AI Engineer - GCT

Integrasi Finsight dan DASH menjadi Onesight Mendukung pengembangan dashboard end-to-end untuk monitoring dan pengendalian kinerja keuangan perusahaan, termasuk pengumpulan kebutuhan bisnis, penyusunan KPI dan business rules, validasi data, pengujian sistem, serta koordinasi dengan stakeholder dan tim IT guna meningkatkan akurasi, transparansi, dan efektivitas pengambilan keputusan berbasis data. Tugas dan Tanggung Jawab: 1. Mengidentifikasi kebutuhan data dan integrasi antara Finsight dan DASH bersama tim keuangan serta pengelola aplikasi. 2. Menyusun pemetaan sumber, struktur, dan aliran data keuangan anak usaha untuk mendukung integrasi kedua aplikasi. 3. Mengembangkan dan memelihara data pipeline untuk pengambilan, transformasi, serta pemuatan data secara otomatis dan terjadwal. 4. Membangun koneksi pertukaran data melalui API, database, atau mekanisme integrasi sesuai arsitektur dan standar TI perusahaan. 5. Menerapkan standardisasi kode akun, identitas anak usaha, periode pelaporan, dan format data sesuai pemetaan yang disepakati dengan tim keuangan. 6. Menjalankan validasi dan rekonsiliasi data untuk memastikan kelengkapan, akurasi, serta konsistensi informasi antara Finsight dan DASH. 7. Mengembangkan mekanisme pencatatan proses, notifikasi kegagalan, dan pemrosesan ulang untuk menangani kendala integrasi serta mencegah duplikasi data. 8. Melaksanakan pengujian integrasi dan mendukung User Acceptance Test (UAT), termasuk menindaklanjuti temuan sebelum implementasi. 9. Menerapkan pengaturan akses dan pengamanan data keuangan sesuai kebijakan keamanan informasi perusahaan. 10. Memantau performa integrasi, mengoptimalkan pemrosesan data, serta menangani gangguan teknis setelah implementasi. 11. Menyusun dan memperbarui dokumentasi teknis, pemetaan data, konfigurasi integrasi, serta prosedur operasional dan penanganan gangguan. 12. Berkoordinasi dengan tim keuangan, pengelola aplikasi, dan vendor untuk penyelesaian kendala serta pengembangan kebutuhan integrasi selanjutnya. Kriteria: 1. SQL dan database relasional: menyusun query, menggabungkan tabel, serta mengoptimalkan pengolahan data keuangan. 2. Pemrograman Python: mengolah, membersihkan, memvalidasi, dan mengotomatisasi pertukaran data. 3. ETL/ELT dan data pipeline: membangun proses pengambilan, transformasi, serta pemuatan data secara terjadwal. 4. Integrasi API: memahami REST API, JSON, autentikasi, serta penanganan kegagalan pertukaran data. 5. Data modeling dan data warehouse: merancang struktur data untuk pelaporan keuangan dan analisis performansi anak usaha. 6. Data mapping dan standardisasi: menyelaraskan kode akun, identitas anak usaha, periode, satuan, serta format data antar-aplikasi. 7. Data quality dan rekonsiliasi: mendeteksi data tidak lengkap, duplikasi, dan selisih antara sumber dengan hasil integrasi. 8. Penjadwalan dan monitoring proses: mengatur dependensi pekerjaan, pencatatan log, notifikasi kegagalan, dan pemrosesan ulang. 9. Pengujian dan debugging: melakukan pengujian integrasi, menelusuri penyebab kesalahan, serta mendukung UAT. 10. Keamanan data: menerapkan kontrol akses, pengelolaan kredensial, enkripsi, dan audit log. 11. Git dan version control: mengelola perubahan kode, konfigurasi, dan kolaborasi pengembangan. 12. Integrasi dashboard/BI: menyiapkan dataset, koneksi, dan mekanisme pembaruan data untuk dashboard. 13. Pemahaman data keuangan: memahami struktur akun, hierarki entitas, aktual versus anggaran, serta periode bulanan dan YTD. 14.Dokumentasi teknis: menyusun diagram aliran data, kamus data, spesifikasi API, dan prosedur operasional.