Главный специалист по управлению данными

Məlumat keyfiyyəti, “metadata”, məlumatın mənşəyi, adlandırma və məlumat müqavilələri üçün korporativ standartların müəyyən edilməsi və qorunması;Platforma komandaları ilə əməkdaşlıq çərçivəsində avtomatlaşdırılmış “data governance”, kataloqlaşdırma və məlumat keyfiyyətinə nəzarət üçün tələblərin müəyyən edilməsi;“Data Steward”lar və məhsul komandaları üçün şablonlar, təlimlər və dəstək vasitəsilə təcrübələrin mənimsənilməsinin təmin edilməsi;Təşkilat daxilindəki komandaları birləşdirən mərkəzi ekspert qismində çıxış edərək metrikalar, anlayışlar və standartlar üzrə sahələrarası uyğunlaşmanın asanlaşdırılması;Böyük həcmli məlumat dəstlərini analiz etmək, model performansını yaxşılaşdırmaq və modeldəki keyfiyyət xarakterli xətaları ölçüləbilən performans metriklərinə çevirmək;Həyat dövrü (idarəetmə mərhələləri və nəzarət çərçivələri də daxil olmaqla Data Məhsulu İdarəetməsi əməliyyat modelinin layihələndirilməsi və təkmilləşdirilməsi;Məlumat məhsulları və sahələri üzrə korporativ miqyasda ardıcıllığın təmin edilməsi, semantik ziddiyyətlərin və idarəetmə boşluqlarının aradan qaldırılması. Xüsusi tələblər İrimiqyaslı təşkilatlarda data idarəetməsi sahəsində 4+ il iş təcrübəsi (AI Governance təcrübəsi üstünlükdür); saxlama müddətləri, avtomatlaşdırılmış silinmə və arxivləşdirmə strategiyaları da daxil olmaqla “Data Lifecycle Management (DLM)” sahəsində praktiki təcrübə;Bazarda mövcud olan data kataloqlaşdırma alətləri ilə iş təcrübəsi (Collibra, Informatica, OpenMetadata);Qaydaları şərh etmək və məhsul/mühəndislik komandalarının icrası üçün təlimatlar hazırlamaq məqsədilə hüquq/məxfilik şöbələri də daxil olmaqla, sahələrarası komandalarla birbaşa işləmək təcrübəsi;Data idarəetmə prinsipləri, prosesləri və standartları haqqında ekspert səviyyəsində biliklər;Data kataloqunun “metadata”sı, məlumatların təsnifatı, məlumatın mənşəyi, kritik məlumat elementləri, iş axınları və bu sahədəki alətlərlə praktiki təcrübə (alətlərin qiymətləndirilməsi, tətbiqi və idarə olunması daxil olmaqla);Data idarəetmə riski, məsələlərin qiymətləndirilməsi və strategiyasının qurulması və idarə edilməsi sahəsində ekspert bilikləri;“Data & AI” tənzimləyici siyasətləri (məsələn, GDPR, DMA, EU AI Act və s.) haqqında biliklər və mürəkkəb təşkilatlarda tənzimləyici uyğunluq çərçivələri ilə ilk əldən təcrübə;Data yetkinlik qiymətləndirmə çərçivəsinin qurulması, daha az yetkin sahələrin müəyyən edilməsi və inkişaf etdirilməsi təcrübəsi.