Data Integration Specialist (Contract-to-Hire Remote-US)

DataKind ищет Специалиста по интеграции данных (Срочный договор с возможностью перехода на постоянную основу, удаленная работа, США)! Местоположение Это удаленная контрактная позиция до февраля 2027 года (с возможностью перехода на полную ставку), примерно 40 часов в неделю в среднем, которая может быть базирована в любом месте США, и требует, чтобы большая часть рабочего времени ежедневно приходилась на период с 8:00 до 18:00 по восточному стандартному времени. Компенсация Ставка: $60–$67 в час Обзор Станьте частью чего-то большого: помогите объединить данные из множества университетских систем в качестве ключевого участника крупной инициативы в сфере высшего образования. Вы сыграете решающую роль в консолидации данных из множества систем высшего образования, используя свой опыт в схемах данных для сопоставления, преобразования и проверки данных, гарантируя, что каждая часть точна, последовательна и готова для принятия более обоснованных решений. Общая цель — предоставить колледжам и университетам технологические инструменты, которые подготовят их данные для анализа в поддержку результатов обучения студентов. Отчитываясь перед директором по исследованиям, эта роль — шанс поработать над дальновидным, высокоэффективным проектом в сотрудничестве с целеустремленной командой, одновременно накапливая практический опыт, который выделит вас в этой области. Если вы увлечены данными и стремитесь внести реальный вклад в высшее образование, мы хотим услышать от вас. Что вы будете делать Выполнять комплексное сопоставление данных и выполнять преобразования для создания единой модели данных для продукта в сфере высшего образования. Активно работать со схемами и базами данных систем высшего образования, в основном из ed tech платформ. Просматривать, приоритизировать и анализировать столбцы данных из различных ed-tech систем, таких как SIS и LMS платформы, для включения в интегрированную модель данных. Используя данные высшего образования, оценивать и проверять сопоставления и преобразования данных для обеспечения точности и последовательности на каждом этапе. Вносить вклад в продвинутые процессы преобразования данных, которые позволяют сопоставлять схемы, включая разделение или объединение полей данных, а также применение фильтрации и логики «если-то» перед заполнением целевых полей данных. Поддерживать усилия по обеспечению качества данных с использованием таких инструментов, как dbt и Great Expectations. Тесно сотрудничать с кросс-функциональными членами команды и внешними пользователями для понимания потребностей в данных и обеспечения соответствия окончательной модели данных реальным операционным требованиям. Посещать звонки и видеовстречи по мере необходимости для поддержки вашего объема работ. Квалификация Обязательные требования Глубокое соответствие миссии и ценностям DataKind и подтвержденная приверженность равенству в образовании и социальному воздействию, основанному на данных. Способность преобразовывать данные из одной структуры в другую, включая выявление полей, которые лишь частично совпадают, мест, где теряется смысл, и полей, которые необходимо разделить или объединить. Навыки написания словарей данных и спецификаций сопоставления, а также отслеживания происхождения данных, чтобы каждое преобразование было отслеживаемым и повторяемым. В связи с вышеизложенным, опыт работы с архитектурой и управлением данными в качестве основы для получения информации из институциональных данных. Прямой опыт работы со схемами и базами данных высшего образования, включая данные из систем информации о студентах (SIS), систем управления обучением (LMS) и связанных ed-tech платформ. Глубокое понимание преобразований данных и проверок качества данных. Подтвержденная способность просматривать и приоритизировать столбцы данных из нескольких систем для интеграции. Знакомство с SQL и Python. Сильные навыки управления проектами и временем, включая способность оценивать время, необходимое для выполнения задачи, соблюдать сроки и общаться с членами команды о результатах. Предпочтительные требования Знакомство с Agile методологиями. Возможность использовать Git для контроля версий. Владение Python и SQL. Опыт работы со сложными инструментами преобразования данных, такими как dbt, и фреймворками проверки данных, такими как Great Expectations. Предыдущий опыт работы с данными в сфере высшего образования или в фирмах по интеграции данных. О DataKind В DataKind мы верим в преобразующую силу науки о данных и ИИ для создания более многообещающего будущего. С момента основания в 2012 году мы находимся на переднем крае разработки масштабируемых, основанных на данных инструментов, которые решают некоторые из самых сложных проблем в мире — от передовой медицины, гуманитарной деятельности, климата и окружающей среды, экономических возможностей, образования и многого другого. Будучи как инноватором продуктов, так и катализатором движений, мы устанавливаем новые стандарты в социальном секторе, предоставляя организациям возможность использовать весь потенциал науки о данных и ИИ, ставя сообщества на первое место. Почему стоит работать с DataKind (Льготы применимы только для штатных сотрудников) В DataKind мы верим, что люди — самый важный актив для выполнения нашей миссии. Как ориентированная на людей удаленная организация, мы предлагаем следующее для всех наших сотрудников: Гибкость и время отдыха. Наслаждайтесь подлинной гибкостью, выходящей за рамки регулируемого рабочего времени. Мы предоставляем общее время отдыха, дни перезагрузки для всей организации, дни без совещаний два раза в неделю и гибкий PTO (с рекомендованными минимум 20 днями отпуска ежегодно). Комплексная поддержка благополучия. Мы заботимся о вашем общем благополучии, предоставляя 100% оплачиваемые работодателем медицинские, стоматологические и офтальмологические услуги для сотрудников (72% для иждивенцев), программу возмещения расходов на оздоровление для мероприятий и покупок, которые важны для вас, и 12 недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком, когда он вам больше всего нужен. Культура роста. Каждый член команды получает финансирование на профессиональное развитие ежегодно, а также возможности наставничества и карьерного роста. Мы инвестируем в ваше будущее с помощью плана 401(k) с 5% соответствием со стороны работодателя. Значимые связи. Несмотря на то, что мы находимся в разных часовых поясах, мы ценим возможность собираться лично для конференций, стратегического планирования и на нашем ежегодном ретрите сотрудников. Жизнь в соответствии с нашими ценностями. DataKind стремится к созданию разнообразной, справедливой и инклюзивной рабочей среды в нашей повседневной работе и посредством специальных инициатив, управляемых нашим Комитетом по управлению вопросами многообразия, справедливости и инклюзивности. DataKind является работодателем, предоставляющим равные возможности DataKind является работодателем, предоставляющим равные возможности, и настоятельно рекомендует подавать заявки кандидатам из недостаточно представленных групп в сфере технологий. DataKind не дискриминирует по признаку расы, цвета кожи, пола, инвалидности, религии, национального происхождения, возраста, сексуальной ориентации, генетической информации, беременности или любой другой защищенной категории. Кандидаты должны иметь постоянный адрес в США и в настоящее время быть уполномоченными работать в Соединенных Штатах на полной ставке бессрочно без визовой поддержки со стороны работодателя.