Детали

Грейд

Middle

Формат работы

Удалённо, Офис

Тип занятости

Частичная занятость

Уровень английского

B2, выше среднего

Сопроводительное письмо к вакансии

Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram

О вакансии

Выступать в роли Менеджера данных (Data Steward) для M&S Cockpit, являясь ключевым связующим звеном между бизнес-стейкхолдерами, поставщиками данных и техническими командами для одной из крупнейших компаний в сфере продуктов питания и напитков — нашего давнего клиента. Должность фокусируется на понимании бизнес-требований, координации мероприятий по проверке данных, обеспечении качества и согласованности данных, а также устранении расхождений между источниками, соответствиями и результатами отчетности. Она объединяет управление стейкхолдерами, бизнес-анализ и управление данными, обеспечивая надежность наборов данных, их соответствие ожиданиям бизнеса и готовность к последующему использованию.

Команда инженеров данных создает и поддерживает конвейеры (pipelines), в то время как соответствия (mappings) и конфигурации определяют область действия ячеек/моделей; задачи извлечения данных Snowflake выполняют SQL через Databricks, с использованием Blob Storage, проверки, трансформаций Medallion, обзора Power BI и доставки Gold для Ekimetrics. Операционная модель также требует сквозной обработки (triage) проблем, затрагивающих MDFA, CDF, WPP, Data Foundation, Redmill и рыночных стейкхолдеров, а не рассмотрения каждого расхождения как дефекта кода.

Задачи

Выступать в роли Менеджера данных (Data Steward) для M&S Cockpit, обеспечивая качество, согласованность, полноту данных и их соответствие бизнес-требованиям
Служить ключевой точкой контакта для бизнес-стейкхолдеров, включая Product, CMIA/рынки, WPP/MDFA, CDF, поставщиков данных и Ekimetrics, для понимания потребностей в данных, уточнения ожиданий и координации приоритетов
Фасилитировать обсуждения со стейкхолдерами для выявления проблем с данными, сбора требований, согласования определений и преобразования бизнес-потребностей в выполнимые задачи для технических команд
Координировать мероприятия по проверке данных, обеспечивая соответствие новых источников данных, рыночных обновлений и результатов отчетности согласованным ожиданиям бизнеса
Отслеживать и расследовать проблемы качества данных, включая отсутствующие данные, несоответствия, аномалии, некорректные соответствия, различия в таксономии и расхождения в отчетности
Сотрудничать с инженерами данных и другими техническими командами для решения проблем с данными, улучшения потоков данных и обеспечения надежной доставки информации
Поддерживать и улучшать определения данных, бизнес-правила, документацию по соответствиям (mappings) и стандарты управления данными по нескольким источникам и рынкам
Поддерживать коммуникацию со стейкхолдерами, предоставляя регулярные обновления о качестве данных, решении проблем, готовности к поставке и оставшихся рисках
Определять возможности для улучшения управления данными, оптимизации процессов проверки и укрепления сотрудничества между бизнес- и техническими командами
Рекомендовать практические улучшения в области автоматизации, надежности, производительности и поддерживаемости, соблюдая при этом стандарты платформы и ответственность за бизнес-проверку
Роль должна координировать и технически обеспечивать бизнес-проверку, а не заменять владельца данных

Требования

Опыт работы на должности менеджера проектов, бизнес-аналитика, менеджера данных (Data Steward) или аналогичной, предпочтительно в проектах, связанных с данными, или в крупных корпоративных средах
Глубокое понимание принципов управления данными, качества данных, проверки данных и управления данными (data governance)
Подтвержденный опыт работы с многочисленными бизнес-стейкхолдерами, сбора требований, управления ожиданиями, координации мероприятий и решения проблем
Способность преобразовывать бизнес-требования в определения данных, правила проверки, соответствия (mappings) и выполнимые задачи для технических команд
Сильные аналитические навыки и навыки решения проблем, включая расследование расхождений в данных, определение первопричин и координацию корректирующих действий
Опыт координации кросс-функциональных команд, включая бизнес-пользователей, инженеров данных, внешних поставщиков данных и команды отчетности
Отличные коммуникативные навыки, навыки управления стейкхолдерами и организационные навыки, способность объяснять сложные проблемы с данными нетехнической аудитории
Способность работать самостоятельно, расставлять приоритеты между конкурирующими запросами, вести документацию и обеспечивать своевременную доставку наборов данных, готовых для использования в бизнесе

Будет плюсом

Хорошее понимание конвейеров данных (data pipelines), ETL-процессов, SQL, баз данных и инструментов отчетности является плюсом

Условия

*Это роль на 4 часа в неделю (20 часов в неделю), требующая покрытия в часовом поясе CET с 08:00 до 17:00, с понедельника по пятницу.

