Manager AI&Data

Se cerchi un percorso di crescita in un contesto internazionale dove le tue idee contano davvero, sei nel posto giusto. In un contesto in cui l'intelligenza artificiale sta ridefinendo il modo di lavorare, crediamo che il vero valore nasca dalla capacità delle persone di interpretare la complessità, costruire relazioni di fiducia e trasformare le opportunità tecnologiche in impatto concreto per clienti, organizzazioni e società.

Lo abbiamo chiesto a chi ci lavora già Questi i fattori più influenti:

Investimento sulle competenze del futuro : In EY la tecnologia non sostituisce il contributo delle persone: lo amplifica. Per questo investiamo nello sviluppo di competenze, relazioni e capacità di giudizio che permettono di affrontare le sfide più complesse e generare valore sostenibile nel tempo. Fin dal primo giorno, avrai accesso a eventi, strumenti e corsi sull’Intelligenza Artificiale, per imparare a usare la tecnologia come leva per amplificare il tuo impatto.

Formazione continua : oltre 50 ore di corsi tecnici e manageriali all’anno previsti per ciascuna persona; per integrare apprendimento e lavoro quotidiano, trasformando ogni progetto in un’occasione di crescita.

Sviluppo e progressione di carriera : solo negli ultimi 12 mesi, oltre la metà delle persone di EY si è vista riconoscere un avanzamento di carriera; con percorsi in cui competenze, potenziale e contributo individuale diventano elementi centrali.

Mobilità e opportunità internazionali , compresa la possibilità di lavorare in smart working dall’estero fino a 20 giorni senza essere in trasferta;

Lavoro ibrido senza giornate prestabilite centralmente.

Un network internazionale su cui poter contare.

Vuoi dare forma al tuo futuro insieme a noi?

Scopri nel concreto che cosa fa un/una Data Governance e Data Quality Manager

Nello specifico, ti occuperai di:

Guidare progetti di Data Governance e Data Quality, dall’assessment iniziale alla definizione della roadmap e all’implementazione, collegando le priorità di business a risultati misurabili.

• Disegnare e rendere operativi framework e operating model di Data Governance: ruoli di Data Owner e Data Steward, responsabilità, comitati, policy, standard e processi di gestione del dato.
• Definire domini dati, business glossary, metadati e dati critici, promuovendo l’adozione di data catalog e data lineage e il raccordo tra funzioni di business e IT.
• Impostare programmi di Data Quality: data profiling, regole e soglie di controllo, KPI, monitoraggio, analisi delle cause e piani di remediation con responsabilità e priorità condivise.
• Tradurre i requisiti di governance e qualità in requisiti funzionali e tecnici per data platform e analytics, collaborando con architetti, data engineer e team BI.
• Supervisionare l’integrazione dei controlli di qualità e della tracciabilità nelle pipeline ETL/ELT e nei prodotti dati, valutandone gli impatti su reporting e processi decisionali.
• Gestire la delivery progettuale in termini di ambito, tempi, budget, rischi e qualità dei deliverable, coordinando team multidisciplinari e favorendo la crescita delle persone attraverso coaching e feedback.
• Gestire la relazione con i clienti e gli stakeholder di business e IT, facilitare workshop e presentare avanzamenti, criticità e raccomandazioni anche al senior management.
• Contribuire allo sviluppo commerciale: identificare opportunità, predisporre proposte e stime progettuali e sviluppare offerte e approcci metodologici con il network EY.
• Accompagnare l’adozione dei nuovi modelli attraverso change management, formazione e data literacy, misurando i benefici e promuovendo un utilizzo responsabile dei dati e dell’AI.

Per cominciare, cerchiamo un professionista che abbia le seguenti competeze tecniche e personali :

• Formazione a indirizzo tecnico o quantitativo, oppure esperienza equivalente, ed esperienza consolidata in Data Governance e Data Quality, maturata in consulenza o in contesti aziendali complessi, con responsabilità di coordinamento e delivery.
• Solida conoscenza di framework di Data Governance e Data Management (ad esempio DAMA-DMBOK) e comprovata capacità di definire e implementare operating model, ruoli, policy e processi di governo del dato.
• Esperienza concreta in Data Quality: profiling, definizione di regole e KPI, monitoraggio delle dimensioni di qualità, gestione delle anomalie, root cause analysis e coordinamento degli interventi correttivi.
• Capacità di raccogliere requisiti di business e tradurli in specifiche funzionali e tecniche; familiarità con modelli dati, metadati, business glossary, data catalog e lineage e con le relative soluzioni tecnologiche.
• Preferibile esperienza anche su data platform cloud e architetture lakehouse/data warehouse, con tecnologie quali Databricks o equivalenti, proce