Leitender Datenanalyst (Data Vault) in Globaldev Group

13. September 2024

Senior Data Analyst (Data Vault)

Одеса, Вінниця, Варшава (Polen), Krakau (Polen), veröffentlicht

Senior Data Analyst wird an einem Projekt in der Pharmaindustrie arbeiten.

Anforderungen:

• Konzeptionelles Verständnis von Data Vault (Data Vault-Modellierung);
• Muss mindestens 5 Jahre Erfahrung mit Datenanalyse haben;
• Muss über einschlägige Erfahrung in der Pharmaindustrie verfügen;
• Wir suchen keinen Experten, sondern einen Senior Data Analyst mit Data Vault-Erfahrung oder zumindest einem Verständnis dafür;
• Zumindest ein wenig Erfahrung mit Data Vault oder konzeptionelles Verständnis von Data Vault.

Verantwortlichkeiten:

• Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten, in der Lage, komplexe Konzepte für unterschiedliche Zielgruppen zu artikulieren, einschließlich Revenue Managern und hochrangigen Stakeholdern;
• Stellen Sie sicher, dass die Data Vault-Architektur den Geschäftsanforderungen und Best Practices in der Pharmaindustrie entspricht.
• Entwickeln und pflegen Sie konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle;
• Gutes Verständnis der Geschäftsprozesse im Bereich Pharma Technical Operations und pharmazeutischer Lieferkettenmodelle.

Nachgewiesene Fähigkeiten in:

• Erfahrung mit der Analyse von Daten, um Erkenntnisse, Muster und Trends abzuleiten. Sie interpretieren komplexe Datensätze und erstellen Berichte, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen.
• Berichterstellung, Visualisierung und statistische Analyse;
• Erfahrung mit Data Warehouse, Data Lake und Big-Data-Plattformen für Unternehmen.

Lebenslaufpräferenzen:

• Ihr Lebenslauf muss die relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten hervorheben, die für unseren spezifischen Senior Data Analyst/Data Vault-Modellierungsingenieur erforderlich sind;
• Ihr Lebenslauf muss auf die Stellenbeschreibung zugeschnitten sein, um sicherzustellen, dass er Ihre relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten wirkungsvoll hervorhebt.
• Bevor Sie einen Lebenslauf senden, fügen Sie bitte weitere Informationen zu Erfahrungen, vergangenen Projekten, Verantwortlichkeiten und Rollen in den Bereichen Datenanalyse, Data Warehouse, Data Lake, Enterprise Big Data-Plattform, Data Vault-Architektur, Data Vault-Modellierung, Berichterstellung usw. hinzu. Visualisierung und statistische Analyse, Analyse von Daten zur Ableitung von Erkenntnissen, Mustern und Trends, Entwicklung und Pflege konzeptioneller, logischer und physischer Datenmodelle in der Pharmaindustrie.