Global Data Analyst (m/f/d)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Аналитик данных в глобальную команду трансформации. Анализ и маппинг данных из исходных систем, проектирование моделей данных и сбор требований у бизнес-заказчиков.

Задачи

• Анализировать исходные системы и понимать существующие структуры данных
• Проводить профилирование данных, оценку качества и исследовательский анализ
• Строить маппинг source-to-target и определять логику трансформации для пайплайнов, хранилищ и аналитических платформ
• Проектировать модели данных и ER-диаграммы, документировать определения данных
• Выявлять пробелы и несоответствия в данных и предлагать способы их устранения
• Работать с data-архитекторами и инженерами для валидации допущений по исходным системам
• Создавать и поддерживать BRD, FRS, user journeys, acceptance criteria, схемы процессов и систем
• Разрабатывать определения данных и KPI и вносить их в глобальный каталог данных
• Взаимодействовать с бизнес-заказчиками, выявлять проблемы и требования
• Переводить бизнес-требования в детальные функциональные и технические спецификации
• Проводить воркшопы, интервью и сессии по сбору требований
• Поддерживать планирование спринтов, груминг и приоритизацию бэклога
• Валидировать решения против бизнес-требований на этапе тестирования
• Поддерживать UAT: определять сценарии и проверять результаты
• Выявлять риски, зависимости и влияние предлагаемых изменений

Требования

• Высшее образование (бакалавр или магистр) в области Computer Science, экономики, инженерии или бизнес-администрирования
• Навыки работы с Databricks, Microsoft Azure, SQL, Python
• Опыт 5–8 лет в роли Data Analyst, Data Modeler, Technical Business Analyst или аналогичной
• Опыт анализа данных и техническая экспертиза в моделях данных, проектировании БД, data mining и сегментации
• Опыт работы в проектной команде глобальных трансформационных проектов в Operations и Supply Chain Management или HR и Finance
• Опыт работы с кросс-функциональными командами, включая разработчиков, QA и product owners
• Понимание того, как данные поддерживают процессы и добавляют бизнес-ценность

Навыки

• Databricks
• Microsoft Azure
• SQL
• Python
• Data modeling
• Data mining
• Data profiling
• Data quality assessment
• ER diagrams
• BRD
• FRS
• UAT