futureproof consulting — чешская B2B-консалтинговая компания, помогающая организациям решать сложные задачи в сфере технологий и данных. Компания работает с данными и аналитикой, кибербезопасностью, ИТ-инфраструктурой, а также оказывает сопутствующие консалтинговые и маркетинговые услуги, сочетая стратегические рекомендации с практической реализацией. Она помогает клиентам защищать и администрировать информацию, повышать ценность аналитических платформ и поддерживать инфраструктуру, необходимую для работы предприятий. Компания основана в 2015 году и базируется в городе Ржичаны; это небольшая специализированная команда, обслуживающая бизнес-клиентов.
Аналитик качества данных — разработка конвертеров ADE/ASM (удалённо, Чехия)
Проверка научных и лабораторных данных, а также конвертеров ADE и ASM. Поддержка интеграции данных, прослеживаемости и качества поставки для глобальной фармацевтической компании.
Описание
- Устанавливать требования к качеству данных, критерии приёмки, методы валидации и тестовые сценарии
- Поддерживать сквозное подключение и валидацию научных данных и конвертеров ASM
- Проводить сессии по сбору требований и исследованию с учёными, предметными экспертами и заинтересованными сторонами бизнеса
- Анализировать данные лабораторных приборов и выявлять ключевые поля научных данных
- Разрабатывать и проверять сопоставления «источник—цель» и требования к преобразованию данных
- Взаимодействовать с семантическими инженерами для сопоставления данных с онтологией Allotrope и схемами ASM
- Валидировать результаты работы конвертеров, сохраняя научный смысл и целостность данных
- Проводить и координировать валидацию «источник—цель», проверку преобразований, контроль качества данных, тестирование прослеживаемости, валидацию семантического сопоставления и результатов работы конвертеров
- Оценивать результаты тестирования, доказательства валидации, дефекты и метрики качества данных
- Помогать в сортировке дефектов, анализе первопричин, оценке рисков и устранении проблем
- Поддерживать прослеживаемость требований, сопоставлений, тестовых сценариев и доказательств валидации
- Участвовать в проверках готовности к выпуску и процедурах утверждения
- Готовить и проверять документацию SDLC и валидации
- Отслеживать риски, проблемы, зависимости и препятствия для поставки
- Координировать работу научных, инженерных, качественных, продуктовых, архитектурных команд и команд поставщиков
- Совершенствовать процессы качества данных, методы валидации и повторно используемые тестовые активы
- Обеспечивать соответствие требованиям управления данными, SDLC, качества и регулирования
Требования
- Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, инженерии, науки о данных, информационных систем, биотехнологии или смежной дисциплины либо эквивалентный профессиональный опыт
- Не менее шести лет опыта в инженерии данных, интеграции данных, управлении данными, качестве данных или смежной роли, связанной с данными
- Глубокие знания качества данных, валидации, моделирования, сопоставления, преобразования, сопоставления «источник—цель» и прослеживаемости
- Опыт определения требований, критериев приёмки, методов валидации и тестовых сценариев
- Опыт валидации сложных преобразований и интеграций данных
- Понимание жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC) и управления жизненным циклом данных
- Знание принципов управления данными
- Опыт работы с нетехническими заинтересованными сторонами для уточнения бизнес- или научных потребностей
- Способность преобразовывать бизнес- или научные требования в чёткие спецификации данных и валидации
- Опыт документирования и управления рисками, проблемами, зависимостями и решениями
- Сильные аналитические способности и навыки решения проблем
- Сильные коммуникативные навыки и навыки управления заинтересованными сторонами
- Опыт сотрудничества с инженерными, качественными, продуктовыми, бизнес-командами, предметными экспертами и внешними командами поставщиков
- Опыт работы в фармацевтической, биотехнологической отрасли, сфере наук о жизни или разработки лекарственных препаратов
- Опыт работы с научными или лабораторными данными
- Понимание лабораторных процессов и данных приборов
- Опыт реализации проектов по подключению, интеграции, миграции, преобразованию или валидации данных
- Знание стандартов Allotrope Foundation
- Опыт работы с Allotrope Simple Model (ASM)
- Знание онтологий, семантических моделей или управления метаданными
- Опыт использования Jira, Confluence, VERA, Xray, Mural или сопоставимых инструментов
- Опыт работы с автоматизированными платформами валидации или тестирования данных
Преимущества
- Удалённый формат работы
- Фриланс или контрактное сотрудничество
- Занятость 40 часов в неделю
- Возможность работать с глобальной фармацевтической компанией в Праге