Responsable des données - Équipe de données centrales

À propos de nous

YipitData est la principale société d'études de marché et d'analyse pour l'économie disruptive. Notre technologie exclusive analyse des milliards de points de données alternatifs pour découvrir des informations exploitables. Les plus grands fonds d'investissement du monde et les sociétés Fortune 500 dépendent de nos données pour prendre des décisions à enjeux élevés.

Nous opérons à l'échelle mondiale avec des bureaux aux États-Unis, en Asie-Pacifique et en Inde. Notre culture primée et centrée sur les personnes - reconnue par Inc. comme meilleur lieu de travail pendant trois années consécutives - met l'accent sur la transparence, l'appropriation et la maîtrise continue.

Qu'est-ce que c'est de travailler ici :

• L'appropriation est réelle et non ambitieuse. Un analyste peut ici posséder un produit de données de bout en bout – de la méthodologie à la livraison au client – ​​et le présenter directement aux investisseurs qui en dépendent. Vous ne passerez pas des mois à attendre un « travail significatif ».

• La croissance est motivée par l'impact et non par l'occupation. La portée et la responsabilité augmentent aussi vite que vous pouvez démontrer que vous êtes prêt. Nous faisons la promotion en fonction de ce que vous avez fait et non de la durée de votre présence ici.

• L'IA est un outil de travail principal, pas un projet parallèle. Nous reconstruisons activement la manière dont le travail analytique est effectué, en utilisant des agents d'IA, l'automatisation et de nouveaux outils pour changer fondamentalement ce qui est possible. Si cela vous passionne, vous réussirez ici.

À propos du rôle :

L'équipe Central Data de YipitData est à la base de tout ce que nous proposons. Nous construisons des produits de données, des méthodologies et des systèmes standardisés qui alimentent chaque entreprise en aval, de nos recherches en investissement et produits d'entreprise à nos flux de données.

Historiquement, de nombreuses équipes résolvaient indépendamment des problèmes de données similaires. Central Data existe pour identifier ces modèles communs et créer des solutions partagées qui améliorent la qualité, la cohérence et la rapidité dans l’ensemble de l’entreprise.

En tant que responsable des données centrales, vous posséderez de bout en bout l'un de ces domaines de données fondamentaux. Il s'agit d'un rôle de propriétaire de produit hautement analytique qui combine une expertise approfondie en matière de données, une réflexion systémique, un leadership technique et une exécution interfonctionnelle. Plutôt que de résoudre des problèmes analytiques ponctuels, vous concevrez des systèmes et des méthodologies réutilisables qui permettront à des dizaines d'équipes en aval d'avancer plus rapidement et avec plus de confiance.

Chaque domaine est dirigé conjointement par une équipe de direction de trois personnes :

• Data Lead : possède la méthodologie, la qualité des données et la stratégie analytique

• Chef de produit technique : est responsable de la priorisation, de la feuille de route et de l'alignement commercial

• Data Engineering Manager : est responsable de l'exécution de l'ingénierie, de l'architecture de la plateforme et de la livraison technique.

Ensemble, vous définirez l'évolution de votre domaine tout en travaillant en étroite collaboration avec l'évaluation des données, l'ingénierie, les équipes de produits en aval et les partenaires de données externes.

Nous recrutons des Data Leads pour ces deux équipes :

• Reçus des consommateurs : possédez les systèmes qui traitent, classifient et valident les données des reçus des consommateurs au niveau des transactions sur des millions d'achats.

• Dépenses B2B : possédez les systèmes qui transforment les données complexes d'achat et de facturation des moyennes entreprises et des entreprises provenant de plusieurs fournisseurs en ensembles de données standardisés et prêts à la production.

Votre succès ne sera pas mesuré par le nombre d’analyses que vous effectuez. Cela sera mesuré par l’efficacité avec laquelle vous avez construit des systèmes qui rendent des centaines d’analyses futures plus rapides, plus cohérentes et plus fiables.

Ce que vous ferez :

• Maîtrisez le cycle de vie de votre domaine de données : depuis la définition de la manière dont les données brutes des partenaires doivent être traitées, validées, étiquetées et modélisées jusqu'à la garantie que les équipes en aval peuvent créer des produits en toute confiance à partir de celles-ci. Développez une expertise approfondie dans votre domaine et les modèles mentaux nécessaires pour identifier les problèmes avant qu’ils n’impactent les clients.

• Créez des systèmes qui améliorent la qualité des données : concevez des cadres de validation, des systèmes de surveillance et d'assurance qualité qui détectent les problèmes de manière proactive. Raisonnez en profondeur sur la représentativité, les biais et les risques systématiques – et pas seulement sur la question de savoir si les enregistrements individuels semblent corrects.

• Concevoir des méthodologies réutilisables et évolutives : identifiez les concepts commerciaux et les modèles analytiques communs aux flux d'investisseurs, d'entreprise et de données. Créez des méthodologies centralisées qui réduisent la duplication, améliorent la cohérence et créent un effet de levier durable au sein de l'organisation.

• Définir la direction analytique et technique : collaborer avec le chef de produit technique pour prioriser les investissements en fonction de l'impact inter-entreprises, et avec le responsable de l'ingénierie des données pour façonner l'architecture de traitement et les capacités de la plate-forme. Faites des compromis réfléchis entre vitesse, rigueur, automatisation et évolutivité à long terme.

• Développez et faites évoluer votre domaine : collaborez avec l'équipe d'évaluation des données pour intégrer de nouveaux ensembles de données et travaillez directement avec les parties prenantes techniques et commerciales de nos fournisseurs de données en cas de besoin. Créez des modèles d'intégration réutilisables qui rendent l'intégration des futurs ensembles de données plus rapide et plus fiable.

• Repenser le travail analytique avec l'IA : utilisez l'IA, l'automatisation et les outils émergents pour améliorer fondamentalement la façon dont les données sont traitées, validées, documentées et conservées. Identifiez en permanence les opportunités d’éliminer le travail manuel et d’augmenter l’ampleur et la qualité de ce que l’équipe peut accomplir.

• Aidez à bâtir l'organisation : à mesure que l'équipe grandit, encadrez des analystes juniors et établissez les normes, les processus et la culture qui définissent le fonctionnement de votre domaine.

Exemples de projets :

Au cours de votre première année, vous pourriez :

• Concevoir une méthodologie généralisée pour classer des millions d'éléments de réception parmi plusieurs fournisseurs de données.

• Créez des systèmes d'assurance qualité automatisés qui détectent les changements systématiques dans l'étiquetage des commerçants avant qu'ils n'aient un impact sur les produits en aval.

• Développer des cadres réutilisables qui réduisent le temps nécessaire à l'intégration de nouveaux ensembles de données de plusieurs mois à plusieurs semaines.

• Collaborer avec l'ingénierie pour repenser l'architecture de traitement qui améliore l'évolutivité tout en réduisant les frais opérationnels.

• Créez une logique métier standardisée qui remplace les multiples implémentations incohérentes utilisées dans différentes unités commerciales.

Vous avez des chances de réussir si :…

Source : Jobicy (https://jobicy.com/jobs/152751-data-lead-central-data-team)