Lead Data Architect

Lead Data Architect

Vollzeit 120900 - 187000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
Genworth

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle Datenarchitekturen, die den Bedürfnissen von Genworth gerecht werden und sichere Datenlösungen bieten.
  • Unternehmen: Genworth ist ein mitfühlendes Unternehmen, das Familien auf ihrer Reise unterstützt.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähige Vergütung, umfassende Gesundheitsversorgung und Unterstützung für Weiterbildung.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und einem Fokus auf Vielfalt und Inklusion.
  • Warum dieser Job: Gestalte Datenlösungen, die echten Einfluss auf das Leben der Menschen haben.
  • Qualifikationen: Bachelor-Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenmodellierung.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 120900 - 187000 € pro Jahr.

At Genworth, we empower families to navigate the aging journey with confidence.

We are compassionate, experienced allies for those navigating care with guidance, products, and services that meet families where they are.

Further, we are the spouses, children, siblings, friends, and neighbors of those that need care—and we bring those experiences with us to work in serving our millions of policyholders each day.

We apply that same compassion and empathy as we work with each other and our local communities.

Genworth values all perspectives, characteristics, and experiences so that employees can bring their full, authentic selves to work to help each other and our company succeed.

We celebrate our diversity and understand that being intentional about inclusion is the only way to create a sense of belonging for all associates.

We also invest in the vitality of our local communities through grants from the Genworth Foundation, event sponsorships, and employee volunteerism.

  • Our four values guide our strategy, our decisions, and our interactions:
  • Make it human. We care about the people that make up our customers, colleagues, and communities.
  • Make it about others. We do what’s best for our customers and collaborate to drive progress.
  • Make it happen. We work with intention toward a common purpose and forge ways forward together.
  • Make it better. We create fulfilling purpose-driven careers by learning from the world and each other.
  • POSITION TITLE
  • Lead Data Architect

This role is not eligible for employment visa sponsorship.

  • LOCATION
  • This position is available to Virginia residents as Richmond or Lynchburg, VA

Hybrid in-office would be required if you reside within 50 miles of our Richmond or Lynchburg, VA office. Required in-office days are Tuesdays, Wednesdays and Thursdays.

Position Overview

You will be designing the structural blueprints for Genworth’s data systems, ensuring that the data is secure, accessible, and available so that business goals and requirements are met with your blueprints.

The blueprints will have enough detail on how data is collected, stored, integrated, transformed, and published so other teams can implement the blueprints.

The blueprints you build will also contain capability frameworks so the how data is collected, stored, integrated, transformed, and published is done in a consistent manner across teams when appropriate and also with pre built components or templates to further enable a consistent approach and enable more cost effective and faster execution of data product delivery.

Key Responsibilities

  • Establish enterprise data models including an enterprise insurance data model that is followed by different build and vendor partners.

Define data domains and structures based on business requirements.

Define and enable consistent data designs so data solution construction and data user experience is consistent. Create decision trees to define what must be consistent based on the situation and requirements.

Define and design interoperability across data solutions including the technology platforms, data pipelines, data models, ML and AI applications, data governance platforms, data security, and hyper scaler cloud services

Align and leverage data governance interoperability work such as leveraging data stewards for defining data model attribute names and definitions.

Also, work with the data governance team on metadata information about the data model that is needed for data governance management.

Data modeling

: Develop conceptual, logical, and physical data models for business intelligence, AI and ML requirements, and operational data use cases.

  • Performance Optimization: Monitor and optimize data models for query performance and scalability.
  • Required Qualifications
  • Bachelor’s degree in computer science, Information Systems, Data Science, Mathematics, or related field. Master’s degree preferred.
  • Technical qualifications
  • Minimum 3 years of experience in data modeling in a Lakehouse analytics environment.
  • Proficiency in a data modeling tool such as ER Studio.
  • Experience with big data technologies and platforms (e. g., Data Bricks, Spark, AWS, Azure).
  • Expert level in DDL and SQL development
  • Experience working with data governance, quality frameworks, and metadata management, and how this connects to data modeling practices and needs.
  • Overall qualifications
  • Strong analytical, problem-solving, and critical thinking skills needed for data modeling
  • Excellent communication and interpersonal abilities.
  • Ability to work independently and collaboratively in a cross-functional team environment.
  • Preferred Skills
  • Understanding of PII and PHI data and how they are governed and secured
  • Experience working on an agile team using agile tools, and associated practices.
  • Data taxonomies in insurance
  • Knowledge of Azure and AWS services relevant to data architecture and services
  • Knowledge of data lakes, and data pipelines that transform raw data into the data that is required
  • Day-to-Day Activities
  • Collaborating with data modelers on how their data model scope should integrate into the enterprise insurance data model
  • Participating in meetings with business stakeholders to understand analytical or operational data needs so the best data modeling approach is selected.
  • Designing and documenting data models, including entity relationships and dimensional models.
  • Collaboration and