Гибкий формат работы — удаленно, в офисе или смешанный
Конкурентная заработная плата и хороший компенсационный пакет
Персонализированный карьерный рост
Инструменты профессионального развития (программа наставничества, технические беседы и тренинги, центры компетенций и др.)
Активные технологические сообщества с регулярным обменом знаниями
Компенсация обучения
Памятные подарки на юбилей
Корпоративные мероприятия и тимбилдинги
Другие льготы, специфичные для конкретного местоположения

*не применимо для фрилансеров

Role purpose

Act as the Data Steward for M&S Cockpit, serving as a key liaison between business stakeholders, data providers, and technical teams for one of the biggest food and beverages company - a long-temr customer of ours. The role focuses on understanding business requirements, coordinating data validation activities, ensuring data quality and consistency, and resolving discrepancies across sources, mappings, and reporting outputs. It combines stakeholder management, business analysis, and data governance, ensuring that datasets are reliable, aligned with business expectations, and ready for downstream consumption.

The Data Engineering team builds and maintains pipelines, while mappings and configurations determine cell/model scope; Snowflake extraction jobs run SQL through Databricks, with Blob Storage, validation, Medallion transformations, Power BI review, and Gold delivery to Ekimetrics. The operating model also requires end-to-end triage across MDFA, CDF, WPP, Data Foundation, Redmill, and market stakeholders rather than treating every discrepancy as a coding defect.

Key responsibilities

Act as a Data Steward for the M&S Cockpit, ensuring data quality, consistency, completeness, and alignment with business requirements.
Serve as a key point of contact for business stakeholders, including Product, CMIA/markets, WPP/MDFA, CDF, data providers, and Ekimetrics, to understand data needs, clarify expectations, and coordinate priorities.
Facilitate discussions with stakeholders to identify data issues, gather requirements, agree on definitions, and translate business needs into actionable tasks for technical teams.
Coordinate data validation activities, ensuring that new data sources, market updates, and reporting outputs meet agreed business expectations.
Monitor and investigate data-quality issues, including missing data, inconsistencies, anomalies, incorrect mappings, taxonomy differences, and reporting discrepancies.
Collaborate with Data Engineers and other technical teams to resolve data issues, improve data flows, and ensure reliable delivery of information.
Maintain and improve data definitions, business rules, mapping documentation, and data governance standards across multiple sources and markets.
Support stakeholder communication by providing regular updates on data quality, issue resolution, delivery readiness, and outstanding risks.
Identify opportunities to improve data governance, streamline validation processes, and strengthen collaboration between business and technical teams.
Recommend practical automation, reliability, performance, and maintainability improvements while respecting platform standards and business-validation ownership.
The role should coordinate and technically enable business validation, not replace the data owner.

Must-have technical competencies

Experience as a Project Manager, Business Analyst, Data Steward, or similar role, preferably in data-driven projects or large corporate environments.
Strong understanding of data management, data quality, data validation, and data governance principles.
Proven experience working with multiple business stakeholders, gathering requirements, managing expectations, coordinating activities, and driving issues to resolution.
Ability to translate business requirements into data definitions, validation rules, mappings, and actionable tasks for technical teams.
Strong analytical and problem-solving skills, including investigating data discrepancies, identifying root causes, and coordinating corrective actions.
Experience coordinating cross-functional teams, including business users, Data Engineers, external data providers, and reporting teams.
Excellent communication, stakeholder management, and organizational skills, with the ability to explain complex data issues to non-technical audiences.
Ability to work independently, prioritize competing requests, maintain documentation, and ensure timely delivery of business-ready datasets.
Good understanding of data pipelines, ETL processes, SQL, databases, and reporting tools is a plus

*This is 4-hour role, for a 20-hour working week that requires coverage within the 08:00 - 17:00 CET timezone, Mon-Fri

We offer*:

Flexible working format - remote, office-based or flexible
A competitive salary and good compensation package
Personalized career growth
Professional development tools (mentorship program, tech talks and trainings, centers of excellence, and more)
Active tech communities with regular knowledge sharing
Education reimbursement
Memorable anniversary presents
Corporate events and team buildings
Other location-specific benefits

*not applicable for freelancers

Подходит ли тебе эта вакансия?

Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату

Ключевые навыки

Data Governance
Качество данных
Валидация данных
SQL
ETL
Snowflake
Databricks
Power BI
Data Mapping

Оценка зарплаты

153PLNв час

Чаще всего от 89 до 177