Personalanalytik-Ingenieur

Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, dafür zu sorgen, dass Geld für alle funktioniert.

Wir verabschieden uns von den komplizierten und verwirrenden Abläufen des traditionellen Bankgeschäfts.

Nachdem wir als Prepaid-Karte begonnen hatten, ist unser Produktangebot in Großbritannien in den letzten 10 Jahren stark gewachsen. Neben Privat- und Geschäftsbankkonten bieten wir auch Gemeinschaftskonten, Konten für 16- bis 17-Jährige, ein kostenloses Kinderkonto und Kreditkarten im Vereinigten Königreich an. Auch unsere britischen Kunden können bei uns sparen, anlegen und ihre Altersvorsorge kombinieren.

Mit unseren Hot Coral-Karten und der Funktion „Früh bezahlt werden“, kombiniert mit Finanzinformationen in den sozialen Medien und unserem preisgekrönten Kundenservice, können wir auf eine lange Geschichte zurückblicken, wenn es darum geht, magische Momente für unsere Kunden zu schaffen!

Es geht uns nicht darum, Produkte zu verkaufen – wir wollen mit Monzo Probleme lösen und Leben verändern ❤️

Staff Analytics Engineer – Ausleihe

London/Cardiff/UK Fernbedienung | 121.600–164.600 £ + Incentive-Prämien, die an Ihre Leistung und Vorteile gebunden sind | Hören Sie vom Team ✨

⭐ Unser Borrowing Analytics Engineering-Team

Unsere Mission bei der Kreditaufnahme ist es, Menschen dabei zu helfen, ihre finanziellen Ziele durch eine bessere Kreditaufnahme zu erreichen. Unsere Kunden leihen sich Geld, um etwas in ihrem Leben zu erreichen – sei es, um ein großes Lebensereignis erschwinglich zu machen, etwas zu kaufen, das sie jetzt brauchen, ohne ihr Monatsbudget zu beeinträchtigen, oder um bis zum Zahltag auszukommen. Wir gestalten diese Mission, indem wir Produkte entwickeln, die unsere Kunden lieben, und gleichzeitig einige der größten Umsatzlinien von Monzo sicher skalieren.

Die Kreditaufnahme ist einer der komplexesten und am schnellsten wachsenden Bereiche von Monzo. Wir betreiben mehr als 12 Produkte in mehreren Regionen, gestützt auf mehr als 1.700 Datenmodelle und ein entsprechend skalierbares Analyse-Engineering-Team. Wir befinden uns mitten in einer umfassenden Transformation der Datenarchitektur, der Expansion in neue Märkte und dem Aufbau der nächsten Generation der Dateninfrastruktur, um all dies zu unterstützen.

Wir suchen einen Staff Analytics Engineer, der mitgestaltet, wie Borrowing Daten in großem Maßstab erstellt und nutzt. Sie sind dem Borrowing Data Director unterstellt und arbeiten in den Produkt-, Kredit-, Engineering-, Datenplattform- und Analytics-Engineering-Teams daran, komplexe technische Probleme in klarere Systeme, stärkere Datenprodukte und bessere Geschäftsentscheidungen umzuwandeln.

Sie werden eine Schlüsselrolle spielen, indem Sie…

• Skalierbare Architektur der Datenschicht von Borrowing. Wir arbeiten in den Bereichen Analytics Engineering, Produkt, Engineering, Kredit und Datenplattform zusammen, um zu gestalten, wie mehr als 1.700 Modelle in mehr als 12 Produkten strukturiert, verbunden und weiterentwickelt werden. Sie legen gemeinsame Muster fest, die Teams dabei helfen, vertrauenswürdige, konsistente und skalierbare Datenprodukte für Borrowing zu entwickeln.

• Entwerfen und Verwalten von Datenprodukten. Wir bewegen uns über Ad-hoc-Tabellen hinaus hin zu klar definierten, vertraglichen Datenbeständen mit klaren Eigentumsverhältnissen, SLAs, Dokumentation und Schnittstellen. Sie arbeiten mit Teams aus der gesamten Borrowing- und Datenplattform zusammen, um zu definieren, was einen Borrowing-Datensatz „produktionstauglich“ und für Analyse-, ML-, Entscheidungs- und Regulierungsteams nutzbar macht.

