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职位描述
• 建立最佳的数据基础设施、商业智能和分析解决方案；领导一支由高技能软件、基础设施和数据专业人员组成的工程团队，支持各个业务部门和利益相关者的数据和信息需求。
• 制定、沟通和执行一个全面且具有前瞻性的数据战略，利用行业最佳实践来处理数据和技术。
• 与组织内不同国家的跨职能团队合作。
• 数据管理 - 建立最佳实践和数据基础设施的战略，并确保其符合行业标准。/ 领导数据平台、流程和流水线的有效交付，这些平台、流程和流水线可扩展、安全、性能良好，并能满足业务发展的现有和未来需求。/ 通过与业务和技术团队合作，计划和执行数据集成解决方案；为业务使用识别新的数据源，并就数据集成的最佳实践提供咨询。/ 领导和指导工程团队进行临时数据提取和向业务用户生成报告。/ 确保按时高质量地向请求者交付数据和信息。/ 管理和控制向不同利益相关者交付的数据。
• 商业智能实施 - 数据仓库和商业智能实施的项目管理。/ 与业务密切合作，收集需求；优先考虑业务信息需求。/ 设计数据模型、ETL作业、指标、KPI、报告、仪表板和数据可视化。/ 验证商业智能交付物，确保准确性，并满足业务需求。/ 与外部供应商协调商业智能工具研讨会和其他系统维护和支持工作。
• 数据分析 - 开发和实施数据分析和其他策略，优化统计效率和质量。/ 提供整合的洞察、咨询和分析，通过对客户行为和营销举措（订阅获取和保留，以及交叉销售举措等）的分析，帮助推动业务收入。/ 提供指导和培训数据分析师，支持所有数据分析功能和项目，以识别组织的业务机会和改进领域。
• 创新和持续改进 - 掌握最新的数据技术和能力，并在可能的情况下推动采用，为现有的数据环境和组织增加价值。/ 简化网站和产品应用程序上的数据标记管理。/ 通过数据驱动模型促进产品的用户体验/界面改进。/ 不断寻求改善成本、时间和质量方面的运营能力。
• 其他一般职责 - 将复杂的业务和功能需求转化为详细的技术设计。/ 与组织和国家层面（如新加坡、菲律宾和泰国等亚太地区国家）的跨职能团队合作。
职位要求
• 计算机科学、信息系统、信息管理或相关学科学士学位
• 至少有10年在数据仓库、ETL、商业智能、大数据或分析领域的行业经验，并广泛接触到其所有子学科。
• 对数据和分析充满热情；愿意使用来自各种来源的大型、复杂和多个数据集进行统计分析和预测建模，以获得有意义的洞察和可操作的结论。
• 精通数据架构、数据建模和设计、数据集成和工程（ETL、批处理和流式处理）、管理和运营、操作使用（API和Web后端），要求具备可扩展性和可用性。
• 在实施服务于数据仓库、商业智能和分析（预测建模、机器学习等）的数据系统方面有丰富的经验。
• 对技术概念、趋势和能力有良好的理解，并渴望学习新的技术和工具。
• 熟练并具有以下经验：数据库：MySQL / PostgreSQL / Redshift / Redshift Spectrum / 其他列式数据库；集成服务：DataStage / Informatica / 商业智能工具：Cognos / QlikView / Tableau / 编程、脚本和查询语言：Java / Python / SQL / Shell脚本 / 云服务：AWS（EC2、S3、Athena、Glue、Batch）/ Google Cloud / 大数据架构和技术：Hadoop / HDFS / Lambda / Athena / MapReduce /
• 具备以下知识优势：数据库：NoSQL数据库（MongoDB / Cassandra / Redis / HBase / Amazon DynamoDB）/ 编程语言：Scala / 大数据技术：Spark / Kafka / Kinesis / 机器学习
• 注重细节，并表现出持续探索的好奇心。
• 具备较强的分析、解决问题和人际交往能力。
• 灵活，并能在动态环境中工作，管理自己的时间，并在高速工作环境和紧迫的时间表中工作。
• 良好的英语、中文和普通话书面和口头表达能力。
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