Менеджер по качеству данных / Data Quality Manager

Дата размещения вакансии: 10.01.2025
Работодатель: Unilever
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Наша команда по руководству и управлению данными в поиске менеджера по качеству данных, который возглавит данное направление!

У вас будет возможность выстроить процесс работы с качеством данных и внедрить системный подход в бизнес процессы компании.

Чем вам предстоит заниматься:

  • Разработка стратегии и реализация практических шагов в части управления качеством данных;
  • Разработка и внедрение операционных процедур обеспечения качества данных на всем их жизненном цикле;
  • Сбор требований по качеству данных с бизнес-подразделений;
  • Создание проверок качества данных;
  • Мониторинг качества данных в системах источниках, инициализация и контроль результатов исправления данных в системах источниках по результатам работы регулярных мониторингов совместно с Data Steward и Data Owner;
  • Создание политик, правил, стандартов качества данных;
  • Профилирование данных в системах (DWH, Системы источники), формирование требований к точности, консистентности, полноте, доступности данных в системах, выставление требований на доработку ИТ-систем для обеспечения/повышения качества данных;
  • Работа с происхождением данных: анализ влияния и зависимостей, анализ соблюдения модели метаданных;
  • Разработка механизмов ведения и контроля соблюдения НМД в части основной и справочной информации;
  • Обучение пользователей использованию инструментов, разработки требований, соблюдения качества данных ответственными;
  • Создание нотификаций, операционных и сводных отчетов по качеству данных;

Мы ожидаем от вас:

  • Уверенное владение Python и SQL: создание проверок качества данных разной сложности;
  • Опыт работы с Каталогом данных (Data Catalog), бизнес-глоссарием (Business Glossary);
  • Опыт работы с процессами и инструментами обеспечения качества данных, знание методологий и принципов управления качеством;
  • Понимание жизненного цикла данных;
  • Понимание происхождения данных (data lineage);
  • Понимание моделей данных;
  • Знакомство с DMBOK DAMA, понимание принципов Data Governance;
  • Опыт работы с ETL и ELT инструментами;
  • Знакомство с конвейерами данных;
  • Развитые навыки решения проблем;
  • Готовность брать на себя ответственность за результат;
  • Проактивность и умение задавать правильные вопросы;
  • Выстраивание взаимодействия с кроссфункциональными командами;
  • Практический опыт проектирования и автоматизации сквозных (кроссфункциональных) бизнес-процессов, использования инструментов по управлению метаданными (бизнес-глоссарием, каталогом данным) и качеством данных;