Ведущий Специалист по Верификации и Качеству Данных

Обязанности

1. Разработка Протоколов Верификации: Создание и документирование строгих, многоступенчатых протоколов (чек-листов) для валидации поступающих данных перед их импортом в основные системы.
2. Аудит и Реконсиляция Данных: Проведение регулярных кросс-системных аудитов (например, сверка данных между CRM, ERP и хранилищем данных) для выявления расхождений (discrepancies).
3. Управление Инцидентами Качества: Выявление, приоритизация и устранение сложных инцидентов, связанных с некорректными данными (например, некорректные юридические наименования, ошибочные идентификаторы).
4. Разработка Правил Валидации: Формулирование технических требований для IT-отдела по внедрению автоматических правил валидации на уровне интерфейса ввода данных.
5. Проактивное Управление Дубликатами: Разработка и внедрение сложных алгоритмов слияния дубликатов (Master Data Management), минимизирующих потерю исторической информации.
6. Отчетность по Качеству: Регулярная подготовка детализированных отчетов для руководства о текущем уровне качества данных (Data Quality Scorecards) и влиянии ошибок на ключевые метрики (KPI).

Требования:

1. Экспертное Владение Инструментами Анализа Данных: Свободное владение MS Excel на уровне продвинутого пользователя (сводные таблицы, VLOOKUP/INDEX-MATCH, сложные формулы, Power Query для трансформации данных).
2. Знание Баз Данных и SQL: Уверенное знание основ реляционных баз данных. Способность писать базовые и средние по сложности SQL-запросы (SELECT, JOIN, WHERE, GROUP BY) для извлечения и сравнения больших массивов данных.
3. Понимание Структуры CRM/ERP: Глубокое понимание логики работы высоконагруженных CRM (например, Salesforce, SAP) и знание того, как структура данных влияет на бизнес-процессы (маркетинг, продажи, финансы).
4. Методологии Качества Данных (Data Quality): Знание концепций очистки данных (Data Cleansing), стандартизации (Standardization), дедупликации (Deduplication) и обогащения данных (Data Enrichment).
5. Аналитическое Мышление: Способность не просто находить ошибки, но и выявлять первопричину их появления в бизнес-процессах.
6. Опыт работы с API (желательно): Понимание принципов работы с API для автоматизированной проверки внешних источников данных.

Условия:

1. Среда с Высоким Объемом Данных: Работа с очень большими и сложными наборами данных (Big Data environment), требующими высокой производительности труда и стрессоустойчивости.
2. Междисциплинарное Взаимодействие: Постоянная коммуникация и координация усилий с отделами IT, Финансов, Продаж и Комплаенса для согласования стандартов данных.
3. Проектная Работа: Регулярное участие в проектах по миграции данных (Data Migration) и внедрению новых систем, где требуется полная ответственность за чистоту переносимой информации.