Data Analyst

Должность: Аналитик данных Местоположение: Любой офис Made Tech в Великобритании (Бристоль / Лондон / Манчестер / Суонси) / гибридный формат

О Made Tech Наша цель в Made Tech — использовать ориентированные на человека технологии для улучшения нашего общества. Мы верим, что, ставя людей в центр разработки, создания и предоставления государственных услуг, мы достигаем лучших результатов для всех. Мы хотим расширить возможности государственного сектора для предоставления и постоянного улучшения цифровых услуг, ориентированных на пользователя, основанных на данных и свободных от устаревших технологий.

Ключевым компонентом этого является разработка современных систем и платформ данных, которые способствуют принятию обоснованных решений для наших клиентов. Вы также будете тесно сотрудничать с клиентами, помогая формировать их стратегию в области данных.

О роли В качестве аналитика данных вы можете выполнять одну или несколько ролей в соответствии с потребностями наших клиентов. Роль очень практическая, и вы будете выступать в качестве участника проекта, уделяя особое внимание:

• Анализ данных и отчетность: проведение углубленного анализа данных, создание отчетов и предоставление действенных рекомендаций 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, перевод их в аналитические решения и четкое, действенное представление результатов.

Вам потребуется стремление добиваться результатов для пользователей. Вы будете следить за тем, чтобы учитывался более широкий контекст выполнения задач, и поддерживать согласованность между операционными и аналитическими аспектами инженерного решения.

Анализ и синтез

• Применение статистических, качественных методов и методов интеллектуального анализа данных, адаптированных к контексту исследований.
• Синтез данных для предоставления действенных рекомендаций и определения влияния на принятие решений.
• Эффективное взаимодействие со скептически настроенными коллегами для построения консенсуса и получения поддержки.

Управление данными

• Обеспечение точности, доступности и хранения данных с использованием общих источников данных.
• Соблюдение стандартов управления данными, безопасности и этики команды.
• Поддержка непрерывного совершенствования, документирования и автоматизации процессов (желательно).
• Использование и изучение инструментов управления данными для поддержания интеграции и эффективности.

Моделирование, очистка и обогащение данных

• Разработка концептуальных, логических и физических моделей данных с использованием лучших практик.
• Выполнение очистки и стандартизации данных для решения проблем качества.
• Получение опыта работы с ETL-инструментами для обеспечения интероперабельности данных между наборами данных.
• Сотрудничество с специалистами по данным для совершенствования практик моделирования и интеграции.

Визуализация данных

• Создание визуально привлекательных представлений, адаптированных к требованиям аудитории.
• Применение инструментов визуализации (например, Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn).
• Соблюдение основных принципов проектирования и доступности для создания четких, точных визуальных представлений.
• Включение обратной связи от коллег для улучшения качества визуализации.

Обеспечение качества, валидация и связывание данных

• Проведение профилирования данных, проверок валидации и связывания данных из нескольких источников.
• Подготовка наборов данных путем управления пропущенными значениями, дубликатами и расширенной очистки.
• Информирование об ограничениях данных для помощи заинтересованным сторонам в принятии обоснованных решений.
• Участие в экспертных обзорах для поддержания стандартов точности данных.

Статистические методы и анализ данных

• Применение статистических методов, включая проверку гипотез, регрессионный анализ и кластеризацию.
• Анализ данных с помощью языков программирования/программного обеспечения для обмена выводами с технической и нетехнической аудиторией.
• Исследование и применение развивающихся статистических методологий для решения реальных проблем.

Деловые навыки

• Управление ожиданиями и взаимодействие между техническими и деловыми группами заинтересованных сторон.
• Поддержание активных обновлений, реагирование на запросы и развитие совместной среды.
• Преобразование базовых бизнес-требований в технические решения.
• Упрощение сложных выводов из данных в четкие презентации для различных аудиторий.

Логическое и творческое мышление

• Логическое разложение проблем и генерация структурированных решений.

• Принятие обоснованных решений, расстановка приоритетов задач и эффективное решение проблем.

• Демонстрация адаптивности, любознательности и сильной ориентации на непрерывное обучение.

• Опыт применения различных аналитических методов, таких как статистический анализ, интеллектуальный анализ данных и качественный анализ.

• Опыт синтеза исследовательских данных для представления действенных рекомендаций и решений.

• Способность формулировать влияние своего анализа на принятие решений и решение проблем.

• Эффективные коммуникативные навыки для привлечения и получения поддержки от скептически настроенных коллег.

• Знакомство с общими источниками данных и общее понимание практик организации и хранения данных.

