Data Quality Analyst / Аналитик по качеству данных в Арнест ЮниРусь Новосибирск

Мы - команда управления данными и аналитической отчетности компании ЮниРусь. Мы ищем опытного аналитика для развития и поддержки качества данных. Вместе мы будем находить и декомпозировать операционные процессы, настраивать потоки данных и улучшать качество отчетности.

Для нас важен опыт в сфере Data Governance и/или Data Quality.

Стек: SQL, Python, DAX, Power Query, Git

Платформы: Arenadata Catalog, Fine Bi, Greenplum, Clickhouse, Yandex Datalens, Power BI RS

Готовы рассматривать кандидатов из любой локации

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать и внедрять процессы контроля и мониторинга качества данных на всех этапах их жизненного цикла;
• Собирать и формализовывать требования к качеству данных от бизнес-подразделений, определять метрики и пороговые значения;
• Создавать и автоматизировать проверки качества данных (профилирование, валидация, контроль консистентности и полноты);
• Подготавливать регулярные нотификаторы, отчеты и дашборды по качеству данных, взаимодействовать с Data Steward и Data Owner по результатам мониторинга;
• Поддерживать и развивать каталоги данных и карты происхождения (Data Catalog, Data Lineage), участвовать в разработке правил и политик Data Governance;
• Участвовать в проектах по повышению качества и стандартизации данных, улучшению архитектуры и обучению пользователей инструментам и практикам DQ.

Мы ожидаем:

• Отличное владение SQL и/или Python для анализа, профилирования и автоматизации проверок данных;
• Опыт работы с BI-инструментами и системами управления данными (Data Catalog, MDM, ETL-процессы);
• Понимание принципов Data Quality Framework и Data Governance, умение описывать бизнес-правила качества и источники данных;
• Навык анализа первичных и производных данных, выявления несоответствий и причин отклонений;
• Опыт взаимодействия с владельцами данных, разработчиками и бизнес-командами, умение приоритизировать задачи и выстраивать процессы.

Будет плюсом :

• Наличие завершенных профильных курсов, сертификаций (DAMA DMBOK, Data Governance, DQM и др.);
• Опыт работы с коммерческими и клиентскими данными (sell-in, sell-out, дистрибьюторские / ритейл данные).