예시 일반적인 디지털 헬스 조직을 위한 참조용 프로필이며, 공식 직무기술서가 아닙니다. 이 레퍼런스 소개.

시니어 애널리틱스 엔지니어

밴드 7 · 애널리틱스 엔지니어 · 직무평가 477점

이 글은 AI 어시스턴트가 영어를 한국어로 번역한 것이며, 한국어 원어민의 검토는 아직 받지 않았습니다. 영국 정부 디지털·데이터 전문직 역량 프레임워크(UK GDaD PCF)와 ESCO의 인용문은 영어 그대로 두었습니다.

UK GDaD PCF 수준: Senior analytics engineer

공무원 등급 SEO 또는 G7에서 가장 흔히 수행됩니다.

A senior analytics engineer oversees the development and testing of data models, including directing the work of other analytics engineers.

At this role level, you will:

  • oversee tasks and support less senior analytics engineers
  • build relationships with stakeholders within a defined area
  • coach and mentor less senior analytics engineers
  • ensure documentation of data meets standards
  • ensure issues and risks are resolved
  • oversee training and support for users of data sets
  • explore and develop new ways of working with data
Contains public sector information from the UK Government Digital and Data Profession Capability Framework (https://understand-digital-data-roles-skills.service.gov.uk/), licensed under the Open Government Licence v3.0. © Crown copyright.

책임

스킬

스킬기대 수준이 수준의 의미
Communicating between the technical and non-technicalUK GDaD PCF실무 (2)

You can:

  • communicate effectively with technical and non-technical stakeholders
  • support and host discussions within a multidisciplinary team, with potentially difficult dynamics
  • be an advocate for the team externally
  • manage differing stakeholder perspectives
Data analysis and synthesisUK GDaD PCF실무 (2)

You can:

  • undertake data profiling and source system analysis
  • present clear insights to colleagues to support the end use of the data
Data innovationUK GDaD PCF실무 (2)

You can:

  • experiment with unfamiliar and emerging technologies, or familiar technologies in new data contexts, with guidance
  • share what you learn with the team, explaining potential benefits, risks, and practical considerations
  • identify opportunities to apply technology to improve data processes or outcomes in an operational setting or the wider organisation
Data modelling, cleansing and enrichmentUK GDaD PCF실천가 (3)

You can:

  • build and review complex data models, ensuring adherence to standards
  • use data integration tools and languages to integrate and store data, and advise teams on best practice
  • ensure data for analysis meets data quality standards and is interoperable with other data sets, enabling reuse
  • work with other data professionals to improve modelling and integration patterns and standards
Metadata managementUK GDaD PCF실천가 (3)

You can:

  • design an appropriate metadata repository
  • suggest changes to improve current metadata repositories
  • understand a range of tools for storing and working with metadata
  • advise less experienced members of the team about metadata management
Problem managementUK GDaD PCF실무 (2)

You can:

  • initiate and monitor actions to investigate patterns and trends to resolve problems
  • effectively consult specialists where required
  • determine the appropriate resolution and assist with its implementation
  • determine preventative measures
Programming and build (data and analytics engineering)UK GDaD PCF실천가 (3)

You can:

  • lead the design, code, testing and deployment of secure, resilient and maintainable solutions
  • continuously improve the codebase and reliability of solutions
  • create automation to improve the software development life cycle
  • work with others to implement standards and good practice to ensure security, testability and maintainability of solutions
TestingUK GDaD PCF실무 (2)

You can:

  • review requirements and specifications, and define test conditions
  • identify issues and risks associated with work
  • analyse and report test activities and results
Turning business problems into data designUK GDaD PCF실천가 (3)

You can:

  • design data architecture that deals with problems spanning different business areas
  • identify links between problems to devise common solutions
  • work across multiple subject areas, or a single large or complicated subject area
  • produce appropriate patterns
보건·돌봄 서비스 이해이 레퍼런스실천가 (3)

할 수 있는 일:

  • 서비스가 조직 간 돌봄 경로에 어떻게 들어맞는지 분석한다
  • 임상의, 돌봄 직원, 환자와 협력하여 디지털 서비스를 형성한다
  • 디지털 결정이 돌봄, 안전, 직원 업무량에 미치는 영향을 설명한다
정보 거버넌스와 개인정보 보호이 레퍼런스실무 (2)

할 수 있는 일:

  • 개인정보 보호 원칙을 자신의 업무에 적용한다
  • 개인정보 영향평가에 기여한다
  • 정보 요청과 기록을 올바르게 처리한다
데이터 품질 관리이 레퍼런스실천가 (3)

할 수 있는 일:

