Analityk Systemowy

OLIMP to strategiczny program transformacyjny Grupy PZU realizowany na styku biznesu i technologii. Tworzymy nowoczesny ekosystem obsługi szkód i świadczeń oparty na danych, automatyzacji, AI oraz procesach workflow. Naszym celem jest zbudowanie rozwiązania wyznaczającego nowe standardy obsługi klienta na polskim rynku ubezpieczeniowym. Projekt angażuje ekspertów wielu specjalizacji, którzy wspólnie projektują i wdrażają jeden z najważniejszych programów rozwojowych w historii PZU. Udział w projekcie to możliwość pracy przy przedsięwzięciu o strategicznym znaczeniu dla organizacji, mającym realny wpływ na przyszłość obsługi klientów oraz rozwój nowoczesnych technologii w branży ubezpieczeniowej.

Opis roli

Osoba na tym stanowisku będzie odpowiadać za analizę systemową rozwiązań danych i raportowania rozwijanych na platformie CDP dla nowego systemu obsługi szkód. Rola łączy odpowiedzialność za przekładanie potrzeb biznesowych i raportowych na szczegółowe wymagania systemowe, analizę źródeł i przepływów danych, modelowanie struktur danych oraz przygotowywanie specyfikacji dla zespołów developerskich. Analityk Systemowy będzie łącznikiem pomiędzy biznesem, analitykami biznesowymi, architekturą, zespołami systemów źródłowych, zespołem CDP oraz obszarem Dane i Analityka.

Wymagania must have

• Minimum 3 lata doświadczenia jako Analityk Systemowy / IT / Danych przy projektach związanych z platformami danych, Hurtowniami Danych, raportowaniem lub przetwarzaniem dużych wolumenów danych.
• Umiejętność pozyskiwania, analizy, dokumentowania oraz zarządzania zmianą wymagań biznesowych, funkcjonalnych, systemowych i technicznych.
• Bardzo dobra znajomość SQL oraz praktyczne doświadczenie w analizie danych, struktur baz danych, relacji między tabelami, jakości danych i wyników transformacji.
• Doświadczenie w analizie, modelowaniu i mapowaniu danych, obejmujące przygotowywanie mapowań source-to-target, modelowanie relacyjne i wymiarowe oraz definiowanie kontraktów danych i interfejsów integracyjnych.
• Znajomość procesów ETL/ELT, architektur danych (w tym Medallion Architecture) oraz zasad projektowania i działania pipeline’ów przetwarzania danych.
• Znajomość notacji i technik analitycznych, w szczególności UML, BPMN, diagramów sekwencji, przypadków użycia oraz modeli przepływu danych.
• Umiejętność definiowania wymagań niefunkcjonalnych dotyczących wydajności, dostępności, bezpieczeństwa, jakości danych, monitorowania, retencji oraz częstotliwości zasileń.
• Doświadczenie w identyfikacji zależności, wyjątków, przypadków brzegowych oraz ocenie wpływu zmian na systemy, dane i procesy biznesowe.
• Doświadczenie we współpracy z interesariuszami biznesowymi i technicznymi (Product Ownerzy, Architekci, Developerzy, Testerzy), prowadzeniu warsztatów analitycznych oraz uzgadnianiu wymagań.
• Praktyczna znajomość narzędzi wspierających analizę i zarządzanie wymaganiami (Jira, Azure DevOps, Confluence lub podobne), połączona z umiejętnością tworzenia jednoznacznej i uporządkowanej dokumentacji oraz wysokim poziomem samodzielności, odpowiedzialności i analitycznego myślenia.
• Znajomość języka angielskiego na poziomie minimum B2.
• Gotowość do świadczenia usług w Warszawie w modelu mieszanym: 3 dni stacjonarnie i 2 dni zdalnie.

Wymagania nice to have

• Doświadczenie w pracy z platformami danych opartymi na Microsoft Azure, w szczególności Azure Databricks, Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory lub rozwiązaniami o podobnym przeznaczeniu.
• Znajomość koncepcji Lakehouse, w tym Delta Lake, wersjonowania danych oraz podstaw działania Apache Spark.
• Doświadczenie w analizie rozwiązań integracyjnych opartych na Apache Kafka lub innych platformach komunikacji zdarzeniowej.
• Znajomość narzędzi i praktyk raportowych, w szczególności Power BI, modelowania semantycznego, projektowania Data Martów oraz definiowania KPI, miar, wymiarów, agregacji i historyzacji danych.
• Znajomość zagadnień Data Governance, obejmujących zarządzanie metadanymi, katalogowanie danych, data lineage, kontrolę dostępu oraz jakość danych.
• Doświadczenie w pracy z danymi objętymi wymaganiami regulacyjnymi i audytowymi, w tym znajomość zasad ochrony danych osobowych, maskowania danych oraz zarządzania uprawnieniami.
• Podstawowa umiejętność pracy z Pythonem oraz notebookami analitycznymi umożliwiająca samodzielną analizę i weryfikację danych.
• Znajomość branży ubezpieczeniowej, w szczególności procesów obsługi polis, szkód i likwidacji szkód.
• Posiadanie certyfikatów związanych z analizą biznesową, analizą systemową, platformą Microsoft Azure, Databricks lub inżynierią danych będzie dodatkowym atutem.

nr.ref.950