Жилищный строительный сберегательный банк Отбасы банк
Специалист качества данных
Не указана
- Atlassian Jira
- Atlassian Confluence
- MS SharePoint
- Oracle BI
- DWH
- SQL
- Анализ данных
- Аналитические исследования
- Data Governance
- Базы данных
- Аналитика
Обязанности:
- Определять требования к качеству данных (DQ-правила, пороги, критичность) совместно с владельцами данных и потребителями.
- Настраивать и сопровождать DQ-метрики (полнота, корректность, актуальность, согласованность, уникальность), обеспечивать регулярный контроль и отчетность.
- Выявлять дефекты данных в источниках/витринах/отчетности, проводить анализ отклонений и формировать задачи на устранение.
- Проводить анализ первопричин (Root Cause Analysis) проблем качества данных и координировать корректирующие мероприятия с ИТ и владельцами данных.
- Контролировать соблюдение требований Data Governance и качества данных в проектах (аналитика/витрины/Big Data), участвовать в приемке данных для отчетности.
- Готовить регламенты/методические материалы по контролю качества данных и проводить коммуникации со стейкхолдерами.
- Высшее образование: экономическое и/или техническое и/или в области информационных технологий
- Опыт в области управления данными, аналитики, ИТ, бизнес-анализа — не менее 2 лет.
- Опыт работы с большими объёмами данных и различными источниками.
- Желательно: участие в проектах по аналитике, Big Data или AI.
- Знание законодательства РК и внутренних документов банка (в т.ч. по банкам/АО/ЖСС), требований по сохранности банковской/коммерческой тайны и конфиденциальной информации.
- Принципы и практика Data Quality Management; знание измерений качества: полнота, корректность, актуальность, согласованность, уникальность.
- Основы Data Governance и ролей (владелец данных, распорядитель/стeward, потребитель и т.п.).
- Понимание жизненного цикла и потоков данных, источников и потребителей данных.
- Базовое понимание архитектуры данных и хранилищ: DWH, Data Lake.
- Понимание принципов формирования управленческой и аналитической отчетности и влияния качества данных на показатели.
- Навыки анализа данных и выявления дефектов, настройки DQ-метрик, проведения RCA, формирования требований к качеству и контроля их соблюдения.
- Коммуникационные навыки для взаимодействия с бизнесом, ИТ, архитекторами данных и аналитиками.
- SQL на базовом уровне (выборки, фильтры, агрегации, проверки уникальности/дубликатов, контроль полноты/аномалий).
- Понимание принципов работы с БД и источниками данных, базовые навыки проверки витрин/слоев в DWH/Data Lake.
- Владение офисными инструментами и аналитикой: Excel (сводные, формулы, проверки), Word/PowerPoint для отчетов и методик.
- Работа с BI-инструментами (просмотр/проверка показателей, контроль корректности данных в отчетах) — на уровне пользователя/контролера качества.
- Навыки работы в корпоративных системах: постановка задач/дефектов и ведение статуса (Jira/аналог), ведение документации (Confluence/SharePoint или аналоги).
- Понимание разграничения доступа и требований ИБ при работе с данными и результатами проверок.
- Достойная оплата труда
- Участие в проектах Банка
- Премирование (от выполнения KPI)
- Возможность профессионального развития
- Обучение за счет работодателя
- Медицинское страхование (узкие специалисты, лечение у стоматолога, получение медикаментов, УЗИ и т.д.)
- Материальная помощь (заключение брака, рождение ребенка и т.д.)
- Отпуск 30 календарных дней
- Лечебное пособие на оздоровление
- Скидка на абонемент в популярный спортивный зал города
- Участие в корпоративной жизни Банка
- Участие в спортивных мероприятиях Банка (шахматы, теннис, футбол и т.д.)
- Карьерный рост
- Дружная команда.