QA Specialist (Retail Marketing / Commerce Data)
⚲ Wrocław, Warszawa, Poznań, Gdańsk, Kraków
151 200 - 193 200 PLN netto (B2B)
Wymagania
- SimilarWeb
- pozyskiwanie danych
- Stackline
- retail intelligence
Opis stanowiska
QA Specialist (Retail Marketing / Commerce Data)
Praca zdalna
Poszukujemy doświadczonego specjalisty QA z silnym naciskiem na obszar danych retail/eRetail. Rola koncentruje się na walidacji danych i jakości przepływów danych w środowisku retail marketing & commerce, z wykorzystaniem narzędzi analitycznych oraz AI-based data capture.
Zakres obowiązków
• Walidacja poprawności przepływów danych (DB → PDP)
• Weryfikacja jakości danych pozyskanych z różnych źródeł (API, platformy, partnerzy)
• Normalizacja, czyszczenie i przygotowanie danych do analizy (QA-ready)
• Identyfikacja anomalii i błędów w danych (data anomaly detection)
• Praca z rozwiązaniami opartymi o AI (data capture, crawling)
• Współpraca z zespołami data / commerce / marketing
• Wykorzystanie narzędzi typu Similarweb / Stackline w analizie i walidacji danych
• Dokumentowanie procesów oraz wyników walidacji
Wymagania
• Doświadczenie w pracy z danymi retail / eRetail
• Praktyczne doświadczenie w pozyskiwaniu danych (API, platformy, partnerzy)
• Umiejętność:• normalizacji danych
• czyszczenia danych
• przygotowania danych do analizy (QA-ready datasets)
• Doświadczenie w pracy z narzędziami:
• Similarweb i/lub Stackline
• (lub bardzo zbliżone platformy retail intelligence / digital shelf analytics)
• Umiejętność analitycznego podejścia do danych i ich walidacji
• Doświadczenie w wykrywaniu nieprawidłowości i anomalii w danych
Nice to have:
• Doświadczenie z AI-based data capture / crawling
• Znajomość procesów digital shelf / product data flows (PDP)
Praca zdalna
Poszukujemy doświadczonego specjalisty QA z silnym naciskiem na obszar danych retail/eRetail. Rola koncentruje się na walidacji danych i jakości przepływów danych w środowisku retail marketing & commerce, z wykorzystaniem narzędzi analitycznych oraz AI-based data capture.
Zakres obowiązków
• Walidacja poprawności przepływów danych (DB → PDP)
• Weryfikacja jakości danych pozyskanych z różnych źródeł (API, platformy, partnerzy)
• Normalizacja, czyszczenie i przygotowanie danych do analizy (QA-ready)
• Identyfikacja anomalii i błędów w danych (data anomaly detection)
• Praca z rozwiązaniami opartymi o AI (data capture, crawling)
• Współpraca z zespołami data / commerce / marketing
• Wykorzystanie narzędzi typu Similarweb / Stackline w analizie i walidacji danych
• Dokumentowanie procesów oraz wyników walidacji
Wymagania
• Doświadczenie w pracy z danymi retail / eRetail
• Praktyczne doświadczenie w pozyskiwaniu danych (API, platformy, partnerzy)
• Umiejętność:• normalizacji danych
• czyszczenia danych
• przygotowania danych do analizy (QA-ready datasets)
• Doświadczenie w pracy z narzędziami:
• Similarweb i/lub Stackline
• (lub bardzo zbliżone platformy retail intelligence / digital shelf analytics)
• Umiejętność analitycznego podejścia do danych i ich walidacji
• Doświadczenie w wykrywaniu nieprawidłowości i anomalii w danych
Nice to have:
• Doświadczenie z AI-based data capture / crawling
• Znajomość procesów digital shelf / product data flows (PDP)
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
silnym naciskiem na obszar danych retail/eRetail
Oczekuje się, że kandydat będzie miał bardzo specyficzne i głębokie doświadczenie w analizie danych z branży handlu detalicznego i e-commerce, a nie tylko ogólne umiejętności QA.
🟡
walidacji danych i jakości przepływów danych
Może oznaczać zarówno testowanie jakości danych, jak i sprawdzanie poprawności ich przetwarzania i przesyłania między systemami.
🟡
AI-based data capture
Może oznaczać wykorzystanie gotowych narzędzi AI do zbierania danych, a niekoniecznie tworzenie własnych rozwiązań AI.
🔴
normalizacja, czyszczenie i przygotowanie danych do analizy (QA-ready)
Kandydat będzie musiał wykonywać zadania Data Engineer lub Data Analyst, a nie tylko typowe testy QA.
🔴
Wykorzystanie narzędzi typu Similarweb / Stackline w analizie i walidacji danych
Oczekuje się biegłości w korzystaniu z konkretnych, często płatnych narzędzi analitycznych z branży e-commerce.