Gestionnaire d'analyse de données

Le domaine de l'Analytique des Données pour HF est défini comme le produit orienté client qui comprend tous les types de rapports analytiques utilisés pour extraire des informations exploitables à partir des données, informer la prise de décision basée sur les données, et favoriser le succès commercial des clients. Ceci est proposé comme un produit à nos clients sur toutes les plateformes HF (HF, iHR, Ento et Thrive)

Dans votre rôle de Manager de l'Analytique des Données, vous serez responsable de diriger l'équipe d'analyse des données composée de scientifiques des données, d'ingénieurs des données et d'ingénieurs logiciels. L'accent est mis sur la promotion de l'architecture des données, la livraison du produit, la feuille de route, l'échelle, la sécurité et la performance.

Ce poste travaillera avec le produit pour les aider à définir la feuille de route de l'analyse des données et ensuite aider à réaliser cette feuille de route.

Responsabilités

Leadership d'équipe:

• Former, développer et diriger une équipe de scientifiques des données, d'ingénieurs des données et d'ingénieurs logiciels.
• Fixer des objectifs clairs et des attentes pour l'équipe et fournir un coaching et un mentorat pour aider les membres de l'équipe à grandir et à exceller dans leurs rôles.
• Promouvoir une culture d'équipe collaborative et innovante qui encourage le partage des connaissances et des meilleures pratiques.

Stratégie Technique d'Analyse des Données:

• Collaborer avec la direction R&D pour définir la stratégie et les objectifs d'analyse des données de l'organisation.
• Développer et mettre en œuvre une feuille de route pour atteindre ces objectifs, incluant l'architecture des données, le traitement, l'analyse et le reporting.

Analyse des Données, Interprétation et Visualisation des Données:

• Superviser la collecte, le nettoyage et l'analyse des données pour identifier les tendances, les modèles et les informations en construisant des outils pour nos clients pour visualiser cela.
• Utiliser des techniques statistiques et d'apprentissage automatique pour extraire des informations exploitables et des recommandations.
• Veiller à ce que l'analyse des données soit en adéquation avec les objectifs commerciaux de nos clients.
• Créer et communiquer des visualisations et des rapports de données clairs et convaincants qui transmettent des informations à nos clients.
• Utiliser des outils et des plateformes de visualisation des données pour présenter des informations dans un format facile à comprendre pour les membres de l'équipe non techniques.

Assurance Qualité des Données:

• Mettre en œuvre et maintenir des normes et des procédures de qualité des données pour garantir l'exactitude et la fiabilité des données utilisées pour l'analyse.
• Collaborer avec les ingénieurs des données pour améliorer les processus de collecte et de stockage des données.

Rester à jour avec les tendances de l'industrie:

• Se tenir au courant des derniers développements en matière d'analyse des données, d'apprentissage automatique, de Gen AI et de science des données.
• Identifier et évaluer les technologies et méthodologies émergentes qui pourraient améliorer l'efficacité de l'analyse des données.

Conformité et Sécurité des Données:

• Veiller à ce que les réglementations en matière de confidentialité et de sécurité des données soient respectées dans toutes les activités de manipulation et d'analyse des données.
• Collaborer avec les équipes de cybersécurité, juridique et de conformité pour garantir que les pratiques relatives aux données sont conformes aux lois et réglementations applicables.

Evaluation de la Performance:

• Evaluer régulièrement la performance de l'équipe d'analyse, fournir des retours d'information et identifier les possibilités d'amélioration.
• Mesurer et rapporter l'impact des initiatives d'analyse des données.

Amélioration Continue:

• Mettre en œuvre des améliorations de processus et des meilleures pratiques pour améliorer l'efficacité et l'efficience de la fonction d'analyse des données.
• Encourager une culture d'apprentissage et de développement continu au sein de l'équipe.

Communication et Présentation:

• Communiquer efficacement les informations et conclusions complexes sur les données à la fois aux parties prenantes techniques et non techniques.
• Présenter les résultats d'analyse de manière convaincante et persuasive pour influencer la prise de décision.

Exigences

Qualifications et Expérience

• Diplôme en Data, IT ou domaine connexe ou expérience et formation dans des postes pertinents
• 3+ années d'expérience dans l'analyse/manipulation des données et la création de modèles statistiques dans un poste d'analyste ou de scientifique des données.
• 3+ années de direction d'une équipe de données.
• Maitrise du SQL
• Expérience de l'utilisation de langages statistiques (par exemple, R, Python) pour manipuler les données et en tirer des informations.
• Expérience avec les outils de visualisation des données incluant les rapports intégrés/visualisations dans les logiciels SaaS (par exemple, Tableau)
• Expérience dans la création de modèles d'apprentissage automatique.

Souhaitable

• Expérience avec la méthode Gen AI

Compétences Techniques

• Compétences en reporting et présentation
• Manipulation de données pour le reporting, le tableau de bord et l'apprentissage automatique
• Passion pour le travail avec les données et les mathématiques.
• Pensée entreprenante, innovante et stratégique
• Excellentes compétences en résolution de problèmes.
• Fortes compétences en communication (orale et écrite)
• Forte compétences interpersonnelles
• Un œil aiguisé pour le détail et un esprit logique
• Capacité à bien travailler avec les gens et au sein d'une équipe.
• Excellentes compétences organisationnelles
• Enthousiasme pour l'apprentissage continu
• Capacité à travailler sous pression et dans les délais.
• Un bon niveau de compréhension commerciale
• Capacité à expliquer des idées complexes à ceux qui ont une connaissance limitée en technologie ou en données.
• Expérience de travail en Design de Data warehouse, méthodologies d'Extraction, de Transformation et de Chargement, Analyse des Données, migration des données, préparation des données, Présentation Graphique, Analyse Statistique, Reporting, Validation et Documentation.
• Exposition à OLAP, OLTP, développement de data warehouse, architectures de Data Lake et de Lake House
• Travaillé étroitement sur les processus ETL.
• Expérience approfondie de travail avec les outils de visualisation des données et reporting intégré.
• Expérience dans le dépannage, le réglage des performances et la résolution des problèmes.
• A utilisé la Méthodologie AGILE et/ou le processus SCRUM.

Avantages

Salaire ~200K - pourrait être composé d'un bonus

Travail hybride.

Localisation : Sydney, Melbourne, Brisbane