Керівник - Інженерія даних

Назва посади

Опис посади

#gbs

#LI-PHILIN

Назва посади:
Менеджер - Інженерія даних

Вашa роль:

• Переклад складних бізнес-вимог у масштабовані технічні рішення, які відповідають стандартам проектування сховищ даних.
• Керування розробкою та використанням моделей даних для підтримки кращих рішень та підвищення продуктивності роботи GBS Hubs та Functions
• Проектування та створення моделей даних для забезпечення ефективного звітного та аналітичного потенціалу
• Проектування рішень та побудова масштабованих каналів передачі даних за допомогою таких інструментів та технологій, як Python, SQL, Azure Databricks для індукції даних з різних систем
• Відмінні навички отримання даних, їх попередньої обробки, моделювання та впровадження
• Переклад складних бізнес-вимог у масштабовані технічні рішення та побудова каналів передачі даних (ETL)
• Огляд, покращення, проектування та розробка ETL-процесів
• Надання місця для навчання персоналу та індивідуальної підтримки
• Підтримка шляхом оперативного відгуку на системні проблеми

Ви підходите, якщо:

• Глибоке розуміння потреб у аналітиці та активність у створенні загальних рішень для підвищення продуктивності
• Володіння проектуванням та створенням просторових моделей даних для полегшення доступу, підвищення ефективності та якості даних

• Технічна стек:
  • Python: pandas, NumPy або/та Py-spark
  • SQL: SQL Server
  • Azure Databricks
  • Process Mining: Ui Path, Celonis
• Побудова каналів передачі даних (ETL)
  • Витягування даних з різних джерел, таких як SQL Database, Data Lakes, сторонні сервіси через API
  • Написання ефективних та зрозумілих трансформацій даних за допомогою pandas та/або PySpark
  • Побудова жорстких тестів та валідація на датасетах
  • Експорт трансформованих даних як плоского файлу, SQL таблиці або дельта-таблиці (parquet)
• Глибоке розуміння всіх придатних інструментів та випереджальних навичок у сфері аналітики, включаючи Python, Power BI, Power Automate, Qlik Sense, Process Mining, SAP Systems
• Здатність побудови скриптів для автоматизації за допомогою Python
• Достатні знання в Python та SQL для розуміння та відлагодження існуючого коду
• Уміння писати зрозумілий код, дотримуючись принципів "Чистого коду"
• Розуміння розподілених систем даних та досвід роботи з передовими аналітичними роботами та машинним навчанням є бажаним

Необхідні м'які навички

• Гарні комунікативні та презентаційні навички
• Висока активність, енергійність, гнучкість, винахідливість та здатність до мультитаскінгу
• Ясність думок і бачення
• Здатність генерувати ідеї та пропонувати рішення
• Дотримання строків, без погіршення якості результату

Досвід роботи

• 6-9 років досвіду, з постійно зростаючою відповідальністю за переклад бізнес-вимог в технічні вимоги і побудову ETL-каналів та моделей даних (з використанням SQL, python, Azure та інших інструментів)
• Досвід роботи з інструментами візуалізації, такими як Power BI, Qlik Sense (бажано)
• Потрібно мати досвід роботи в динамічному та швидко змінюваному середовищі
• Сильні аналітичні та комунікативних навичок. Повинна бути самодостатньо мотивованою та здатною до швидкого навчання
• Знання про машинне навчання та сертифікація Azure архітектура вітається

Освіта

• Вища технічна освіта з кількісною спеціалізацією
• Добре володіння Python, Power BI, Qlik Sense, Azure Databricks, Process Mining та SQL є обов'язковим.
• Сильне залучення до баз даних та структур даних на основі хмарних технологій

Про Philips
Ми - компанія здоров'я. Ми побудували нашу компанію навколо впевненості, що кожна людина має значення, і ми не зупинимося, поки кожен у світі не отримає якісного медичного обслуговування, на яке ми всі заслужили. Виконуйте роботу свого життя, щоб допомогти іншим.
• Дізнайтеся більше про наш бізнес.
• Дізнайтеся про нашу багату та захоплюючу історію.
• Дізнайтеся більше про нашу мету.

Якщо ви зацікавлені в цій ролі та маєте багато, але не все необхідне досвід, ми заохочуємо вас звернутися. Можливо, ви - подходящий кандидат для цієї чи інших можливостей в Philips. Дізнайтеся більше про наші зобов'язання перед різноманітністю та інклюзією тут.