RocketHuntУмный поиск работы
Made Tech
Бристоль, Великобритания
Заголовок: Старший аналитик данных Местоположение: Любой офис Made Tech в Великобритании (Бристоль / Лондон / Манчестер / Суонси) / гибридный формат
В роли старшего аналитика данных в Made Tech вы будете играть ключевую роль, помогая организациям государственного сектора стать по-настоящему основанными на данных. Вы присоединитесь к нашей команде данных в ее миссии по извлечению знаний и навыков работы с данными из разрозненных источников и их внедрению в команды разработки. Вы будете заниматься продвинутым моделированием данных, предиктивной аналитикой и визуализацией данных, что позволит нам предоставлять нашим клиентам более сложные и индивидуальные решения. Эта роль предполагает активное участие, и вы будете поддерживать проект в роли старшего участника, уделяя особое внимание: Анализ данных и отчетность: проведение углубленного анализа данных, создание отчетов и предоставление действенных выводов для клиентских проектов. Визуализация данных и BI: создание BI-дашбордов с использованием отраслевых инструментов — Power BI, Tableau, Quicksight и т. д. Взаимодействие с клиентами: сотрудничество с клиентами для понимания их потребностей, их преобразование в аналитические решения и представление результатов в ясной, действенной форме. Менторство младших аналитиков, руководство проектами, ориентированными на данные, и установление лучших практик в области анализа данных. Анализ и синтез Применение аналитических методов: Владение различными аналитическими методами, такими как статистический анализ, интеллектуальный анализ данных и качественный анализ. Способность выбирать и применять соответствующие методы в зависимости от контекста и исследовательских данных. Синтез исследовательских данных: Опыт синтеза исследовательских данных для представления действенных выводов и решений. Способность артикулировать влияние проведенного анализа на принятие решений и решение проблем. Взаимодействие со скептически настроенными коллегами: Эффективные коммуникативные навыки и навыки убеждения для взаимодействия и получения поддержки от скептически настроенных коллег. Способность содействовать сотрудничеству и решать проблемы для обеспечения соблюдения лучших практик. Консультативные навыки и навыки критики: Способность консультировать по выбору и применению аналитических методов и критически оценивать выводы коллег для обеспечения высоких стандартов в анализе данных. Управление данными Понимание источников и хранения данных: Знание различных источников данных, практик организации и хранения данных. Приверженность поддержанию целостности и доступности данных. Продвижение управления данными: Опыт продвижения стандартов управления данными и влияния на соблюдение командных практик качества данных. Постоянное совершенствование: Способность сообщать и внедрять постоянные улучшения в практике управления данными посредством документации, обучения и регулярного взаимодействия с командой. Управление набором инструментов: Опыт определения и поддержки общих наборов инструментов для управления данными, обеспечения эффективности и беспрепятственной интеграции. Опыт работы с SQL обязателен. Автоматизация управления данными: Опыт автоматизации задач управления данными для оптимизации процессов и повышения точности. (желательно) Соблюдение политик управления данными: Понимание и обеспечение соблюдения политик управления данными, поддержание безопасности данных и этических стандартов. Моделирование, очистка и обогащение данных Экспертиза в моделировании данных: Владение концептуальным, логическим и физическим моделированием данных. Способность соблюдать стандарты и лучшие практики моделирования данных. Очистка и стандартизация данных: Опыт решения проблем качества данных и обеспечения точности данных посредством методов очистки и стандартизации. Использование инструментов интеграции данных: Опыт использования ETL-инструментов для интеграции и хранения данных. Обеспечивает интероперабельность данных с другими наборами данных. Сотрудничество с специалистами по данным: Опыт сотрудничества с другими специалистами по данным для улучшения стандартов и паттернов моделирования и интеграции. Визуализация данных Интерпретация требований: Способность интерпретировать требования к визуализации данных и создавать значимые, визуально привлекательные представления, адаптированные для аудитории. Владение инструментами визуализации: Опыт работы с такими инструментами, как Tableau, Power BI, и библиотеками Python, такими как Matplotlib и Seaborn. Знание выбора соответствующих типов визуализации. Применение стандартов визуализации: Применение принципов дизайна для создания четких, точных и доступных визуализаций. Осознание вопросов доступности. Менторство в визуализации: Опыт рецензирования и консультирования младших сотрудников по улучшению качества и эффективности