Data Quality Developer

Feladatok

• Adatminőségi ellenőrzések implementálása számos adatterületen, ideértve a Törzsadatokat, tranzakciós adatokat, mozgásban lévő adatokat, egyeztetéseket és analitikai/riporting adatokat
• Tábla-monitorok építése és karbantartása a pipeline-késések/-hibák és adatállapot-problémák észlelésére táblánként/nézetenként, beleértve: frissesség, volumen-elvárások és sémaváltozások
• Metrikus monitorok építése és karbantartása a kulcsfontosságú statisztikai/üzleti KPI-ok anomáliáinak azonosítására, valamint összehasonlítások/egyeztetések futtatására a rendszerek között, a megállapodott tűrések ellenőrzése mellett
• Validációs monitorok építése és karbantartása a rossz egyedi sorok azonosítására és az üzleti logika betartatására
• Lekérdezés-teljesítmény monitorok építése és karbantartása a nem hatékony/problémás lekérdezések azonosítására, amelyek növelik a számítási költségeket, vagy időtúllépés, illetve downstream adatminőségi incidensek kockázatát hordozzák
• Adatminőség-monitorozás integrálása az adatcsővezeték / adattermék életciklusába
• Együttműködés az adatmérnökökkel és az analitikai csapatokkal az adatminőségi incidensek kivizsgálásában, a kiváltó okok elemzésében (root-cause analysis) és a megelőző javítások implementálásában
• A megvalósított ellenőrzések/monitorok dokumentálása, beleértve a tervezett jelentést, a felelősöket és az riasztások értelmezésére vonatkozó útmutatást

Feltételek és juttatások

Elvárások

• Jó adatszervezési, adatminőségi és adatinformatikai (adattovábbítási) ismeretek
• Gyakorlati tapasztalat adatminőségi szabályok/ellenőrzések implementálásában és strukturált adatok minőség-monitorozási megoldásainak üzemeltetésében
• Erős SQL és Python ismeretek
• Az adatminőségi dimenziók (teljesség, helyesség/pontosság, konzisztencia, egyediség, érvényesség, időszerűség) megértése, és annak ismerete, hogyan kell ezeket mérhető ellenőrzésekké alakítani
• Ismeretség a mozgásban lévő adatok monitorozásával és rendszerek közötti egyeztetési mintákkal
• Erős együttműködési és kommunikációs készségek a számos érintéllyel (adatmérnökség, adattermék, analitika/riporting) való munkához
• Adatmérnöki környezetben szerzett háttér (előny): adat-tó/adattárház (data lake/warehouse), pipeline-orkesztráció, valamint CI/CD az adatok/pipeline-ok változásaihoz
• Adatminőségi eszközökkel/platformokkal szerzett tapasztalat (előny), pl. Syniti vagy Monte Carlo
• SAP és/vagy integrációs architektúra ismerete (előny)
• Jó angol nyelvtudás (felsőfokú vagy magasabb szint)
• Képesség az agilis környezetben való munkavégzésre