Менеджер по аналитике данных

Домен Data Analytics для HF определяется как область продуктов, ориентированных на клиента, охватывающая все виды аналитической отчетности, которые используются для извлечения практических знаний из данных, обеспечения принятия решений на основе данных и повышения успеха бизнеса клиента. Этот продукт предлагается нашим клиентам на всех платформах HF (HF, iHR, Ento и Thrive). В качестве менеджера по Data Analytics вам предстоит возглавить команду по аналитике данных, состоящую из специалистов по данным, инженеров по данным и программных инженеров, сфокусированных на архитектуре данных, доставке продуктов, планировании, масштабировании, безопасности и производительности. На этой должности требуется сотрудничество с продуктовой командой для определения плана развития аналитики данных и помощь в реализации этого плана. Обязанности Лидерство в команде: - Построение, развитие и руководство командой специалистов по данным, инженерами по данным и программными инженерами. - Установка ясных командных целей и ожиданий, предоставление наставничества и поддержки для усовершенствования и достижения успеха в своих ролях. - Создание атмосферы взаимной помощи и инноваций в команде, которая поощряет обмен знаниями и лучшими практиками. Техническая стратегия Data Analytics: - Совместная работа с руководством R&D по определению стратегии аналитики данных и целей организации. - Разработка и исполнение плана внедрения этих целей, включая аспекты архитектуры данных, обработки, анализа и отчетности. Анализ данных, интерпретация и визуализация данных: - Надзор за процессом сбора, очистки и анализа данных, выявление тенденций, закономерностей и практических результатов, создание инструментов для визуализации этого для наших клиентов. - Применение статистических и машинных методов обучения для выявления действенных знаний и рекомендаций. - Гармоничная работа анализа данных с бизнес-целями и задачами наших клиентов. - Создание и передача прозрачных и привлекательных визуализаций данных и отчетов, представляющих наши выводы клиентам. - Применение инструментов и платформ визуализации данных для отображения информации в формате, которому понятны не техническим членам команды. Обеспечение качества данных: - Внедрение и поддержание стандартов и процедур контроля качества данных для обеспечения точности и надежности данных, используемых для анализа. - Совместная работа с инженерами данных для усовершенствования процессов сбора и хранения данных. Следите за отраслевыми трендами: - Оставайтесь в курсе последних разработок в области аналитики данных, машинного обучения, общей AI и науки о данных. - Оценивать и анализировать новые технологии и методологии, которые могут улучшить способности в области аналитики данных. Соблюдение юридических норм и безопасности данных: - Обеспечение соблюдения всех активностей по обработке и анализу данных с требованиями по защите данных и безопасности. - Сотрудничество с командами по кибербезопасности, юридическим командам и контролерами для обеспечения соответствия всех действий, связанных с данными, соответствующим законам и нормативам. Оценка производительности: - Регулярная оценка производительности команды аналитики, предоставление обратной связи и выявление возможностей для усовершенствования. - Измерение и отчетность о влиянии инициатив в области аналитики данных. Непрерывное совершенствование: - Внедрение улучшений процессов и лучших практик для повышения эффективности и действенности функции аналитики данных. - Поощрение культуры непрерывного обучения и развития внутри команды. Коммуникация и презентации: - Эффективное общение сложных знаний и выводов о данных как техническим, так и не техническим заинтересованным сторонам. - Представление результатов анализа в убедительной и убедительной форме для влияния на принятие решений. Требования Квалификация и опыт: - Соответствующая высшее образование в области данных, IT или бизнеса, или опыт и обучение в соответствующих предыдущих ролях. - 3+ лет опыта работы в анализе/обработке данных и создании статистических моделей в роли аналитика или специалиста по данным. - 3+ лет опыта лидерства в команде по работе с данными. - Владение SQL. - Опыт работы со статистическими языками (например, R, Python) для обработки данных и получения информации. - Опыт работы с инструментами визуализации данных, включая встроенные отчеты/визуализации в программном обеспечении как услуге (например, Tableau). - Опыт создания моделей машинного обучения. Желательно: - Опыт работы с методологией Gen AI. Технические навыки: - Навыки составления отчетов и презентаций. - Навыки работы с данными для составления отчетов, создания информационных панелей и машинного обучения. - Интерес к работе с данными и математикой. - Инициативность, инновационность и стратегическое мышление. - Отличные навыки решения проблем. - Сильные коммуникационные навыки (устные и письменные). - Сильные межличностные навыки. - Высокая концентрация внимания на деталях и логическое мышление. - Умение эффективно работать с людьми и в команде. - Отличные организационные навыки. - Энтузиазм по отношению к непрерывному обучению. - Умение работать под давлением и в рамках сроков. - Хорошее коммерческое знание. - Умение объяснять сложные идеи тем, кто не имеет глубоких знаний в технологиях или данных. - Опыт работы в проектировании хранилищ данных, методологии извлечения, преобразования и загрузки, анализа данных, миграции данных, подготовки данных, графического представления, статистического анализа, составления отчетов, проверки и документирования. - Опыт работы с OLAP, OLTP, разработкой хранилищ данных, Data Lake и архитектурами lake house. - Обширный опыт работы с процессами ETL. - Обширный опыт работы с инструментами визуализации данных и встроенной отчетностью. - Опыт поиска и устранения неполадок, оптимизации производительности и устранения проблем. - Опыт использования методологии AGILE и/или процесса SCRUM. Преимущества: - Зарплата составляет примерно 200 тыс., возможны бонусы. - Гибридная модель работы. - Места работы: Сидней, Мельбурн, Брисбен.