- Toss Insurance 是在 Toss 想要創新的各種金融領域中，專注於‘保險’領域的創新而成立的公司。
- Toss Insurance 資料/基礎設施團隊確保保險領域內資料的可靠性與一致性。
- 由於保險業的特性，我們處理合同、佣金、客戶行為和承保資料，資料品質直接影響客戶信任和合規性。
- 保險資料不僅僅是簡單的數字，這構成了減少客戶風險的決策依據。我的團隊確保資料始終準確並快速地傳達給同事。
1. 資料建模與 DW 建設
- 依據 Toss Insurance DW 標準，設計與運作負責域(IA 銷售、合同、佣金、客戶)的標準資料集市。
- 致力於實現單一事實來源，保持和管理資料集市，以便同事可以基於相同的資料標準做出決策。
- 設計出符合規範化資料庫設計原則和 DW（面向主題、整合、非揮發性、時間變化）特徵的結構。
- 明確區分標準區域資料集市(Conformed Mart)與消費區域資料集市(Data Mart)的運作。
2. 資料品質管理（DQ）
- 構建資料一致性驗證邏輯，並實現 DQ 監控自動化。
- 根據保險領域特徵，執行資料異常檢測（合同錯誤、佣金不一致、重複合同等）。
- 通過元資料管理系統對資料集市的定義、列說明和計算邏輯進行文檔化，並保持最新狀態。
3. 管道與安全
- 開發與運作基於 Airflow 的批量管道。
- 通過資料安全性審查實施個人資料(PII)遮蔽和存取控制。
- 鑑於保險業的特點，支持符合監管報告和 IFRS 會計標準的資料輸出。
4. 與開發者的協作
- 從服務開發階段開始，與後端開發者共同審查日誌設計和資料模型，提出分析要求。
- 與資料分析師、銷售支援團隊、運營團隊及平台團隊合作，定義指標及處理資料請求。
- 必須熟練使用 SQL 達到高級水平。歡迎能夠清晰編寫複雜聚合查詢、窗口函數和子查詢的申請者。
- 需要理解資料庫規範化原則和資料倉儲設計模式（星型架構、雪花架構）。
- 作為資料建模師，需能夠清晰定義領域概念，並設計出簡單明瞭的資料結構。
- 需要具備將商業請求轉換成資料結構的溝通能力。
- 需要主動發現資料品質問題並提出解決方案的能力。
主要技術堆疊
- 必須: SQL（MySQL / Oracle）、Apache Airflow、Git
- 加分: Python、dbt、PySpark、Tableau、Snowflake
- Python 初級以上（能編寫 Airflow DAG 和理解他人代碼的水平）更佳。
- 有使用 dbt（資料建構工具）進行資料轉換的經驗優先。
- 有使用 PySpark 等分散處理環境的經驗優先。
- 有使用 Snowflake 等雲資料倉庫的經驗優先。
- 有使用 Tableau 進行視覺化/報告的經驗更佳。
- 如果有從資料收集/加載到分析/視覺化的完整設計與運作經驗更佳。
- 理解 AARRR 漏斗分析框架者優先。
- 保險/金融行業知識（合同、佣金、索賠、風險）或相關資料工作經驗者優先。
- 有大規模資料處理（超過數億條紀錄）經驗者更佳。
- 了解 IFRS 17 會計標準中保險資料特性者優先。
申請 > 職位面試 > 文化適合度面試 > 薪資談判 > 背景調查 > 最終錄用
1. 請務必確認以下事項：
- 工作地點在首爾特別市九老區經仁路662號（新道林洞，D Cube City塔的37層）。
- 按照相關法律，殘疾人和國家保護對象在申請時享有優先權。
- 如果在簡歷和提交文件中發現虛假信息，或工作經歷中確認有紀律處分，可能會導致雇用被取消。
- 根據 Toss Insurance 的內部規定，禁止雇用的人员或符合不合格条件的人可能會被取消雇用。
2. 建議您這樣撰寫簡歷：
- 如果您在 DW 構建或資料集市設計方面有經驗，請明確您貢獻的具體部分。
- 請用數字表達您負責的資料規模（行數、表數、處理周期）。
- 請具體描述您發現和解決資料品質問題的案例。
- 建議描述與其他角色（開發人員、分析師、業務團隊）的協作方式。
- 請寫出申請該職位的原因以及對 Toss Insurance 領域的興趣背景。
- 請重點關注影響和學習要點，而不是單純列舉經歷。
