Data Quality Intern

Описание компании
Сингента – это ведущая мировая организация в аграрной отрасли, укоренившаяся в науке с обязательством по повышению потенциала растений. С мощным штатом в 28 000 сотрудников более чем в 90 странах, мы посвящены решению одной из самых критичных задач человечества: увеличению производства продуктов питания при сокращении использования ресурсов. Наше разнообразное и инклюзивное рабочее пространство стимулирует нашу амбицию стать самой сотрудничающей и доверенной командой в сельскохозяйственной области. В Сингенте каждый сотрудник играет жизненно важную роль в устойчивом кормлении земного шара и уходе за нашей планетой. Начните карьеру у нас и станьте ключевой частью эволюции сельского хозяйства.

В Сингенте Канада, будучи интерном по качеству данных, вы будете заниматься передовыми инновациями для поддержки мировых фермеров в решении двойной задачи: увеличение производства продуктов питания и сохранение экологического здоровья. Ваши обязанности будут включать разработку правил проверки данных, проведение оценок качества и использование статистического анализа для выявления аномалий в данных. Эта роль поставит вас в авангарде обеспечения целостности данных и предоставления стратегических, основанных на данных, инсайтов для поддержания нашего лидерства в сельскохозяйственных решениях.

• Создавать правила проверки данных и устанавливать рамки для постоянного мониторинга состояния данных.
• Применять методы профилирования данных и статистического анализа для выявления несоответствий в наборах данных.
• Регулярный мониторинг и отчетность по метрикам качества данных.
• Выполнение рутинных оценок качества данных и составление подробных отчетов об исключениях.
• Оценка бизнес-влияния несоответствий данных и рекомендации по улучшениям.
• Анализ случаев качества данных, выявление коренных причин и разработка эффективных решений.
• Разработка полной документации для практик и процедур управления данными.

• Достаточная образовательная подготовка в области информатики, информационных систем, инженерии или в другой количественной сфере.
• Владение инструментами запросов данных и статистического анализа, такими как SQL, R, Python.
• Продвинутые навыки в техниках и инструментах анализа данных, включая MS Excel, Tableau, Salesforce Analytics и Qlik.