  • 데이터 품질 규칙과 지표를 정의한다
  • 데이터 제공처와 협력해 품질 저하의 근본 원인을 수정한다
임상 용어와 분류이 레퍼런스실천가 (3)

할 수 있는 일:

  • 임상 용어 체계를 사용하여 데이터 모델과 참조 세트를 설계한다
  • 용어 체계와 분류 사이를 매핑하고 매핑의 한계를 설명한다
  • 프로덕트와 분석에서의 용어 사용에 대해 팀에 조언한다
가명처리와 공개 통제이 레퍼런스실무 (2)

할 수 있는 일:

  • 가명처리된 데이터로 작업하고, 결과물을 공개하기 전에 공개 점검을 적용한다
  • 연결되었거나 상세한 데이터로 환자를 식별할 수 있는 경우를 알아본다

일반적인 자격과 경력

밴드 7 개요

지식
고도로 발달한 전문 지식. 보통 석사에 준하거나 그에 준하는 경력으로 얻는다.
자율성
조직의 방침에 맞춰 일하고, 성과를 내는 방법을 정하며, 다른 사람이 상담하는 전문가이다.
범위
여러 프로덕트나 서비스, 또는 전문 기능.
리더십
팀 또는 전문 실무 영역을 이끈다.
책무
서비스 또는 전문 기능의 제공, 그리고 예산이 있다면 그 예산.

직무평가(예시)

요소수준수준 요약점수
의사소통 및 관계 형성 기술4설득, 협상, 교육 기술이 필요한 복잡하고 민감하거나 논란이 있는 정보, 또는 매우 복잡한 정보를 전달한다.32
지식, 교육, 경험7전문 분야 전체에 걸친 고도로 발달한 전문 지식(석사 수준 또는 그에 준하는 수준).196
분석 및 판단 기술4분석, 해석, 선택지 비교가 필요한 복잡한 사실이나 상황에 대한 판단.42
계획 및 조직화 기술3여러 복잡한 활동을 계획하고 필요에 따라 계획을 조정한다.27
신체 기술3고급 키보드 조작처럼 속도나 정확성이 필요한 숙련된 기술.27
환자·이용자 돌봄에 대한 책임1우발적인 접촉 중에 환자, 이용자, 또는 가족을 돕는다.4
정책 및 서비스 개발에 대한 책임3자기 영역의 정책을 시행하고 다른 영역에 영향을 주는 변경을 제안한다.21
재무 및 물적 자원에 대한 책임1자신의 업무에 쓰는 장비와 자원을 직접 관리한다.5
사람에 대한 책임2직원을 일상적으로 감독하거나 조정하거나, 다른 사람을 정기적으로 교육하거나, 기초적인 인사 조언을 한다.12
정보 자원에 대한 책임5주요 정보 시스템을 설계하고 개발하거나, 주된 업무로 여러 서비스의 정보 시스템을 운영한다.34
연구 및 개발에 대한 책임2업무의 일부로 연구, 개발, 시범, 장비 및 시스템 테스트를 정기적으로 한다.12
행동의 자유4결과는 정해져 있지만, 이를 달성하는 방법은 폭넓은 정책 안에서 직무 담당자가 정한다.32
신체적 부담1앉기, 서기, 걷기. 신체적 노력은 거의 없다.3
정신적 부담4장시간 집중이 잦거나, 가끔 매우 강하게 집중한다.18
감정적 부담1고통스러운 상황에 드물게 노출되거나, 가끔 간접적으로 노출된다.5
근무 환경2불쾌한 환경에 가끔 노출되거나, 잦은 이동이나 야외 근무가 있거나, 대부분의 날에 거의 계속 화면을 사용한다.7
합계(밴드 7: 466~539)477

자기 평가

현재 일상적으로 하고 있는 일을 평가하고, 근거가 되는 짧은 사례를 더하고, 가장 중요한 격차에 대한 조치를 계획하세요. 답변은 이 브라우저에만 저장됩니다.

14개 스킬 중 0개 평가: 0개는 기대 수준 충족, 0개는 미달, 0개는 초과입니다.

Communicating between the technical and non-technical 기대: 실무
Data analysis and synthesis 기대: 실무
Data innovation 기대: 실무
Data modelling, cleansing and enrichment 기대: 실천가
Metadata management 기대: 실천가
Problem management 기대: 실무
Programming and build (data and analytics engineering) 기대: 실천가
Testing 기대: 실무
Turning business problems into data design 기대: 실천가
보건·돌봄 서비스 이해 기대: 실천가
정보 거버넌스와 개인정보 보호 기대: 실무
데이터 품질 관리 기대: 실천가
임상 용어와 분류 기대: 실천가
가명처리와 공개 통제 기대: 실무
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