Acest rol este concentrat pe HR Analytics si analiza datelor cu suport AI, avand ca scop sprijinirea leadership-ului HR prin insight-uri clare, recomandari analitice si decizii bazate pe date. Pozitia combina analiza exploratorie a datelor, analiza cu Python si SQL, metode sustinute de AI, data visualization, dashboarding si colaborarea cu echipele de livrare.

Responsabilitati principale

Analytics & AI — focus principal

• Realizarea analizei exploratorii a datelor, EDA, pe seturi de date HR, pentru a identifica tendinte, factori determinanti si anomalii. 
• Utilizarea instrumentelor de analiza cu suport AI si a metodelor bazate pe Python pentru accelerarea explorarii datelor si generarii de insight-uri. 
• Transformarea intrebarilor de business in ipoteze analitice si investigatii. 
• Interpretarea rezultatelor analitice si ale modelelor, inclusiv ipotezele, limitarile si incertitudinea acestora. 
• Asigurarea reproductibilitatii, transparentei si documentarii activitatii analitice. 

Comunicare insight-uri si suport decizional

• Pregatirea de rezultate analitice clare si vizualizari pentru comunicarea concluziilor catre stakeholderi. 
• Sprijinirea definirii KPI-urilor si conceptelor analitice pentru deciziile de management. 
• Transformarea rezultatelor analitice in recomandari clare pentru leadership-ul HR. 

Date si suport pentru livrare

• Curatarea, structurarea si validarea datelor provenite din mai multe sisteme HR. 
• Contributia la solutii de dashboarding si raportare, precum Power BI si SAC, in colaborare cu echipele de livrare. 
• Asigurarea conformitatii cu cerintele de protectie a datelor, Works Council si reglementari precum GDPR. 
• Identificarea oportunitatilor de imbunatatire a proceselor HR pe baza insight-urilor din date. 
• Contributia la standarde, template-uri si bune practici in HR analytics. 
• Sprijinirea dezvoltarii continue a echipei de HR Analytics. 

Cerinte obligatorii

• Intelegere solida a datelor si gandire analitica, cu abilitatea de a structura problemele si de a pune intrebarile potrivite. 
• Experienta practica in Python si SQL pentru analiza, explorarea si automatizarea datelor. 
• Experienta cu instrumente de analiza sustinute de AI sau metode analitice avansate, de exemplu utilizarea functionalitatilor AI in instrumente BI, aplicarea analizelor bazate pe Python sau contributia la use case-uri sustinute de AI. 
• Intelegere solida a notiunilor de baza din statistica, precum bias, corelatie vs. cauzalitate si concepte de baza privind experimentarea. 
• Capacitatea de a interpreta rezultate analitice si rezultate ale modelelor, inclusiv limitarile si nivelul de incredere. 
• Experienta cu instrumente de data visualization, precum Power BI, pentru comunicarea eficienta a insight-urilor. 
• Abilitati foarte bune de comunicare si capacitatea de a explica rezultatele analitice intr-un limbaj accesibil. 
• Atentie ridicata la calitatea datelor, validare si documentare. 
• Experienta in lucrul cu date sensibile si standarde ridicate de confidentialitate. 
• Limba engleza la nivel foarte bun; limba germana reprezinta un avantaj. 

Nice to Have / Se poate dezvolta

• Experienta practica in construirea sau aplicarea tehnicilor ML/AI, precum forecasting, clustering, classification sau NLP. 
• Cunostinte mai aprofundate in domeniul HR, precum workforce planning, talent, learning sau engagement. 
• Experienta cu sisteme HR si modele de date, precum SAP SuccessFactors, Employee Central, SNOW, Eightfold sau CHRIS. 
• Experienta cu date privind skill-uri/taxonomii si abordari de skill management. 
• Experienta in coordonarea proiectelor end-to-end de analytics sau dashboarding. 
• Cunostinte despre teme de conformitate HR, precum GDPR si procese Works Council. 
• Expunere la CSRD si implicatiile acesteia asupra datelor HR si HRIT. 
• Experienta in contributia la practici de responsible AI, dincolo de utilizarea de baza.