Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
PProtolabs
Хайдарабад, Индия3 месяца назад
Опыт работы
от 4 лет
Формат работы
Офис
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Присоединяйтесь к команде в качестве нашего нового инженера по аналитике (качество) — Индия
Вы будете отвечать за создание и развитие фреймворков, обеспечивающих доверие, надежность и точность нашей современной платформы данных. Работая в тесном сотрудничестве с инженерами по аналитике, инженерами по данным и аналитиками данных, вы будете проектировать интеллектуальные фреймворки для обеспечения качества данных, тестирования, мониторинга и оповещения, которые защищают критически важные бизнес-процессы и KPI, одновременно обеспечивая масштабируемые и надежные продукты данных.
Что вы будете делать: Создавать и развивать фреймворки качества данных Проектировать, внедрять и постоянно улучшать фреймворки качества данных на платформе данных. Создавать и поддерживать автоматизированные тесты качества данных, средства проверки, фреймворки мониторинга и проверки актуальности исходных данных на протяжении всего жизненного цикла данных. Устанавливать стандарты и практики качества, которые могут быть последовательно приняты во всей организации. Внедрять средства контроля качества данных на протяжении всего жизненного цикла разработки данных для повышения надежности до того, как проблемы достигнут продакшена. Разрабатывать интеллектуальное тестирование, мониторинг и обнаружение аномалий Разрабатывать статистические проверки и методы обнаружения аномалий для выявления неожиданных изменений в данных и бизнес-показателях. Проектировать интеллектуальные подходы к тестированию, которые сочетают строгие стандарты качества с прагматичными операционными практиками. Выявлять и различать незначительные несоответствия данных и инциденты с качеством данных, требующие немедленных действий. Постоянно улучшать подходы к мониторингу, чтобы максимизировать надежность данных при минимизации ненужных оповещений и усталости от оповещений. Проектировать процессы оповещения и управления инцидентами Разрабатывать фреймворки оповещения и уведомлений, которые приоритизируют проблемы с качеством данных на основе влияния на бизнес. Устанавливать процессы управления инцидентами для реагирования на критические проблемы с качеством данных. Расследовать инциденты с качеством данных и выполнять сквозной анализ первопричин на уровнях сбора, трансформации и отчетности. Преобразовывать технические проблемы качества данных в четкое влияние на бизнес и действенные улучшения. Взаимодействовать с организациями по данным и аналитике Тесно сотрудничать с инженерами по аналитике, инженерами по данным, аналитиками данных и другими заинтересованными сторонами для улучшения качества и надежности продуктов данных. Сотрудничать с межфункциональными командами для понимания бизнес-процессов, KPI и влияния проблем с качеством данных на результаты бизнеса. Поддерживать команды в выявлении рисков качества в сложных конвейерах данных и системах. Способствовать последовательному внедрению стандартов качества данных, автоматизации, тестирования и практик непрерывной проверки. Обеспечивать видимость качества данных и непрерывное улучшение Создавать и поддерживать отчеты и панели мониторинга, которые обеспечивают видимость состояния качества данных на платформе. Отслеживать и сообщать об охвате тестами, инцидентах с качеством данных, объемах оповещений и тенденциях качества. Использовать аналитические данные о качестве данных для выявления повторяющихся проблем, возможностей для улучшения и областей операционного риска. Руководить командами и обучать их фреймворкам качества данных, стратегиям тестирования, практикам наблюдаемости и стандартам надежности.
Технические навыки Опыт работы от 4 лет в области инженерии аналитики, анализа данных, качества данных или смежной области, ориентированной на данные. Прочные навыки SQL и опыт работы с аналитическими наборами данных и моделями данных. Сильное аналитическое и статистическое мышление, способность выявлять закономерности, аномалии и риски качества данных. Глубокое понимание бизнес-процессов, KPI и влияния проблем с качеством данных на результаты бизнеса. Опыт проектирования и внедрения средств контроля качества данных, фреймворков мониторинга, процессов проверки и проверок актуальности исходных данных. Опыт внедрения автоматизированного тестирования, проверки и средств контроля качества в рабочие процессы CI/CD и разработки. Опыт выполнения анализа первопричин в сложных конвейерах данных и системах. Практический опыт работы с dbt, SQLMesh или аналогичными инструментами трансформации на основе SQL. Лидерство и сотрудничество Опыт тесного сотрудничества с инженерами по аналитике, инженерами по данным, аналитиками данных и межфункциональными заинтересованными сторонами. Сильные навыки коммуникации и управления заинтересованными сторонами, способность преобразовывать технические проблемы качества данных в влияние на бизнес. Способность влиять на команды и способствовать последовательному внедрению стандартов и передовых практик качества данных. Сильные навыки решения проблем со структурированным и прагматичным подходом к расследованию проблем качества данных. Способность сбалансировать требования к техническому качеству с операционными приоритетами и влиянием на бизнес. Образ мышления Ориентированный на качество образ мышления с твердой приверженностью надежности, точности и доверию к данным. Прагматичный подход к решению проблем, признавая, что не каждая проблема с данными несет одинаковый уровень влияния на бизнес. Аналитический и любознательный подход к выявлению закономерностей, аномалий и причин. Образ мышления, ориентированный на непрерывное совершенствование, с акцентом на автоматизацию, масштабируемость и операционное совершенство. Сильное чувство ответственности за надежность и достоверность продуктов данных. Сотруднический образ мышления со страстью к предоставлению командам возможности внедрять лучшие практики качества и надежности данных.
