Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и обезличенный журнал Zorky. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. На сайте только демо: компании, ссылки и личная подборка открываются после регистрации. Зарегистрироваться →
ZorkyZorky
Русский
@termdocs
← Все вакансии

IT Data Science Principal (Data Warehouse)

Principalremote~$10.8K /moRemote: United States; UTC-10 to UTC-5, US2д назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
agilebacklogci/cdclouddevopsmlopssapsnowflakesql
Условия
Занятость
Полная занятость
Практики
Agile, CI/CD, DevOps, MLOps
Образование
Бакалавриат
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание
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
Компания — после входа. Войти
Источник: HimalayasОбъявление на Himalayas →
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs