Adatigazgató (Director of Data)

Stack

Feladatok

• ▹A három adatpillér (adatmérnökség, adatanalitika, data science) csapatainak vezetése és egységes szervezetté formálása a szakterületi tudás megtartásával
• ▹A Data szervezet Centre of Excellence-ként való működtetése, az adat „ügyfeleinek” támogatása és képzése a vállalaton belül
• ▹Silók lebontása és erős munkakapcsolatok kialakítása az érintettekkel
• ▹Az analitikai és agentic üzleti igényekhez illő adatstratégia meghatározása és alakítása
• ▹Az adatkormányzás és az adatminőség gazdájaként a szabályzatok, sztenderdek, felelősségi modell és fórumok kialakítása; a GDPR és a formálódó MI-szabályozás napi szintű betartatása, gyakorlati korlátok az adat- és MI-használatra
• ▹Az adatplatform gazdájaként együttműködés a mérnöki és architektúra-csapatokkal egy megbízható, teljesítményes és költségtudatos platformért (betöltés, tárolás, transzformáció, BI, ML); build/buy/partner javaslatok és a kulcsfontosságú beszállítói kapcsolatok kezelése
• ▹Az analitikai és MI-képességek skálázása: az esetek forrásának, priorizálásának, produkcióba vitelének és kormányzásának meghatározása; gyors sikerek, stratégiai fogadások és hosszú távú képességépítés egyensúlyban tartott portfóliója; az önkiszolgáló BI támogatása a mutatók és az egyetlen igazságforrás feletti kontroll elvesztése nélkül
• ▹Partnerség az üzlettel: erős munkakapcsolatok a vezetőkkel minden funkcióban, műszaki döntések lefordítása üzleti nyelvre, adattulajdonlással és prioritásokkal kapcsolatos vitás kérdések rendezése

Elvárások

• ▹Legalább 7 év tapasztalat adat-, analitikai vagy rokon területen, ebből legalább 3 év egynél több szakterületet átfogó csapat vezetésében (pl. mérnökség és analitika, vagy analitika és data science)
• ▹Egy vállalkozás adatstratégiájának kidolgozása és megvalósítása
• ▹Centre of Excellence vagy shared services jellegű funkcióban szerzett tapasztalat (szolgáltatási modell, hub-and-spoke felépítés, igénybeérkeztetés és priorizálás)
• ▹Modern adatarchitektúra erős ismerete: warehouse/lakehouse minták, streaming, orkesztráció, BI, a GenAI alapjai; felhőplatform-ismeret (AWS / GCP / Azure) a döntések megkérdőjelezéséhez elegendő szinten
• ▹Gyakorlati felelősség az adatkormányzásért, adatminőségért és szabályozási megfelelésért (legalább GDPR)
• ▹Tapasztalat a GenAI-felhasználási esetek támogatásában és a produktizálást támogató stratégia kialakításában
• ▹Bizonyított képesség a részlegvezetőkkel és VP-szintű vezetőkkel való együttműködésre
• ▹Költségvetés birtoklása és megvédése, üzleti esetek felépítése reális haszon- és bizonytalansági sávokkal, pragmatikus beszállítókezelés
• ▹Menedzserek és senior egyéni közreműködők felvétele, fejlesztése és megtartása
• ▹Erős írásbeli és szóbeli kommunikáció

Előny

• ▹Gyorsan növekvő vagy scale-up környezetben szerzett tapasztalat, ahol az adatfunkciót fel kellett építeni vagy jelentősen át kellett alakítani
• ▹Működési komplexitású, valós idejű adatigényű vagy ellátási lánc / logisztika / marketplace jellegű ágazatban szerzett háttér
• ▹Korábbi gyakorlati múlt adatmérnökként, analytics engineerként vagy data scientistként
• ▹Data mesh vagy föderált adattermék-modell bevezetésében szerzett tapasztalat
• ▹Az EU AI Act és a formálódó MI-kormányzási keretek ismerete
• ▹MI-eszközök (LLM-ek, kódoló asszisztensek, analitikai copilotok) kiértékelésében, beszerzésében és szervezeti szintű bevezetésében szerzett tapasztalat, a licencelést és szabályzatokat is beleértve
• ▹Hozzájárulás a nyilvános szakmai diskurzushoz: konferencia-előadások, írások, nyílt forráskód vagy közösségi szerepvállalás
• ▹Kvantitatív, informatikai vagy rokon területen szerzett egyetemi végzettség
• ▹Többnyelvű munkakörnyezetben és európai vagy globális csapatokban szerzett tapasztalat

Soft skillek

A munkáltatóról

A Forto a mesterséges intelligencia erejét használja a logisztika megújítására. Célja, hogy a digitális ellátási láncok átláthatók, súrlódásmentesek és fenntarthatók legyenek, és egyszerűsítse a globális kereskedelmet.