визуализации данных. Обеспечение качества, валидация и связывание данных Обеспечение качества данных: Опыт внедрения процессов для оценки и улучшения качества данных, включая профилирование данных, очистку и стандартизацию. Валидация и связывание данных: Способность выполнять проверки валидации данных и интегрировать данные из различных источников для обеспечения согласованности и точности. Очистка и подготовка данных: Владение определением процессов очистки данных и подготовкой данных для анализа путем обработки пропущенных значений, выбросов и дубликатов. Информирование об ограничениях данных: Опыт информирования заинтересованных сторон об ограничениях данных, предоставление контекста для принятия обоснованных решений. Обзор коллег и контроль качества: Опыт проведения обзоров коллег для проверки результатов данных, обеспечения высоких стандартов точности и надежности. Статистические методы и анализ данных Знание статистических методологий: Владение различными статистическими методами, такими как проверка гипотез, регрессионный анализ, кластеризация и анализ временных рядов. Способность выбирать соответствующие методы в зависимости от требований проекта. Анализ и интерпретация данных: Опыт использования статистического программного обеспечения или языков программирования для проведения анализа данных и получения выводов. Опыт представления результатов как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам. Применение развивающихся теорий: Готовность изучать и применять новые статистические методологии или практики для решения практических задач и адаптации к новым теориям. Коммуникация Коммуникация с заинтересованными сторонами: Опыт эффективного взаимодействия с разнообразным кругом заинтересованных сторон, включая технических и деловых специалистов. Способность управлять ожиданиями и содействовать продуктивным дискуссиям. Активная и реактивная коммуникация: Владение как проактивной коммуникацией (обновления, выводы), так и реактивной коммуникацией (ответы на запросы, решение проблем) для поддержания совместной атмосферы. Интерпретация потребностей заинтересованных сторон: Способность понимать и преобразовывать требования заинтересованных сторон в технические решения. Опыт преодоления разрыва между техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. Презентация и обмен выводами: Навыки представления сложных данных в ясной, понятной форме, адаптированной для различных аудиторий, включая высшее руководство. Логическое и творческое мышление Подход к решению проблем: Способность применять логическое и творческое мышление для решения сложных проблем путем их декомпозиции и генерации инновационных решений. Принятие решений и действия: Навыки принятия обоснованных решений, приоритизации задач и принятия соответствующих мер для эффективного решения проблем. Адаптивность и ориентация на обучение: Демонстрирует адаптивность в стратегиях и приверженность постоянному обучению и совершенствованию. Интерпретация потребностей заинтересованных сторон: Способность понимать и преобразовывать требования заинтересованных сторон в технические решения. Опыт преодоления разрыва между техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. Презентация и обмен выводами: Навыки представления сложных данных в ясной, понятной форме, адаптированной для различных аудиторий, включая высшее руководство.
Мы стремимся к построению счастливого, инклюзивного и разнообразного коллектива. Вы можете получить представление о том, как у нас работается, из нашего блога, где мы говорим о психическом здоровье, сообществах по интересам и нейроразнообразии (а также о нашей работе с клиентами и передовых практиках). Как и многие организации, мы используем Slack для общения друг с другом. Группы Slack, которые сформировались, дают представление о разнообразии внутри Made Tech. Если вы хотите поговорить с кем-то из этих групп об их опыте работы в компании, сообщите об этом своему агенту по найму или партнеру Made Tech Talent. Группы:
Мы постоянно прислушиваемся к нашим растущим командам и развиваем доступные нашим сотрудникам льготы. По мере нашего роста растут и наши льготы, а мы растем быстро. Недавно мы внедрили платформу гибких льгот, которая включает схему Smart Tech, схему Cycle to Work и индивидуальный бюджет на льготы, который вы можете инвестировать в план медицинского страхования или пенсионный план. Мы также уделяем большое внимание общению и проводим необязательный календарь социальных мероприятий и мероприятий по благополучию для всех сотрудников, к которым они могут присоединиться по желанию. Вот некоторые из наших самых популярных льгот, перечисленных ниже:
Для этой роли требуется действующий допуск SC из-за требований клиента.
Оценка RocketHunt по реальным зарплатам
Грейд
Senior
Формат работы
Гибрид
Уровень английского
B2 - Выше среднего
ИИ напишет его по твоему резюме, останется только отправить
