Аналитик качества данных (Специалист НСИ /MDM)

Ключевые задачи:

— Анализ нормативно-справочной информации (НСИ) и качества данных в интегрируемых системах;
— Выявление дублей, аномалий и противоречий в данных, нормализация данных (компании, адреса, маршруты, типы ТС, клиенты, точки погрузки/выгрузки), проверка на соответствие бизнес-правилам, в том числе с применением ИИ-инструментов;
— Ведение нормативно-справочной информации в системах и взаимодействие с владельцами данных;
— Контроль качества загрузки данных между системами, разбор ошибок интеграции и корректности преобразования данных;
— Анализ первопричин проблем с данными, участие в формировании подходов и методологии качества данных;
— Участие в формировании ТЗ на доработку систем (в части НСИ и интеграций);
— Тестирование и приемка доработок по ТЗ;
— Участие в проектах интеграции между системами, проверка корректности загрузок данных;
— Ведение технической документации по качеству данных и нормативно-справочной информации (Data Catalog);
— Формирование отчетов по качеству данных и закрытию заявок;

Требования:

Hard Skills:

— Опыт работы от 3 лет с НСИ / MDM-решениями
— Практический опыт нормализации и очистки данных (выявление аномалий, дублей, нулевых значений, статистических выбросов)
— Навыки написания небольших ТЗ на изменение систем и взаимодействия с разработкой
— Общее понимание типов интеграций (API, шины данных)
— Опыт использования ИИ-инструментов (OpenAI или аналогов) для анализа данных, поиска аномалий, нормализации, классификации и ускорения аналитической работы
— SQL на уровне базовых запросов (SELECT, JOIN, GROUP BY)
— Навык работы с DBeaver или аналогичными инструментами

Будет плюсом:

— Опыт в логистических проектах, TMS, ERP, транспортных или интеграционных системах
— Опыт работы с адресными и географическими справочниками
— Опыт работы с MDM-подходами

Soft Skills:

— Склонность подвергать сомнению входные данные и аргументированно доказывать необходимость исправления ошибок
— Структурное мышление: способность формализовывать требования к качеству данных в виде чек-листов
— Коммуникабельность: умение аргументированно доносить до владельцев данных и разработчиков причины проблем и необходимость их исправления
— Стрессоустойчивость: умение быстро локализовать проблему
— Педантичность в ведении документации

Условия:

— Удаленный формат работы
— Живой продукт с большим количеством интеграций (внешние площадки, агрегаторы, транспортные системы), возможность напрямую влиять на качество данных и правила их обработки.
— Среда работы: Интерфейс систем, PostgreSQL, Firebird, DBeaver, API, ИИ-инструменты, транспортные данные