Senior Business Analyst

Lokalizacja: Kraków (praca hybrydowa – 3 dni w biurze)

Opis klienta

Klient to globalna organizacja retail i dystrybucji działająca na ogromną skalę, łącząca tradycyjne sklepy z zaawansowanymi platformami e-commerce i supply chain. Zarządza skomplikowanymi systemami o wysokim ruchu obejmującymi m.in. wyceny, logistykę, płatności, analitykę danych i programy lojalnościowe w wielu krajach. Zespoły technologiczne koncentrują się na niezawodności, bezpieczeństwie oraz ciągłej modernizacji, wspierając miliony klientów i transakcji dziennie.

Zakres obowiązków

Core Data Skills:

• Analiza złożonych zbiorów danych w celu identyfikacji trendów, wzorców i insightów.

• Biegłość w pisaniu i rozumieniu zaawansowanego SQL.

• Walidacja danych oraz zapewnienie jakości i integralności danych.

• Definiowanie i testowanie kontroli jakości danych.

Data Discovery, Quality & Source Understanding:

• Współpraca z zespołami technologicznymi i biznesowymi w celu oceny inicjatyw i ich wpływu.

• Dokumentacja procesów użytkownika, ograniczeń, logiki i scenariuszy.

• Profilowanie nowych i istniejących źródeł danych pod kątem struktury, jakości i gotowości do użycia.

• Szczegółowe badanie danych w celu wykrycia linii pochodzenia, anomalii i niespójności.

• Definicja kontroli jakości danych i walidacja zestawów danych.

Metadata Quality & Enhancement:

• Współpraca z Data Engineering i ekspertami domenowymi przy dokumentacji kluczowych zestawów danych, tabel i pól.

• Ocena metadanych w celu identyfikacji luk w definicjach, pochodzeniu i klasyfikacjach.

• Definiowanie i utrzymanie metadanych biznesowych (glosariusz, KPI, kategorie) oraz technicznych (typy danych, systemy źródłowe).

• Wspieranie wzbogacania metadanych poprzez analizę manualną i współpracę międzyzespołową.

• Współtworzenie katalogu danych obejmującego źródła wewnętrzne i zewnętrzne.

Data Modelling & Structure:

• Współtworzenie i utrzymanie modeli danych (logiczne i fizyczne), szczególnie dla warstw kuratowanych (modele semantyczne, produkty gold data).

• Rekomendowanie ulepszeń w projektowaniu schematów danych dla wydajności analitycznej i standaryzacji.

• Wsparcie w analizach ad-hoc dla inicjatyw discovery, migracji danych i projektów governance.

Inne obowiązki:

• Wsparcie Product Managera w realizacji celów obszaru produktowego.

• Wsparcie zespołów biznesowych podczas UAT i po produkcji w zakresie zapytań i analiz danych.

• Wsparcie zespołu inżynierów w projektowaniu na podstawie zrozumienia danych.