Data Quality Analyst

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501 - 1000 employés

Fondée en 1891

🤝 B2B

☁️ SaaS

🏪 Place de marché

B2B • SaaS • Marketplace

Dodge Construction Network est un fournisseur d'intelligence de marché dans le secteur de la construction et d'outils de connexion numérique qui aident les entrepreneurs, architectes, ingénieurs, fabricants et fournisseurs à trouver des projets, gérer les appels d'offres et se connecter avec les décideurs. L'entreprise offre un annuaire consultable de projets, plans, spécifications, données de produits/fabricants et objets BIM, des pistes de RFP/RFQ vérifiées, des prévisions et analyses, ainsi que des services de conseil via des plateformes SaaS et des solutions basées sur les données pour soutenir la croissance des entreprises sur les marchés de la construction commerciale et résidentielle.

Description

• Investigate and resolve company and contact data conflicts, duplicates, and exceptions across Dodge’s master data ecosystem • Analyze data quality trends to identify root causes and recommend corrective actions or process improvements • Execute and maintain SOPs for entity creation, updates, merges, and conflict resolution workflows • Partner with offshore teams to coordinate task execution, provide guidance, and QA outputs • Build and maintain reports and dashboards tracking data quality KPIs and team performance metrics • Own and maintain data standards, classification rules, and taxonomy definitions • Evaluate automation outputs and flag gaps or anomalies requiring human review • Respond to internal and client-facing inquiries regarding company and contact data accuracy, providing investigation findings and resolution • Partner with Engineering, Product, and Sourcing to execute CEM roadmap priorities

🎯 Exigences

• 3+ years of experience in data operations, master data management, digital operations, or business transformation • Experience with SQL and/or Python programming • Strong analytical and problem-solving skills with attention to detail • Experience following and contributing to SOPs, quality frameworks, or operational workflows • Ability to identify patterns in data and translate findings into clear, actionable recommendations • Experience working in cross-functional or distributed team environments, including coordination with offshore or vendor teams • Familiarity with data governance concepts and quality assurance practices • Ability to adapt to evolving processes and contribute to workflow improvements. • Strong written and verbal communication skills