• Məlumat keyfiyyəti yoxlamalarının, validasiya qaydalarının və monitorinq proseslərinin hazırlanması, tətbiqi və davamlı dəstəklənməsi.
• Məlumat keyfiyyəti göstəricilərinin izlənilməsi, məlumat problemlərinin, anomaliyaların və uyğunsuzluqların araşdırılması.
• Məlumatların tamlığı, dəqiqliyi, ardıcıllığı və bütövlüyünü qiymətləndirmək üçün məlumat profilləşdirilməsi və təhlilinin aparılması.
• Məlumat mənşəyi (Data Lineage), metadata idarəetməsi və məlumat kataloqu (Data Catalog) təşəbbüslərinə dəstək verilməsi.
• Biznes istifadəçiləri, Data Steward-lar, Data Owner-lər və texniki komandalarla əməkdaşlıq edərək məlumat keyfiyyəti problemlərinin müəyyənləşdirilməsi və həll edilməsi.
• Məlumat keyfiyyəti üzrə dashboard-ların, scorecard-ların və hesabatların hazırlanması və dəstəklənməsi.
• Məlumat keyfiyyəti insidentlərinin kök səbəb analizinin (Root Cause Analysis) aparılması və düzəldici tədbirlərin təklif edilməsi.

• Data Engineering, Data Quality, Data Governance, Data Warehousing, Business Intelligence və ya əlaqəli sahələrdə 2 il iş təcrübəsi.
• Kompüter elmləri, İnformasiya Texnologiyaları, Mühəndislik, Statistika və ya əlaqəli sahə üzrə bakalavr dərəcəsi.
• Məlumatların profilləşdirilməsi, məlumat keyfiyyəti təhlili, scorecard-ların hazırlanması və kök səbəb analizləri üçün mürəkkəb SQL sorğularının, o cümlədən analitik sorğuların yazılması üzrə güclü bilik.
• Avtomatlaşdırma, məlumatların təhlili və emalı üçün Python, PySpark və Spark üzrə yaxşı bilik.
• Ölçü modelləşdirilməsi (Dimensional Modeling), sxem dizaynı (Schema Design), RDBMS sistemləri, Data Warehousing anlayışları, ETL/ELT prosesləri və məlumat inteqrasiyası prinsipləri üzrə yaxşı bilik.
• Həm biznes, həm də texniki maraqlı tərəflərlə effektiv əməkdaşlıq etmək bacarığı.
• Məlumat keyfiyyəti ölçüləri – dəqiqlik (Accuracy), tamlıq (Completeness), ardıcıllıq (Consistency), etibarlılıq (Validity), unikallıq (Uniqueness) və aktuallıq (Timeliness) üzrə yaxşı anlayış.

Üstünlük verilən bilik və bacarıqlar

• Trend analizi, reqressiya analizi və anomaliyaların aşkarlanması da daxil olmaqla statistik metodlar və məlumat analizi texnikaları üzrə bilik.
• Obyektyönümlü Proqramlaşdırma (OOP) və Proseduryönümlü Proqramlaşdırma (POP) konsepsiyaları üzrə anlayış.
• Data Governance çərçivələri üzrə bilik və Informatica, Axon və ya oxşar Data Governance platformaları ilə praktiki iş təcrübəsi.
• Hadoop, Hive, Impala və ya Spark kimi Big Data texnologiyaları ilə iş təcrübəsi.