การโหลดข้อมูล ไปจนถึงการวิเคราะห์และการแสดงข้อมูล A ถึง Z จะดีมาก
- หากมีความเข้าใจในกรอบการวิเคราะห์ AARRR Funnel จะดีมาก
- หากมีความรู้ในโดเมนการประกันภัย/การเงิน (สัญญา, คอมมิชชั่น, การเรียกร้อง, ความเสี่ยง) หรือมีประสบการณ์ในการทำงานเกี่ยวกับข้อมูลที่เกี่ยวข้อง จะดีมาก
- หากมีประสบการณ์ในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (มากกว่าหลายร้อยล้านชุด) จะดีมาก
- หากมีความเข้าใจในลักษณะของข้อมูลในประกันภัยตามมาตรฐานบัญชี IFRS 17 จะดีมาก
การรับสมัคร > สัมภาษณ์ตามหน้าที่ > สัมภาษณ์ความเข้ากันได้ทางวัฒนธรรม > การเจรจาผลประโยชน์ > ตรวจสอบอ้างอิง > ผลสัมฤทธิ์ขั้นสุดท้าย
1. โปรดตรวจสอบข้อกำหนดด้านล่างนี้
- สถานที่ทำงานคือชั้น 37 ของอาคาร D-Cube City (ที่อยู่: 662 Gyeongin-ro, Guro-gu, Seoul)
- ผู้พิการและผู้ที่มีสถานะเป็นผู้มีสิทธิในการสนับสนุนของรัฐได้รับการสนับสนุนตามกฎหมายที่เกี่ยวข้องเมื่อสมัคร
- หากมีการค้นพบข้อมูลเท็จในเรซูเม่หรือเอกสารที่ส่ง หรือมีข้อบังคับในการทำงานในประวัติการทำงาน การจ้างงานอาจถูกยกเลิก
- ผู้ที่ถูกห้ามในการจ้างงานตามกฎเกณฑ์ของทอสส์อินชัวรันซ์หรือที่มีเหตุผลในการไม่สามารถจ้างงานได้จะถูกยกเลิกการจ้างงาน
2. แนะนำให้เขียนเรซูเม่ดังนี้
- หากคุณมีประสบการณ์ในการสร้าง DW หรือการออกแบบ Data Mart กรุณาเขียนรายละเอียดที่คุณมีส่วนร่วม
- กรุณาระบุขนาดของข้อมูลที่คุณรับผิดชอบ (จำนวนแถว, จำนวนนตาราง, ความถี่ในการประมวลผล) เป็นตัวเลข
- กรุณาเขียนกรณีการค้นพบและแก้ปัญหาคุณภาพข้อมูลอย่างเฉพาะเจาะจง
- กรุณาอธิบายรูปแบบการทำงานร่วมกันกับตำแหน่งงานที่เกี่ยวข้อง (นักพัฒนา, นักวิเคราะห์, ทีมธุรกิจ)
- กรุณาเขียนเหตุผลที่คุณสมัครตำแหน่งนี้และภูมิหลังที่คุณมีความสนใจในโดเมนของทอสส์อินชัวรันซ์
- กรุณาเขียนในลักษณะที่เน้นผลกระทบและข้อเรียนรู้มากกว่าการระบุประสบการณ์เพียงอย่างเดียว.