Gerente de Análisis de Datos

El dominio de Análisis de Datos para HF se define como el dominio del producto orientado al cliente que incluye todos los tipos de informes analíticos que se utilizan para extraer conclusiones accionables de los datos, informar la toma de decisiones basada en datos y impulsar el éxito empresarial de los clientes. Esto se ofrece como un producto a nuestros clientes en todas las plataformas de HF (HF, iHR, Ento y Thrive).

En tu función como Gerente de Análisis de Datos, serás responsable de liderar el equipo de análisis de datos compuesto por científicos de datos, ingenieros de datos e ingenieros de software. El enfoque está en impulsar la arquitectura de datos, la entrega del producto, la hoja de ruta, la escala, la seguridad y el rendimiento.

Este rol trabajará con el producto para ayudarles a definir la hoja de ruta de análisis de datos y luego ayudar a entregar esa hoja de ruta.

Responsabilidades

Liderazgo de equipo:

• Construir, desarrollar y liderar un equipo de científicos de datos, ingenieros de datos e ingenieros de software.
• Establecer metas y expectativas claras para el equipo y proporcionar formación y mentoría para ayudar a los miembros del equipo a crecer y sobresalir en sus roles.
• Fomentar una cultura de equipo colaborativa e innovadora que fomente el intercambio de conocimientos y mejores prácticas.

Estrategia técnica de análisis de datos:

• Colaborar con la dirección de I+D para definir la estrategia y los objetivos de análisis de datos de la organización.
• Desarrollar e implementar una hoja de ruta para lograr estos objetivos, incluyendo la arquitectura de datos, el procesamiento, el análisis y la generación de informes.

Análisis de datos, interpretación y visualización de datos:

• Supervisar la recogida, limpieza y análisis de datos para identificar tendencias, patrones e ideas mediante la construcción de herramientas para que nuestros clientes las visualicen.
• Utilizar técnicas de estadística y aprendizaje automático para extraer conclusiones accionables y recomendaciones.
• Asegurarse de que el análisis de datos se alinee con los objetivos y metas de negocio de nuestros clientes.
• Crear y comunicar visualizaciones y informes de datos claros y convincentes que transmitan las ideas a nuestros clientes.
• Utilizar herramientas y plataformas de visualización de datos para presentar información en un formato digerible para los miembros del equipo no técnicos.

Garantía de calidad de los datos:

• Implementar y mantener los estándares y procedimientos de calidad de los datos para asegurar la precisión y fiabilidad de los datos utilizados para el análisis.
• Colaborar con los ingenieros de datos para mejorar los procesos de recogida y almacenamiento de datos.

Manténgase al día con las tendencias de la industria:

• Mantenerse al día con los últimos desarrollos en análisis de datos, aprendizaje automático, Gen AI y ciencia de datos.
• Identificar y evaluar tecnologías y metodologías emergentes que podrían mejorar la efectividad del análisis de datos.

Cumplimiento y seguridad de los datos:

• Asegurar que se cumplan las regulaciones de privacidad y seguridad de los datos en todas las actividades de manejo y análisis de datos.
• Colaborar con los equipos de seguridad cibernética, legal y de cumplimiento para asegurar que las prácticas relacionadas con los datos estén alineadas con las leyes y regulaciones relevantes.

Evaluación del rendimiento:

• Evaluar regularmente el rendimiento del equipo de análisis, proporcionar retroalimentación e identificar oportunidades de mejora.
• Medir e informar sobre el impacto de las iniciativas de análisis de datos.

Mejora continua:

• Implementar mejoras de procesos y mejores prácticas para realzar la eficiencia y efectividad de la función de análisis de datos.
• Fomentar una cultura de aprendizaje y desarrollo continuo dentro del equipo.

Comunicación y presentación:

• Comunicar eficazmente ideas y hallazgos complejos de datos tanto a las partes interesadas técnicas como a las no técnicas.
• Presentar los resultados del análisis de forma persuasiva para influir en la toma de decisiones.

Requisitos

Calificaciones y experiencia

• Calificación terciaria relevante en una carrera de Datos, IT o empresarial o experiencia y formación en roles anteriores relevantes
• 3+ años de experiencia en análisis/manipulación de datos y construcción de modelos estadísticos en una posición de analista o científico de datos.
• 3+ años liderando un equipo de datos.
• Proficiencia en SQL
• Experiencia utilizando lenguajes estadísticos (por ejemplo, R, Python) para manipular datos y obtener ideas.
• Experiencia con herramientas de visualización de datos incluyendo informes/visualizaciones integrados en software SaaS (por ejemplo, Tableau)
• Experiencia construyendo modelos de aprendizaje automático.

Deseable:

• Experiencia con la metodología Gen AI

Habilidades técnicas

• Habilidades de generación de informes y presentación
• Manipulación de datos para generación de informes, creación de cuadros de mando y aprendizaje automático
• Amor por trabajar con datos y matemáticas.
• Pensamiento emprendedor, innovador y estratégico
• Excelentes habilidades para la resolución de problemas.
• Fuertes habilidades de comunicación (oral y escrita)
• Fuertes habilidades interpersonales
• Un agudo ojo para los detalles y una mente lógica
• Capacidad para trabajar bien con las personas y dentro de los equipos.
• Excelentes habilidades organizativas
• Entusiasmo por el aprendizaje continuo
• Capacidad para trabajar bajo presión y con plazos de tiempo.
• Buen nivel de comprensión comercial
• Capacidad para explicar ideas complejas a aquellos con conocimientos limitados de tecnología o datos.
• Experiencia trabajando en diseño de almacenes de datos, metodologías de Extracción, Transformación y Carga, Análisis de datos, migración de datos, preparación de datos, presentación gráfica, Análisis estadístico, generación de Informes, validación y documentación.
• Exposición a OLAP, OLTP, desarrollo de almacenes de datos, arquitecturas de Data Lake y lake house
• Trabajó extensivamente en procesos ETL.
• Amplia experiencia trabajando con herramientas de visualización de datos y generación de informes integrados.
• Experiencia en resolución de problemas, afinación del rendimiento y resolución de problemas.
• Utilizó la metodología AGILE y/o el proceso SCRUM.

Beneficios:

Salario ~200K - podría estar compuesto por bonos

Trabajo híbrido.

Ubicación: Sydney, Melbourne, Brisbane