Data Quality Project Lead – Hybrid in Warsaw

Data Quality Project Lead – Hybrid in Warsaw

Warsaw Pełny etat 62100 - 75900 zł / rok (szac.) Hybrydowo
S

W skrócie

  • Zadania: Zarządzaj jakością danych i koordynuj działania między zespołami.
  • Firma: Societe Generale Global Solution Center w Polsce z innowacyjną kulturą pracy.
  • Benefity: Elastyczne godziny pracy, konkurencyjne wynagrodzenie i możliwości rozwoju zawodowego.
  • Pozostałe informacje: Praca w dynamicznym środowisku z możliwościami szybkiego rozwoju kariery.
  • Dlaczego ta praca: Wpływaj na jakość danych i współpracuj z różnorodnymi zespołami.
  • Kwalifikacje: Doświadczenie w zarządzaniu danymi i umiejętności współpracy.

Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 62100 - 75900 zł za rok.

Societe Generale Global Solution Center Poland is seeking a data quality coordinator to join the Business Transformation Office (BTO) within GLBA.

The role focuses on ensuring data quality across the GLBA data perimeter and coordinating cross-functional stakeholders to implement action plans.

You will monitor data quality indicators, participate in governance committees, and contribute to improvements in data quality processes and tools while working in Warsaw.

#J-18808-Ljbffr

Data Quality Project Lead – Hybrid in Warsaw – pracodawca: Societe Generale

Société Générale w Warszawie to doskonały pracodawca, który oferuje dynamiczne środowisko pracy w obszarze bankowości korporacyjnej i inwestycyjnej. Nasza kultura pracy opiera się na współpracy i innowacyjności, a pracownicy mają możliwość rozwoju zawodowego poprzez różnorodne inicjatywy transformacyjne oraz wsparcie w zakresie regulacji. Dodatkowo, praca w stolicy Polski zapewnia dostęp do bogatej oferty kulturalnej i zawodowej, co czyni naszą firmę atrakcyjnym miejscem dla ambitnych specjalistów.

S

Dane kontaktowe:

Zespół rekrutacyjny Societe Generale

Naszym zdaniem te umiejętności pozwolą ci błyszczeć jako Data Quality Project Lead – Hybrid in Warsaw

Koordynacja projektów
Zarządzanie jakością danych
Analiza danych
Monitorowanie wskaźników jakości danych
Współpraca międzyfunkcyjna
Uczestnictwo w komitetach zarządzających
Poprawa procesów jakości danych