• Понимание стандартов управления данными и приверженность соблюдению практик качества данных, установленных командой.

• Способность вносить вклад в улучшение практик управления данными путем поддержки документирования, обучения на тренингах команды и активного участия в обсуждениях.

• Опыт использования инструментов управления данными с готовностью узнать больше о поддержании эффективности и интеграции.

• Базовое понимание политик управления данными с акцентом на соблюдение стандартов безопасности данных и этики.

• Интерес к изучению автоматизации действий по управлению данными для оптимизации процессов и повышения точности (желательно).

• Опыт работы с концептуальным, логическим и физическим моделированием данных. Способность соблюдать стандарты и лучшие практики моделирования данных.

• Опыт решения проблем качества данных и обеспечения точности данных с помощью методов очистки и стандартизации.

• Базовый опыт работы с ETL-инструментами для интеграции и хранения данных с акцентом на изучение обеспечения интероперабельности данных с другими наборами данных.

• Некоторый опыт работы с другими специалистами по данным с акцентом на изучение и улучшение практик моделирования и интеграции данных посредством командной работы.

Мы надеемся, что к этому моменту вы почувствовали энтузиазм по поводу Made Tech и предлагаемой вакансии. Свяжитесь с нашей командой по подбору персонала, если вы хотите неформально обсудить роль и вашу пригодность, прежде чем подавать заявку. Мы нанимаем на эту должность напрямую, поэтому не будем отвечать на резюме, отправленные через внешние рекрутинговые агентства.

Должна быть действующая и актуальная проверка SC (Security Check) в соответствии с требованиями нашего клиента.

Поддержка при подаче заявки Если вам нужна эта вакансия в другом формате или требуется иная поддержка при подаче заявки, пожалуйста, напишите по адресу контакт рекрутера.

Мы верим, что можем использовать технологии для улучшения государственных услуг. Мы также верим, что это может произойти наилучшим образом, когда наша собственная команда представляет общество, которое фактически пользуется услугами, над которыми мы работаем. Мы коллективно продолжаем развивать культуру, которая является счастливой, здоровой, безопасной и вдохновляющей для людей всех слоев общества и опыта, поэтому мы призываем представителей недостаточно представленных групп подавать заявки на вакансии у нас.

Когда вы подадите заявку, мы свяжем вас с членом нашей команды по подбору персонала, который поможет с любыми потребностями или корректировками, которые нам могут потребоваться для вашей заявки. Мы подготовили этот блог в качестве ресурса, чтобы поделиться информацией о разумных корректировках и примерах того, что это может включать. Мы также приветствуем любые отзывы о том, как мы можем улучшить опыт для будущих кандидатов.

Жизнь в Made Tech Мы стремимся к построению счастливого, инклюзивного и разнообразного рабочего коллектива. Вы можете получить представление о том, как здесь работается, из нашего блога, где мы говорим о психическом здоровье, сообществах по интересам и нейроразнообразии, а также о нашей клиентской работе и лучших практиках.

Как и многие организации, мы используем Slack для общения друг с другом. Группы Slack, которые сформировались, дают представление о разнообразии в Made Tech. Если вы хотите поговорить с кем-то из этих групп об их опыте работы в качестве сотрудника, пожалуйста, сообщите об этом нашей команде по подбору персонала Made Tech.

Группы:

• antiracist-activists
• disability
• lgbtqiaplus-allies-and-activists
• neurodiversity
• parents-carers
• Womxn-in-tech

Мы постоянно прислушиваемся к нашим растущим командам и развиваем доступные для наших сотрудников льготы. По мере нашего масштабирования, масштабируются и наши льготы, а мы масштабируемся быстро. Недавно мы внедрили гибкую платформу льгот, которая включает схему Smart Tech, схему «Велосипед на работу» и индивидуальный бюджет на льготы, который вы можете инвестировать в план медицинского страхования или пенсионный план. Мы также ценим общение и имеем календарь необязательных мероприятий по социальному взаимодействию и благополучию для всех сотрудников, к которым они могут присоединиться, если захотят.

Вот некоторые из наших самых популярных льгот, перечисленных ниже:

• 30 дней отпуска — мы предлагаем 30 дней оплачиваемого ежегодного отпуска
• Гибкий рабочий график — мы гибки в отношении того, сколько часов вы работаете
• Гибкий отпуск по уходу за ребенком — мы предлагаем гибкие варианты отпуска по уходу за ребенком
• Удаленная работа — мы предлагаем частичную удаленную работу для всех наших сотрудников
• Оплачиваемый отпуск — мы предлагаем оплачиваемый отпуск, а также финансовые и юридические консультации