Data Analyst – Data Quality (Financial services/Credit)
Capco
Rola skupia się na zapewnieniu jakości danych (Data Quality) w domenie kredytowej w sektorze finansowym. Początkowo analiza i poprawa jakości danych, później wsparcie procesu wycofywania repozytorium danych (DRR). Codzienna praca to głównie manipulacja danymi: ekstrakcja, transformacja, łączenie zbiorów z różnych źródeł, walidacja i czyszczenie danych przy użyciu SQL i Python w Jupyter Notebook. To rola analityczna, nie deweloperska – brak budowania aplikacji.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: nie podano wielkości zespołu ani struktury organizacyjnej, brak informacji o konkretnych klientach lub projektach.
Rola skupia się na zapewnieniu jakości danych (Data Quality) w domenie kredytowej w sektorze finansowym. Początkowo analiza i poprawa jakości danych, później wsparcie procesu wycofywania repozytorium danych (DRR). Codzienna praca to głównie manipulacja danymi: ekstrakcja, transformacja, łączenie zbiorów z różnych źródeł, walidacja i czyszczenie danych przy użyciu SQL i Python w Jupyter Notebook. To rola analityczna, nie deweloperska – brak budowania aplikacji.
- ✓Możliwość pracy nad zróżnicowanymi projektami w renomowanej firmie konsultingowej
- ✓Przejrzysty proces rekrutacyjny w 4 etapach
- ✓B2B z elastycznym modelem współpracy
- !Przejście z inicjatyw DQ do decommissioningu DRR – zmiana zakresu po pewnym czasie
- !Brak informacji o wielkości zespołu i liczbie klientów
- !Proces rekrutacyjny obejmuje rozmowę z klientem – typowe dla outsourcingu
- !Brak konkretów dot. oczekiwanej liczby dni hybrydowych
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Analiza dużych, złożonych zbiorów danych w celu identyfikacji problemów z jakością danych
- •Ekstrakcja, transformacja i manipulacja danymi z wielu źródeł za pomocą SQL i Python
- •Walidacja danych, uzgadnianie i analiza przyczyn źródłowych problemów
- •Tworzenie dokumentacji przepływów danych i kontroli jakości
- •Współpraca z interesariuszami biznesowymi, inżynierami danych i zespołami technologicznymi
- •Przygotowywanie danych do wsparcia wymogów regulacyjnych i biznesowych
- •Wsparcie procesu wycofywania repozytorium danych (DRR demise) z zachowaniem integralności danych
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Analityk danych z 2-3 latami doświadczenia, który ma solidne podstawy SQL i Python, ale chce rozwinąć się w kierunku Data Quality w finansach. Wymagana jest znajomość manipulacji danymi i dobra komunikacja.
Osoby bez doświadczenia w Data Quality lub sektorze finansowym. Rola nie jest dla juniorów bez umiejętności samodzielnej analizy złożonych danych. Raczej nie dla osób szukających pracy czysto programistycznej.
- ?Ile osób liczy zespół Data Quality, w którym będę pracować?
- ?Czy rola jest przypisana do konkretnego klienta, czy rotacyjna?
- ?Jak wygląda typowy dzień pracy – proporcja analizy vs. dokumentacji?
- ?Jakie narzędzia do zarządzania danymi są używane oprócz SQL i Python?
- ?Czy przewidziane są szkolenia z Prophecy lub innych narzędzi?
- ?Jakie są główne wyzwania związane z wycofywaniem DRR?
- ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej z zagranicy?
- ?Jaka jest przewidywana długość projektu i możliwość przedłużenia?
- −Nie podano wielkości zespołu ani struktury organizacyjnej
- −Brak informacji o konkretnych klientach lub projektach
- −Nie wiadomo, jakie narzędzia do Data Quality (poza Prophecy) są używane
- −Brak informacji o budżecie szkoleniowym lub certyfikatach
- −Nie określono, czy są dyżury on-call
Kultura konsultingowa – praca u klientów, nacisk na samodzielność i współpracę z różnymi zespołami. Firma jest duża i zorganizowana, ale deklaruje przedsiębiorcze podejście.
HR Interview -> Hiring Manager Technical Interview -> Client Interview -> Feedback and offer (4 etapy).