Communication: Serve as a bridge between technical teams and business teams, clearly communicating the value and limitations of data models so adoption of the data models occurs.

  • Data model training activities so business users can effectively build required queries against the model.
  • Collaborating with data engineers to create data pipelines to populate the data models.
  • Success Factors
  • Business Acumen: Ability to understand insurance business processes, goals, and pain points to design data models that solve real-world problems.
  • Technical Expertise: Deep familiarity with modern data modeling techniques, database management, and analytics platforms.
  • Adaptability: Ability to thrive in a fast-paced, dynamic environment and quickly pivot between projects.
  • Employee Benefits & Well-Being

Genworth employees make a difference in people’s lives every day. We’re committed to making a difference in our employees’ lives.

  • Competitive Compensation & Total Rewards Incentives
  • Comprehensive Healthcare Coverage
  • Multiple 401(k) Savings Plan Options
  • Auto Enrollment in Employer-Directed Retirement Account Feature (100% employer-funded!)
  • Generous Paid Time Off – Including 12 Paid Holidays, Volunteer Time Off and Paid Family Leave
  • Disability, Life, and Long Term Care Insurance
  • Tuition Reimbursement, Student Loan Repayment and Training & Certification Support
  • Wellness support including gym membership reimbursement and Employee Assistance Program resources (work/life support, financial & legal management)
  • Caregiver and Mental Health Support Services
  • ADDITIONAL INFORMATION

Disclaimer: This role is aligned to a national market-based pay range.

Actual compensation will vary based on geographic location, experience, skills, and other job-related factors.

In addition to base salary, this role is eligible to participate in a bonus incentive plan.

Incentive compensation is based on individual and company performance and is not guaranteed.

#J-18808-Ljbffr

Lead Data Architect Arbeitgeber: Genworth

Genworth ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur wettbewerbsfähige Vergütung und umfassende Gesundheitsleistungen bietet, sondern auch eine inklusive und unterstützende Arbeitskultur fördert. Mit einem starken Fokus auf persönliche und berufliche Entwicklung, einschließlich Schulungs- und Zertifizierungsunterstützung, ermöglicht Genworth seinen Mitarbeitern, ihre Karriereziele zu erreichen, während sie gleichzeitig einen positiven Einfluss auf das Leben von Familien ausüben. Die Möglichkeit, remote zu arbeiten, insbesondere für Bewerber in den östlichen und zentralen Zeitzonen, bietet zusätzliche Flexibilität und Lebensqualität.

Genworth

Kontaktdaten:

Genworth Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Lead Data Architect erhalten könntest

Wende dich an die richtigen Communities

Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Präsentiere deine Daten-Projekte

Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!

Nimm an Meetups und Hackathons teil

Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.

Direkte Bewerbungen über unsere Seite

Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Genworth zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Lead Data Architect mit Bravour zu bestehen

Datenmodellierung
Erfahrung in Lakehouse-Analytik-Umgebungen
Prozesse zur Datenqualität
Metadatenmanagement
Kenntnisse in DDL und SQL-Entwicklung
Vertrautheit mit Big Data-Technologien (z.B. DataBricks, Spark, AWS, Azure)
Kommunikationsfähigkeiten

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.

Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!

Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!

Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Lead Data Architect bei Genworth gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Genworth vorbereitet

Bereite deine technischen Skills vor

In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!

Verschaffe dir einen Überblick über Projekte

Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!

Vorbereitung auf case studies

In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!

Zeige deine Leidenschaft für Daten

Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Genworth entscheidend sein!