Job Summary
Spécialiste Qualité des données / Lead Data Quality Specialist
Location: Montreal, QC Category: Database Developer
Job Type: Direct Hire Reference: CA_EN_6_20844_58638585
Posted: September 11,2017 Salary: N/A

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Spécialiste de la qualité des données
 
 Le spécialiste de la qualité des données principales sera responsable de s'assurer que les données sont à la plus haute qualité. Il / elle définira la stratégie de qualité des données, créera et gérera le groupe de travail sur la qualité des données et sera finalement responsable de la réalisation des objectifs définis dans la stratégie. Il / elle surveillera la qualité des données, identifiera les problèmes de qualité des données, supervisera les plans d'assainissement, mettra en œuvre des contrôles de données et gérera des stratégies d'assainissement de la qualité des données.
 
Responsabilités:
 

  • Surveiller et assurer continuellement la qualité globale de la santé et des données dans tous les systèmes;
  • Travailler à travers les ministères pour augmenter la qualité des données et les niveaux de performance
  • Fournir un niveau élevé de sensibilisation à la qualité des données dans plusieurs équipes
  • Effectuer l'analyse des causes racines pour identifier les données ou les réparations / améliorations du système requises
  • Créer et conserver toute la documentation relative à la base de données (par exemple, les définitions de champs, les améliorations)
  • Identifier les besoins en ressources supplémentaires et proposer une structure d'équipe recommandée
  • Développer et fournir des mises à jour d'état sur la qualité des données dans l'organisation en créant et en mettant à jour un tableau de bord Enterprise Data Management
  • Définir des normes, des politiques et des processus formels concernant la gestion de la qualité des données
  • Surveiller et suivre les problèmes de qualité des données, identifier les lacunes, élaborer des plans d'action pour combler les lacunes, gérer le budget et les ressources, exécuter et surveiller les plans

 
Exigences:
 
• Baccalauréat en science informatique, en génie, en technologie de l'information ou en sciences connexes
• 5 ans d'expérience professionnelle dans un rôle similaire
• Expérience de manipulation et d'analyse de gros volumes de données
• Possibilité d'écrire un code SQL de niveau intermédiaire
• Capacité d'écrire le code SAS, R ou Python
• Axé sur le fait et l'esprit analytique avec une excellente attention aux détails
• Capacité prouvée de gérer plusieurs projets simultanément
• Expérience avec des tableaux de bord et des outils de visualisation de données tels que Tableau, SSRS
• Excellentes compétences en communication et expérience démontrée, compréhension et présentation d'analyses quantitatives complexes aux partenaires commerciaux et aux cadres supérieurs
• Capacité de manipuler et d'analyser des données complexes de feuille de calcul (Google feuilles), identifier des modèles, des problèmes potentiels
• Succès démontré dans le rôle et la vision du leadership.
• Expérience avec toutes les facettes de la gestion des données, y compris l'architecture et la modélisation des données, la qualité des données, l'entreposage de données, l'intelligence d'affaires, les systèmes CRM et la gestion des métadonnées.
• Participation à des initiatives de gouvernance des données: un accent accru sur l'élaboration et la mise en œuvre de normes, de politiques, de pratiques et de procédures de données qui aboutissent à des améliorations substantielles de l'intégrité des données.
 
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Lead Data Quality Specialist
 
The Lead Data Quality will be responsible to ensure that data is at the highest quality. He/She will define data quality strategy, create & manage the data quality working group, and will be ultimately accountable for achieving the goals defined in the strategy. He/she will monitor data quality, identify data quality issues, oversee remediation plans, implementation of data controls, and manage data quality remediation strategies.
 
Responsibilities:

  • Continually monitor and ensure overall database health/data quality across all systems;
  • Work across departments to raise data quality and performance levels
  • Provide a high level of data quality awareness across multiple teams
  • Perform root cause analysis to identify where data or system fixes/enhancements are required
  • Create and maintain all documentation related to database (e.g. field definitions, enhancements)
  • Identify additional resource requirements and propose a recommended team structure
  • Develop and deliver status updates on data quality across the organization by creating and updating an Enterprise Data Management dashboard
  • Set formal standards, policies and processes regarding data quality management
  • Monitor and track data quality issues, identify gaps, build action plans to remediate gaps, manage budget and resources, execute and monitor plans

 
Requirements:
 

  • Bachelor's Degree in Computer Science, Engineering, Information Technology or related science field
  • 5 years professional experience in similar role
  • Experience manipulating and analyzing large volumes of data
  • Ability to write intermediate level SQL code
  • Ability to write SAS, R or Python code
  • Fact driven and analytically-minded with excellent attention to detail
  • Proven ability to handle multiple projects simultaneously
  • Experience with dashboards and data visualization tools such as Tableau, SSRS
  • Excellent communication skills and demonstrated experience understanding and presenting complex quantitative analyses to business partners and senior management
  • Ability to manipulate and analyze complex spreadsheet (Google sheets) data, identify patterns, potential issues
  • Demonstrated success in leadership role and vision.
  • Experience with all facets of data management including data architecture and modeling, data quality, data warehousing, business intelligence, CRM systems and metadata management.
  • Participated in Data Governance initiatives: heavy emphasis on developing and implementing data standards, policies, practices, and procedures that lead to substantive improvements in data integrity.





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