Analyst, Data Strategy

Notre objectif :

Chez Mastercard, nous nous efforçons de connecter et de dynamiser une économie numérique inclusive qui profite à tous, partout. Notre mission consiste à rendre les transactions sûres, simples, intelligentes et accessibles. Grâce à des données et des réseaux sécurisés, des partenariats et de la passion, nos innovations et solutions aident les individus, les institutions financières, les gouvernements et les entreprises à réaliser leur plus grand potentiel. Notre quotient de décence (DQ) façonne notre culture et tout ce que nous faisons, tant à l'intérieur qu'à l'extérieur de l'entreprise. Nous favorisons une culture d'inclusion qui respecte les forces, les points de vue et les expériences uniques de chaque employé. Nous croyons que nos divers horizons nous permettent de prendre de meilleures décisions, de faire avancer l'innovation et de produire des résultats commerciaux supérieurs.

Poste et résumé :

Poste : Analyste, Stratégie de Données

Vue d'ensemble :

L'équipe de la qualité des données au sein de l'organisation de la stratégie et de la gestion des données (Bureau du Directeur de la gestion des données) est chargée de développer et de piloter le programme de gestion des données de base de Mastercard, de renforcer les efforts de qualité des données et de garantir la plus haute qualité des actifs de données. Alors que nous facilitons de nouvelles formes de paiement, introduisons de nouveaux acteurs dans l'écosystème et élargissons la collecte de données, cette équipe joue un rôle crucial pour s'assurer que les données sont adaptées aux usages commerciaux et analytiques. Leurs responsabilités incluent l'identification des opportunités d'amélioration de la qualité des données, l'élaboration de plans d'atténuation et la coordination des activités de remédiation avec MC Tech et les propriétaires commerciaux.

Responsabilités du poste :

• Soutenir les processus visant à améliorer et à élargir les données sur les commerçants, y compris la normalisation des adresses et le géocodage, et incorporer de nouvelles sources de données sur les commerçants.
• Évaluer les problèmes de qualité dans les données des commerçants et des transactions. Soutenir les retours internes et externes pour améliorer la qualité des données soumises via les flux de transactions.
• Présenter les défis des données d'une manière compréhensible pour les équipes produits et commerciales, en fournissant une expertise sur les données des commerçants pour les efforts de développement de produits.
• Coordonner avec MC Tech pour développer des exigences de remédiation de la qualité des données pour les systèmes de base et les entrepôts de données, en gérant les projets correspondants pour une mise en œuvre réussie.
• Diriger la sensibilisation organisationnelle et la communication autour des initiatives de qualité des données, assurant une mise en œuvre fluide.
• Coordonner avec les fournisseurs critiques pour gérer les calendriers de projets et atteindre les livrables de qualité.
• Développer et mettre en œuvre des pipelines de données avec MC Tech qui soutiennent les objectifs stratégiques de l'organisation.
• Mettre en œuvre de nouvelles technologies et cadres requis par les projets.

À propos de vous :

• Expérience pratique dans la gestion de projets technologiques avec une compréhension solide des initiatives complexes de données et de technologie.
• Capacité à diriger et à influencer les autres pour atteindre les livrables.
• Compréhension des technologies émergentes, notamment l'architecture cloud, le machine learning/IA et l'infrastructure Big Data.
• Expérience en architecture de données et en construction de modèles de données.
• Maîtrise du déploiement et du travail avec des technologies Big Data comme Hadoop, Spark et Sqoop.
• Maîtrise de la programmation orientée objet (Python, Java/Springboot/J2EE, Scala).
• Expérience avec l'écosystème Hadoop (HDFS, Yarn, MapReduce, Spark, Hive, Impala).
• Familiarité avec Linux, ligne de commande Unix, scripting Shell Unix, SQL, et tout langage de script.
• Expérience avec des outils de visualisation de données tels que Tableau, Domo, et/ou PowerBI est avantage