Data Engineer – Master Data Management (MDM)

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AAIS (American Association of Insurance Services)

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 1936

💼 Beratung

⚖️ Rechtswesen

📦 Logistik

Consulting • Legal • Logistics

AAIS (American Association of Insurance Services) ist eine mitgliedergeführte, gemeinnützige Beratungsorganisation, die 1936 gegründet wurde und Produkte und Dienstleistungen für Sach- und Unfallversicherer in den Vereinigten Staaten bereitstellt. AAIS erstellt Versicherungsformulare, Handbücher, Bewertungshilfen und bietet Unterstützung zur Einhaltung von Vorschriften, Onboarding, versicherungsmathematischen Dienstleistungen, statistisches Datenmanagement und Daten-/Technologie-Toolkits (z. B. FLAMES, Speed to Market, openIDL), um Versicherern bei der Verwaltung von Einreichungen, Berichterstattung und der Markteinführungsgeschwindigkeit zu helfen. Die Organisation konzentriert sich darauf, Mitgliedsversicherer, Regulierer und Partner mit Beratungsdienstleistungen, Datenservices und Bildungsressourcen zu unterstützen, um konforme, datengetriebene Versicherungsoperationen zu fördern.

Beschreibung

• Aufbau und Pflege der MDM-Plattform, einschließlich Entity Resolution, Match-/Merge-Regeln, Survivorship-Logik und Golden-Record-Management. • Entwicklung und Durchsetzung von Datenmodellen, die die Domänen Party-, Policy- und Referenzdaten im gesamten Unternehmen unterstützen. • Konzeption von MDM-Hub-Konfigurationen (Registry-, Consolidation- oder Co-Existence-Modelle), die zum operativen Kontext von AAIS passen. • Aufbau und Pflege von MDM-Integrationsschichten, die Quellsysteme, Data Lake/Data Warehouse und nachgelagerte Konsumenten verbinden. • Definition und Implementierung von Data-Governance-Richtlinien, Standards und Workflows in Zusammenarbeit mit Data Stewards und dem Director of Data Solutions. • Entwicklung von Data-Quality-Regeln, Profiling-Routinen und Workflows für das Exception-Handling, um die Integrität der Stammdaten in allen Rechtsgebieten sicherzustellen. • Pflege von Business-Glossaren, Datenwörterbüchern und Lineage-Dokumentationen für alle Stammdaten-Domänen. • Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Definition von Datenverantwortung, Stewardship-Aufgaben und Eskalationswegen bei Datenqualitätsproblemen. • Analyse und Profiling von Quelldaten zur Bewertung von Qualität, Vollständigkeit, Atomizität und referenzieller Integrität vor dem MDM-Onboarding. • Implementierung automatisierter Data-Quality-Überwachung und Alerting, um Stammdatenausreißer proaktiv zu erkennen und das Tracking von Data-Quality-KPIs zu unterstützen. • Festlegung und Nachverfolgung von Data-Quality-KPIs und SLAs für zentrale Stammdaten-Domänen. • Entwurf und Entwicklung von Datenintegrations-Pipelines, die die MDM-Plattform aus unterschiedlichen Quellsystemen in Batch- und Near-Real-Time versorgen. • Aufbau und Pflege von ETL/ELT-Workflows mit cloud-nativen Werkzeugen (AWS Glue, Step Functions) und Integrationsplattformen. • Sicherstellung referenzieller Integrität und konsistenter Verwendung von Stammdaten-Identifiers im gesamten Daten-Ökosystem. • Unterstützung der übergreifenden Data Lake/Data Warehouse-Umgebung, Beitrag zu Datenmodellierung, Analytics Engineering und BI-Bereitstellung nach Bedarf. • Zusammenarbeit mit dem Data Engineering-Team, um sicherzustellen, dass MDM-Ergebnisse korrekt in Reporting-, Analytics- und statistische Datensammlungs-Workflows integriert werden. • Mitwirkung an Agile-Sprint-Planung, technischer Dokumentation und Peer-Code-Review-Prozessen.

🎯 Anforderungen

• Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Informationssystemen, Data Management oder einem verwandten Fachgebiet. • Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Data Engineering, davon mindestens 3 Jahre speziell in der Entwicklung von MDM-Plattformen und Data Governance. • Nachgewiesene Erfahrung in der eigenverantwortlichen Durchführung von MDM-Implementierungen End-to-End, einschließlich Datenmodell-Design, Match-/Merge-Tuning und Integrationsbereitstellung. • Erfahrung mit Data-Quality-Tools und Profiling-Methoden. • Fundierte Kenntnisse in SQL und Python. • Erfahrung in der Schaden- und Unfallversicherung (Property and Casualty) oder in anderen regulierten Branchen ist von Vorteil. • Vorteilhaft: Erfahrung mit statistischen Daten, aktuarischen Modellen oder lizenzierten statistischen Agenten-Umgebungen.

🏖️ Vorteile

• Bis zu 5 % Reisetätigkeit für jährliche Firmenveranstaltungen oder Teamsitzungen.