Национальный комитет Республики Узбекистан по статистике
Chief Data Officer (CDO) — Проект переписи населения и сельского хозяйства
От 3 000 USD
Обязанности:
- Политика и управление данными:
- разработка и внедрение политики работы с данными, единых стандартов и регламентов;
- формирование механизмов внутреннего контроля качества данных: полнота, точность, актуальность, согласованность;
- организация процессов работы с данными в соответствии с требованиями информационной безопасности. - Обеспечение качества данных (Data Quality):
- разработка и внедрение процессов валидации на основе логических и бизнес-контролей;
- выявление и устранение дубликатов, ошибок, конфликтующих и неполных данных;
- внедрение метрик качества данных (DQ) и обеспечение регулярного мониторинга. - ETL/ELT и обработка данных:
- подготовка данных для хранилища (DWH) и среды хранения (Data Lake);
- очистка, нормализация и объединение данных;
- автоматизация процессов обработки данных. - Хранилище данных и аналитическая инфраструктура:
- построение агрегированных витрин данных по административным уровням (Республика → Область → Район → Махалля);
- агрегирование показателей по демографии, занятости, домохозяйствам и объектам сельского хозяйства;
- формирование аналитических расчётов по возрасту, полу, уровню образования, экономической активности, размеру домохозяйства и др. - Координация работы команды:
- управление Data Engineers, Data Analysts, ETL Developers и другими специалистами;
- внедрение возможностей self-service BI и развитие интерактивных аналитических дашбордов.
- Образование:
- Магистр в области IT, Computer Science, Data Science, Statistics, Analytics или смежных направлениях. - Опыт:
- от 6 лет в Data Management / DWH / BI / ETL / Big Data;
- от 2–3 лет управления командой или Data-департаментом;
- участие в проектах межведомственной интеграции, миграции данных и Data Governance. - Технические навыки:
- SQL, Python; архитектура DWH;
- ClickHouse, PostgreSQL;
- Apache Airflow, dbt, Spark;
- Docker, Kubernetes;
- API-интеграции;
- практический опыт в Data Quality.
- достойная заработная плата;
- удобное расположение (около метро);