Желателен опыт работы с современными платформами данных и облачными хранилищами данных.
Join the team as our new Analytics Engineer (Quality) – India You will be responsible for building and evolving the frameworks that ensure trust, reliability, and accuracy across our modern data platform. Working closely with Analytics Engineers, Data Engineers, and Data Analysts, you will design intelligent data quality, testing, monitoring, and alerting frameworks that protect critical business processes and KPIs while enabling scalable and reliable data products.
What You'll Do: Build & Evolve Data Quality Frameworks Design, implement, and continuously improve data quality frameworks across the data platform. Build and maintain automated data quality tests, validation controls, monitoring frameworks, and source freshness checks throughout the data lifecycle. Establish quality standards and practices that can be consistently adopted across the organisation. Embed data quality controls throughout the data development lifecycle to improve reliability before issues reach production. Develop Intelligent Testing, Monitoring & Anomaly Detection Develop statistical checks and anomaly detection techniques to identify unexpected changes in data and business metrics. Design intelligent testing approaches that balance rigorous quality standards with pragmatic operational practices. Identify and distinguish between minor data inconsistencies and data quality incidents requiring immediate action. Continuously improve monitoring approaches to maximise data reliability while minimising unnecessary alerts and alert fatigue. Design Alerting & Incident Management Processes Design alerting and notification frameworks that prioritise data quality issues based on business impact. Establish incident management processes for responding to critical data quality issues. Investigate data quality incidents and perform end-to-end root cause analysis across ingestion, transformation, and reporting layers. Translate technical data quality issues into clear business impact and actionable improvements. Partner Across the Data & Analytics Organisation Work closely with Analytics Engineers, Data Engineers, Data Analysts, and other stakeholders to improve the quality and reliability of data products. Collaborate with cross-functional teams to understand business processes, KPIs, and the impact of data quality issues on business outcomes. Support teams in identifying quality risks across complex data pipelines and systems. Drive consistent adoption of data quality standards, automation, testing, and continuous validation practices. Enable Data Quality Visibility & Continuous Improvement Create and maintain reporting and dashboards that provide visibility into data quality health across the platform. Track and communicate test coverage, data quality incidents, alert volumes, and quality trends. Use data quality insights to identify recurring issues, improvement opportunities, and areas of operational risk. Guide and train teams on data quality frameworks, testing strategies, observability practices, and reliability standards.
What It Takes: Technical 4+ years of experience in Analytics Engineering, Data Analytics, Data Quality, or a related data-focused role. Strong SQL skills and experience working with analytical datasets and data models. Strong analytical and statistical mindset, with the ability to identify patterns, anomalies, and data quality risks. Strong understanding of business processes, KPIs, and the impact of data quality issues on business outcomes. Experience designing and implementing data quality controls, monitoring frameworks, validation processes, and source freshness checks. Experience embedding automated testing, validation, and quality controls into CI/CD and development workflows. Experience performing root cause analysis across complex data pipelines and systems. Hands-on experience with dbt, SQLMesh, or similar SQL-based transformation tools. Experience working with modern data platforms and cloud data warehouses is preferred. Leadership & Collaboration Experience working closely with Analytics Engineers, Data Engineers, Data Analysts, and cross-functional stakeholders. Strong communication and stakeholder management skills, with the ability to translate technical data quality issues into business impact. Ability to influence teams and drive consistent adoption of data quality standards and best practices. Strong problem-solving skills with a structured and pragmatic approach to investigating data quality issues. Ability to balance technical quality requirements with operational priorities and business impact. Mindset Quality-focused mindset with a strong commitment to data reliability, accuracy, and trust. Pragmatic approach to problem solving, recognising that not every data issue carries the same level of business impact. Analytical and curious approach to identifying patterns, anomalies, and underlying causes. Continuous improvement mindset with a focus on automation, scalability, and operational excellence. Strong sense of ownership for the reliability and trustworthiness of data products. Collaborative mindset with a passion for enabling teams to adopt better data quality and reliability practices.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 1 520 000 до 2 580 000
