Руководитель отдела обработки данных

О ТГГ

Мы — THG, глобальная группа электронной коммерции, миссия которой — стать мировым онлайн-лидером в области красоты и спортивного питания.

Наше портфолио ведущих розничных продавцов и брендов, таких как LOOKFANTASTIC, Myprotein, ESPA, Perricone MD и Cult Beauty, формирует два наших основных направления деятельности: THG Beauty и THG Nutrition.

От Манчестера до Нью-Йорка нас поддерживает команда из более чем 2500 человек, которые работают вместе, подают пример и мыслят ГЛАВНО.

С нами вы пойдете дальше и быстрее. Чего вы ждете?

Местоположение: Icon 1, WA15 0AF.

О центральных функциях

Центральные функции состоят из команд и людей, которые обслуживают весь бизнес. Эти люди являются неотъемлемой частью бесперебойной работы бизнеса; обеспечение своевременной выплаты всем зарплаты, своевременного получения и доставки материалов, соблюдения наших юридических обязательств и защиты нашего здоровья, безопасности и защищенности.

Зачем быть руководителем отдела обработки данных в THG?

THG создает возможности для обработки данных, которые будут лежать в основе всего: от ежедневной торговой аналитики до персонализации на основе искусственного интеллекта. В качестве технического руководителя вы будете обладать техническим видением и реализацией того, как THG структурирует, хранит и распределяет свои данные по трем основным областям: клиентская, коммерческая и операционная.

Это практическая роль технического лидера. Вы будете управлять и наставлять команду из шести инженеров (трое старших, трое среднего звена, каждый из которых соответствует своей предметной области), но от вас также ожидается, что вы обладаете техническими знаниями — устанавливаете архитектурные стандарты, принимаете ключевые проектные решения и являетесь человеком, к которому команда обращается, когда возникают сложные проблемы.

Ваша основная задача — перевести THG из фрагментированного, разрозненного ландшафта данных в целостные, объединенные наборы данных предметной области, которым можно доверять и которые можно использовать в масштабе. У нас есть данные о клиентах в разных местах, коммерческие данные, которые не структурированы последовательно, и операционные данные, которые нелегко использовать. Вы создадите инженерную основу, которая изменит это положение, работая над общей архитектурой, которая гарантирует, что наборы данных о клиентах, коммерческих и операционных данных будут иметь согласованные стандарты, общие атрибуты, где это необходимо, и в конечном итоге могут быть объединены в единое надежное представление о бизнесе.

Вы будете тесно сотрудничать с Ingenuity, нашим технологическим партнером, который управляет базовой платформой и конвейерами первого уровня. Ваша задача — взять то, что предоставляет Ingenuity, и преобразовать его в структурированные высококачественные наборы данных предметной области, на основе которых команды аналитиков и специалистов по обработке данных могут уверенно строить. Вы также будете ключевым партнером руководителя отдела управления данными, внедряя стандарты, которые он определяет, в вашу инженерную практику.

Что вы будете делать:

Техническое лидерство и архитектура

• Владеть архитектурой обработки данных для THG — определять, как данные принимаются, преобразуются, хранятся и становятся доступными в клиентском, коммерческом и операционном доменах.

• Разрабатывайте согласованные стандарты и шаблоны для всех трех областей, обеспечивая единообразную обработку общих атрибутов и возможность надежного объединения данных из разных областей.

• Руководить развитием нашей платформы BigQuery/GCP: стимулировать миграцию, модернизировать устаревшие конвейеры и обеспечивать масштабируемость.

• Принимать ключевые архитектурные решения и нести ответственность за техническое качество всего, что производит команда инженеров.

• Разрабатывать и обеспечивать соблюдение инженерных стандартов для всей команды — контроль версий, среды тестирования, обработка ошибок, документация и методы проверки кода.

Разработка набора данных предметной области

• Руководить созданием структурированных и надежных наборов данных предметной области, переходя от разрозненных, разрозненных источников данных к консолидированным платформам данных о клиентах, коммерческих и операционных данных.

• Работа над созданием единого источника достоверной информации — определение того, как данные из разных исходных систем согласовываются, дедуплицируются и обрабатываются в каждом домене.

• Обеспечьте структурирование наборов данных предметной области для последующего использования: аналитические группы, модели обработки данных, инструменты BI и варианты использования ИИ/агентов должны иметь возможность надежно использовать результаты разработки.

Инжиниринг с поддержкой искусственного интеллекта

• Выступайте за использование ИИ в инженерии данных — это небольшая команда с большими полномочиями, и мы ожидаем, что разработка с использованием ИИ будет встроена в нашу работу.

• Применяйте инструменты искусственного интеллекта для ускорения разработки конвейеров, автоматического тестирования, обнаружения аномалий и мониторинга качества данных.

• Будьте в курсе разработок искусственного интеллекта в области обработки данных и внедряйте новые подходы в практику команды.

Отношения изобретательности

• Тесно сотрудничать с командой инженеров Ingenuity, понимая, что они предоставляют на уровне платформы, и эффективно строить на основе этого.

• Определить четкие требования и стандарты интерфейса для того, как данные Ingenuity вводятся в наборы данных домена ПЛК.

• Выявлять и сообщать о случаях, когда поведение платформы Ingen влияет на качество или доступность данных в доменах ПЛК.

Люди и команда

• Управлять, обучать и развивать команду из шести профильных инженеров — трех старших инженеров по данным и трех инженеров по данным.

• Запустите структурированный процесс анализа и развития для каждого инженера, развивая его технические возможности и продвигаясь по карьерной лестнице.

• Развивать культуру инженерного совершенства, сотрудничества и постоянного совершенствования.

Какие навыки и опыт мне нужны для этой роли?

Существенный

• Практический опыт работы с BigQuery и GCP на экспертном уровне — это не подлежит обсуждению; вы должны построить и использовать конвейеры производственных данных в этом стеке.

• Хорошие навыки работы с Python — ежедневно используются для разработки конвейеров, преобразования данных и автоматизации.

• Опыт работы как минимум в двух из трех основных областей данных: клиентская, коммерческая и операционная.

• Послужной список развития архитектуры данных — вы можете продемонстрировать конкретные примеры того, как вы изменили способ структурирования, хранения или использования данных в бизнесе.

• Глубокое понимание моделирования данных, проектирования конвейеров и архитектуры распределенных данных…

Источник: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/thehutgroup/data-engineering-lead-manchester-316225).