Używamy techniczne pliki cookie i statystyki odwiedzin: Yandex Metrica i zanonimizowany dziennik odwiedzin Zorky. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Ta strona to tylko demo: nazwy firm, linki i osobiste zestawienie ofert otwierają się po rejestracji. Zarejestruj się →
ZorkyZorky
Polski
@termdocs
← Wszystkie oferty

IT Data Science Principal (Data Warehouse)

Principalremote~$10.8K /moRemote: United States; UTC-10 to UTC-5, US2 dn. temu
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
agilebacklogci/cdclouddevopsmlopssapsnowflakesql
Szczegóły
Wymiar pracy
Pełny etat
Praktyki
Agile, CI/CD, DevOps, MLOps
Wykształcenie
Licencjat / inżynier
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
The IT Data Science Principal provides leadership for enterprise data warehouse and artificial intelligence capabilities, ensuring the organization delivers trusted insights and scalable Data and AI solutions aligned with business strategy. This role leads people, platforms, and delivery practices across analytics engineering, BI, data science/ML, and GenAI enablement. The Data Warehouse Engineer partners closely with Data & Analytics leadership, Information Security, Risk/Compliance, and business leaders to define priorities, manage teams and vendors, and embed governance for data, models, and AI use cases. This role drives measurable outcomes through roadmap execution, operating rhythms, and continuous improvement across Data Warehouse, analytics and AI delivery. WHAT YOU’LL DO Partner in developing enterprise analytics and AI roadmap, aligning use cases and investments to business strategy, value, and feasibility. Establish outcome-based prioritization, intake, and funding recommendations for analytics, ML, and GenAI initiatives. Define success metrics and benefits tracking for analytics/AI products and services (adoption, quality, cycle time, and business impact). Lead, coach, and partner with multi-disciplinary teams (analytics engineers, BI developers/analysts, data scientists/ML engineers), including vendor/partner resources. Set clear expectations for delivery quality, documentation, testing, and responsible AI practices; build development plans and career path
Firma — po zalogowaniu. Zaloguj się
Source: HimalayasView on Himalayas →
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs