W skrócie
- Zadania: Wspieraj procesy zarządzania jakością danych i analizuj problemy z danymi.
- Firma: Innowacyjna firma technologiczna z elastyczną kulturą pracy.
- Benefity: Hybrydowa praca, opieka medyczna, karta Multisport i rozwój zawodowy.
- Pozostałe informacje: Możliwość rozwoju kariery i nauki w organizacji.
- Dlaczego ta praca: Zrób różnicę w zarządzaniu jakością danych w dynamicznym środowisku.
- Kwalifikacje: Doświadczenie w zarządzaniu jakością danych i umiejętności analityczne.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 108000 - 132000 zł za rok.
Nasze wymagania:
- Zrozumienie praktyk biznesowych i procesów technicznych, za które są odpowiedzialni
- Umiejętność równoważenia potrzeb biznesowych z możliwościami IT
- Silna wiedza na temat cyklu życia danych, przepływów danych, modelowania danych i systemów baz danych
- Umiejętność rozumienia wymagań biznesowych
- Silny punkt widzenia na procesy
- Doskonale rozwinięte umiejętności analizy przyczyn źródłowych
- Znajomość narzędzi, technologii i metodologii zarządzania jakością danych (DQM)
- Wykształcenie wyższe w dziedzinie systemów informacyjnych, nauki o danych, informatyki, biznesu lub pokrewnej dziedziny; preferowane wykształcenie magisterskie lub MBA
- 5+ lat doświadczenia w obszarze jakości danych, zarządzania danymi, migracji danych
- Udokumentowane sukcesy w prowadzeniu inicjatyw poprawy jakości danych w średnich i dużych organizacjach
- Znajomość języka angielskiego (w mowie i piśmie); inne języki będą mile widziane
- Poprzednie doświadczenie w migracji danych, wdrażaniu systemów, aktualizacjach S4Hana i/lub projektach transformacji biznesowej - jako atut
Mile widziane:
- Znajomość SQL, znajomość SAP Analytics Cloud i Datasphere
Zakres obowiązków:
- Wsparcie procesów DQM, takich jak definicja ram analityki danych, częstotliwość raportowania, odbiorcy oraz dalsze wsparcie w rozwoju ustandaryzowanych procesów proaktywnego zarządzania jakością danych, a także wymagane cykle ETL
- Współpraca w definiowaniu i ustalaniu KPI, reguł i wartości docelowych
- Wsparcie w pomiarze, analizie, raportowaniu i korygowaniu problemów z jakością danych
- Nadzór nad analizą przyczyn źródłowych problemów z jakością danych oraz realizacją działań korygujących
- Wsparcie dokumentacji wytycznych DQM, w tym definicji dostarczanych wyników, standardów rozwoju, wytycznych dotyczących standardów danych, klastrów danych, reguł biznesowych i migracji danych
- Wsparcie w realizacji wizji i strategii na poziomie taktycznym, równoważąc to z zarządzaniem obiektami danych i portfelem, komunikacją i zarządzaniem zmianą
- Udział w ocenie narzędzi DQM, definiowaniu obrazu docelowego i dalszym rozwoju modelu danych, zapewniając zgodność, spójność, funkcjonalność i interfejs wśród interesariuszy
Oferujemy:
- Pracę hybrydową i elastyczne godziny pracy
- Prywatną opiekę medyczną w LuxMed Group
- Platformę MyBenefit Cafeteria (z kartą Multisport dostępną)
- Ubezpieczenie na życie grupowe
- Program poleceń pracowniczych
- Profesjonalne szkolenia w obszarze odpowiedzialności
- Współfinansowanie kursów językowych
- 4 godziny wolnego w roku na badania kontrolne („Dzień na U”)
- Brak dress code’u
- Możliwość rozwoju w organizacji
- Możliwości nauki i rozwoju sponsorowane przez firmę
Data Quality Expert in Kraków – pracodawca: KION Business Services Polska Sp. z o. o.
Jako pracodawca, oferujemy elastyczne godziny pracy oraz możliwość pracy w trybie hybrydowym, co sprzyja równowadze między życiem zawodowym a prywatnym. Nasza kultura pracy opiera się na współpracy i ciągłym rozwoju, zapewniając pracownikom dostęp do profesjonalnych szkoleń oraz wsparcia w nauce języków obcych. Dodatkowo, oferujemy atrakcyjne benefity, takie jak prywatna opieka medyczna, ubezpieczenie na życie oraz programy zdrowotne, co czyni nas doskonałym miejscem dla ekspertów ds. jakości danych, którzy pragną rozwijać swoje umiejętności w dynamicznym środowisku.
Dane kontaktowe:
Zespół rekrutacyjny KION Business Services Polska Sp. z o. o.
Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Data Quality Expert in Kraków
Zrozumienie praktyk biznesowych
Procesy techniczne
Znajomość cyklu życia danych
Modelowanie danych
Systemy baz danych
Analiza przyczyn źródłowych
Narzędzia DQM
