Məlumat Keyfiyyəti üzrə mühəndis

Məlumat keyfiyyəti yoxlamalarının, validasiya qaydalarının və monitorinq proseslərinin hazırlanması, tətbiqi və davamlı dəstəklənməsi.Məlumat keyfiyyəti göstəricilərinin izlənilməsi, məlumat problemlərinin, anomaliyaların və uyğunsuzluqların araşdırılması.Məlumatların tamlığı, dəqiqliyi, ardıcıllığı və bütövlüyünü qiymətləndirmək üçün məlumat profilləşdirilməsi və təhlilinin aparılması.Məlumat mənşəyi (Data Lineage), metadata idarəetməsi və məlumat kataloqu (Data Catalog) təşəbbüslərinə dəstək verilməsi.Biznes istifadəçiləri, Data Steward-lar, Data Owner-lər və texniki komandalarla əməkdaşlıq edərək məlumat keyfiyyəti problemlərinin müəyyənləşdirilməsi və həll edilməsi.Məlumat keyfiyyəti üzrə dashboard-ların, scorecard-ların və hesabatların hazırlanması və dəstəklənməsi.Məlumat keyfiyyəti insidentlərinin kök səbəb analizinin (Root Cause Analysis) aparılması və düzəldici tədbirlərin təklif edilməsi. Xüsusi tələblər Data Engineering, Data Quality, Data Governance, Data Warehousing, Business Intelligence və ya əlaqəli sahələrdə 2 il iş təcrübəsi.Kompüter elmləri, İnformasiya Texnologiyaları, Mühəndislik, Statistika və ya əlaqəli sahə üzrə bakalavr dərəcəsi.Məlumatların profilləşdirilməsi, məlumat keyfiyyəti təhlili, scorecard-ların hazırlanması və kök səbəb analizləri üçün mürəkkəb SQL sorğularının, o cümlədən analitik sorğuların yazılması üzrə güclü bilik.Avtomatlaşdırma, məlumatların təhlili və emalı üçün Python, PySpark və Spark üzrə yaxşı bilik.Ölçü modelləşdirilməsi (Dimensional Modeling), sxem dizaynı (Schema Design), RDBMS sistemləri, Data Warehousing anlayışları, ETL/ELT prosesləri və məlumat inteqrasiyası prinsipləri üzrə yaxşı bilik.Həm biznes, həm də texniki maraqlı tərəflərlə effektiv əməkdaşlıq etmək bacarığı.Məlumat keyfiyyəti ölçüləri – dəqiqlik (Accuracy), tamlıq (Completeness), ardıcıllıq (Consistency), etibarlılıq (Validity), unikallıq (Uniqueness) və aktuallıq (Timeliness) üzrə yaxşı anlayış. Üstünlük verilən bilik və bacarıqlarTrend analizi, reqressiya analizi və anomaliyaların aşkarlanması da daxil olmaqla statistik metodlar və məlumat analizi texnikaları üzrə bilik.Obyektyönümlü Proqramlaşdırma (OOP) və Proseduryönümlü Proqramlaşdırma (POP) konsepsiyaları üzrə anlayış.Data Governance çərçivələri üzrə bilik və Informatica, Axon və ya oxşar Data Governance platformaları ilə praktiki iş təcrübəsi.Hadoop, Hive, Impala və ya Spark kimi Big Data texnologiyaları ilə iş təcrübəsi.