डेटा एनालिटिक्स इंजीनियरिंग - टेबलौ/अल्टरेक्स

कोई प्रायोजन नहीं एसोसिएट प्रिंसिपल, डेटा एनालिटिक्स इंजीनियरिंग वेतन: $110k फ्लेक्स प्लस 10% बोनस स्थान: शिकागो, आईएलहाइब्रिड कार्यालय में 3 दिन और 2 दिन रिमोट आप ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड-आधारित टूल का उपयोग करके डेटा वेयरहाउस के भीतर आंतरिक एनालिटिक्स को डिजाइन और बनाने के लिए एनालिटिक्स क्षमताओं का विस्तार करेंगे। अब आप टूल टैब्लो पावरबीआई एसक्यूएल क्वेरीज़ अल्टरेक्स जिरा सेवाओं का उपयोग करके डैशबोर्ड या विज़ुअलाइज़ेशन बनाएंगे। जीआईटी एक बड़ा प्लस है, एडब्ल्यूएस या लाउड डेटा वेयरहाउस एयरफ्लो बीएस डिग्री मास्टर्स को प्राथमिकता दी जाती है, यह परिचालन जोखिम के लिए काम कर रहा है, डैशबोर्ड बनाने का 5 साल का अनुभव, किसी भी ऑडिट जोखिम का ज्ञान एक प्लस है, यह भूमिका पूरे संगठन में विश्लेषकों के लिए आंतरिक कॉर्पोरेट डेटा को सुलभ और उपयोगी बनाकर एनालिटिक्स क्षमताओं का विस्तार करने के लिए जिम्मेदार टीम को प्रेरित करेगी। प्राथमिक कर्तव्य और जिम्मेदारियां: डेटा विश्लेषक और व्यावसायिक हितधारकों के साथ मिलकर काम करें ताकि उनकी डेटा जरूरतों को समझा जा सके और डेटा एक्सेस, डेटा तैयारी और तदर्थ प्रश्नों में सहायता प्रदान की जा सके। मैन्युअल हस्तक्षेप को कम करने, डेटा प्रोसेसिंग दक्षता में सुधार करने और प्रदर्शन स्केलेबिलिटी के लिए डेटा वर्कफ़्लो को अनुकूलित करने की प्रक्रियाएं, कई स्रोतों से डेटा को एकीकृत करें और डेटा स्थिरता और गुणवत्ता सुनिश्चित करें, यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा मॉडल बनाएं कि डाउनस्ट्रीम उपयोगों के लिए हमारे एनालिटिक्स वेयरहाउस में जानकारी उपलब्ध है, जैसे कि विश्लेषण और अंतर्दृष्टि प्रस्तुत करने के लिए टेबलू, पावर बीआई का उपयोग करके डैशबोर्ड या विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं, अनुकूलन और प्रक्रियाओं को ट्यून करके हमारे एनालिटिक्स वेयरहाउस की प्रदर्शन आवश्यकताओं को बनाए रखें, यह सुनिश्चित करने के लिए दस्तावेज़ीकरण और परीक्षण बनाएं कि डेटा सटीक और आसानी से समझने योग्य है। व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए स्व-सेवा क्षमताएं और डेटा साक्षरता, प्रशिक्षण प्रस्तुतियों और संसाधनों के विकास के माध्यम से मंच का लाभ उठाते हुए टीम के सदस्यों के साथ डेटा और एनालिटिक्स इंजीनियरिंग के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को खोजें और साझा करें। डेटा और एनालिटिक्स इंजीनियरिंग की सर्वोत्तम प्रथाओं पर अपने निरंतर सीखने में निवेश करें और एनालिटिक्स बुनियादी ढांचे की रखरखाव और विश्वसनीयता में सुधार के लिए उनका मूल्यांकन करें। योग्यता: कई भागीदारों (उदाहरण के लिए, कॉर्पोरेट जोखिम, अनुपालन, ऑडिट, उत्पादन संचालन, डीबीए, डेटा आर्किटेक्चर, सुरक्षा) के साथ सहयोग करने की क्षमता। शिल्प समाधान जो आंतरिक सुरक्षा और विकास मानकों के साथ व्यावसायिक लक्ष्यों को संरेखित करते हैं, तकनीकी पृष्ठभूमि के विभिन्न स्तरों के साथ दर्शकों के लिए तकनीकी अवधारणाओं को संप्रेषित करने और तकनीकी आउटपुट में गैर-तकनीकी अनुरोधों को संश्लेषित करने की क्षमता, उच्च प्राथमिकता वाली परियोजनाओं पर व्यापार विश्लेषकों का आरामदायक समर्थन। किसी समाधान के बारे में संरचनात्मक रूप से सोचने की विस्तार और क्षमता पर उच्च ध्यान, एक चुस्त वातावरण में काम करने का अनुभव, तकनीकी कौशल और पृष्ठभूमि, जटिल विश्लेषणात्मक (चयन) एसक्यूएल प्रश्नों को लिखने और अनुकूलित करने की क्षमता, डेटा के साथ अनुभव। अर्थात/तैयारी उपकरण टेबलौ और अल्टरेक्स [पसंदीदा] सास उपकरण और उनके बैकएंड के साथ अनुभव, जैसे कि जीरा और सर्विसनाउ [पसंदीदा] कस्टम पाइपलाइन कोड (वर्चुअल वातावरण, कार्यात्मक प्रोग्रामिंग और यूनिट परीक्षण) लिखने के लिए पायथन का व्यावहारिक ज्ञान [पसंदीदा] स्रोत कोड रिपॉजिटरी सिस्टम (अधिमानतः गिट) के साथ अनुभव [पसंदीदा] कम से कम एक क्लाउड डेटा प्लेटफ़ॉर्म से परिचित, जैसे एडब्ल्यूएस या जीसीपी [पसंदीदा] बनाने का अनुभव और/या क्लाउड डेटा वेयरहाउस या डेटाबेस को बनाए रखना[पसंदीदा] एयरफ्लो जैसे डेटा ऑर्केस्ट्रेशन टूल्स का एक्सपोजर[पसंदीदा] इन अवधारणाओं को लागू करने वाले व्यावहारिक आंकड़ों की समझ और व्यावहारिक अनुभव, मात्रात्मक अनुशासन में स्नातक की डिग्री (उदाहरण के लिए, सांख्यिकी, कंप्यूटर विज्ञान, गणित, भौतिकी, इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग, औद्योगिक इंजीनियरिंग) या समकक्ष पेशेवर अनुभव, व्यवसाय विश्लेषक, डेटा विश्लेषक, डेटा इंजीनियर, अनुसंधान विश्लेषक, डेटा इंजीनियर, एनालिटिक्स इंजीनियर, बिजनेस इंटेलिजेंस विश्लेषक, डेटा विश्लेषक, डेटा वैज्ञानिक के रूप में 5+ वर्ष का अनुभव। या अनुसंधान विश्लेषक