Data Scientist

Созвездие
Санкт-Петербург
🏢 Офис
Junior
Полная занятость
Россия
Описание вакансии
Обязанности

Выполнение полного комплекса работ по разработке методологии нормализации мастер-данных и нормализации справочника номенклатуры.

В рамках проекта необходимо
обследование существующего справочника материалов (до 80 000 записей);
разработка методологии нормализации мастер-данных;
разработка корпоративной онтологии;
разработка многоуровневого классификатора номенклатуры;
разработка шаблонов описания объектов номенклатуры;
разработка правил классификации, кодирования и именования материалов;
разработка алгоритмов дедубликации;
согласование классификатора с бизнес-подразделениями через специализированную систему;
нормализация и структурирование не менее 30 000 записей;
выявление и устранение дублей;
подготовка данных для миграции в MDM-систему;
формирование централизованного справочника номенклатуры;
подготовка всей отчетной документации;
сопровождение приемки работ.
Требования

Обязательно наличие успешного опыта выполнения аналогичных проектов.

Компания должна иметь опыт
внедрения MDM;
Data Governance;
разработки корпоративных классификаторов;
построения онтологий;
нормализации справочников материалов;
очистки и дедубликации данных;
миграции данных в ERP/MDM;
проектов для крупных промышленных предприятий.
Желательно опыт работы с
SAP MDG;
SAP ERP;
Планета.НСИ;
Informatica MDM;
IBM InfoSphere;
Ataccama;
Profisee;
Semarchy;
Oracle MDM;
отечественными MDM-платформами.

Необходимые компетенции

В команде должны присутствовать
Руководитель проекта;
Архитектор MDM;
Data Architect;
Data Governance Consultant;
Бизнес-аналитик;
Data Steward;
Эксперт по классификации номенклатуры;
ML/Data Engineer (желательно);
Специалисты по нормализации данных;
QA-специалист.
Требования к программному обеспечению

Исполнитель должен использовать специализированное ПО, поддерживающее:

автоматизированную классификацию;
ML-алгоритмы;
нечеткий поиск дублей;
массовое редактирование;
маршрутизацию согласований;
контроль качества данных;
ведение статистики.

Результаты проекта

Исполнитель должен предоставить
Методологию нормализации мастер-данных;
Онтологию;
Классификатор;
Эталонные шаблоны;
Централизованный справочник номенклатуры;
Нормализованные данные;
Комплект миграционных файлов;
Полный комплект отчетной документации.

Критерии качества

Необходимо обеспечить
точность классификации не менее 95%;
отсутствие более 0,1% дублей;
отсутствие более 0,1% незаполненных обязательных атрибутов;
ошибки классификации не более 0,5%;
соответствие требованиям технического задания.

Будет преимуществом

опыт выполнения проектов стоимостью от 20 млн рублей;
опыт работы с государственными заказчиками;
опыт проектов для транспортной отрасли, промышленности, энергетики или нефтегазового сектора;
наличие специалистов по MDM, Data Governance и Enterprise Architecture.
Технологии и навыки
AI-помощник
ИсточникСкрыто
Опубликовано8 июл.
Настоящий работодатель никогда не попросит перевести деньги, продиктовать код из SMS, войти под чужим аккаунтом или поставить непонятное приложение. Столкнулся с таким при отклике — прекращай переписку и расскажи нам в чате с основателем или через форму обратной связи.