• Erstellen von Feature-Stores und wiederverwendbaren Analyseressourcen. Identifizierung produktübergreifender Signale (Kreditverhalten, Rückzahlungsmuster, Erschwinglichkeit, Risikoindikatoren), die einmal modelliert, rigoros getestet und von vielen genutzt werden sollten. Sie entwerfen die Ebene, die rohe Produktdaten in kuratierte, versionierte Funktionen umwandelt, die Modelle, Dashboards und Entscheidungen unterstützen.

• Skalierung unserer Analytics-Engineering-Infrastruktur. Gestaltung der Tools, Muster und Entwicklererfahrung, die eine Kredit- und Datenorganisation mit mehr als 80 Mitarbeitern produktiver machen. Das bedeutet, Einfluss auf unsere Datenarchitektur und Arbeitsweisen über Daten- und Kreditdisziplinen hinweg zu nehmen und gleichzeitig mit dem zentralen Datenplattform-Team zusammenzuarbeiten, um sicherzustellen, dass sich die Bedürfnisse der Kreditaufnahme in Aufnahme, Streaming und Schemavertragsgestaltung widerspiegeln.

• Förderung der produktübergreifenden Datenkonsistenz. Während wir über Regionen und Produktlinien hinweg expandieren, stellen wir sicher, dass unsere Datenmodelle kohärent und vergleichbar sind. Sie arbeiten mit AE-Leitern und Fachexperten zusammen, um gemeinsame Konventionen und Abstraktionen zu definieren, die es uns ermöglichen, über die Kreditaufnahme als Ganzes und nicht nur über jedes einzelne Produkt nachzudenken.

• Als leitender technischer Partner für den Datenbestand von Borrowing tätig. Zusammenarbeit mit Backend-Ingenieuren beim Design der Quelldaten-Nutzlast, mit Produktmanagern bei der Messstrategie, mit Kreditteams bei der Datenentscheidung und mit der Geschäftsleitung bei der Frage, was möglich ist und was als nächstes kommt.

• Führen durch Einfluss und Hebelwirkung. Sie werden die Personen nicht direkt verwalten, aber Sie bestimmen, wie eine gesamte Domäne Daten aufbaut. Sie vervielfachen die Wirkung von AEs im gesamten Kreditwesen, indem Sie die richtigen Muster festlegen, architektonische Entscheidungen freigeben und die Messlatte für das Gute höher legen.

Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören, wenn…

• Sie denken in Systemen, nicht nur in Abfragen. Sie haben Datenarchitekturen entworfen, die sich über mehrere Produkte oder Domänen erstrecken, und Sie wissen, wie Sie diese bei der Skalierung kohärent halten. Sie können mehrdeutige Probleme in eine klare technische Richtung, Lieferreihenfolge und eine Reihe von Kompromissen umwandeln.

• Sie haben Datenprodukte erstellt, nicht nur Datenmodelle. Sie verstehen den Unterschied zwischen einer vorhandenen Tabelle und einem verwalteten, dokumentierten, versionierten, auffindbaren und vertrauenswürdigen Datenbestand. Sie haben SLAs, Verträge, Schnittstellen oder Eigentumsmodelle für Datenkonsumenten definiert und freuen sich darauf, dies in großem Maßstab zu tun.

• Sie verfügen über umfassende Kenntnisse im Umgang mit analytischen technischen Systemen und Infrastrukturen. dbt im großen Maßstab, BigQuery oder gleichwertig, CI/CD für Daten, Test-Frameworks und Orchestrierung. Sie nutzen diese Tools nicht nur, Sie bestimmen auch, wie Teams sie nutzen. Sie haben die Skalierungsgrenzen erreicht und wissen, was Sie dagegen tun müssen.

• Sie können wiederverwendbare Feature-Layer entwerfen. Sie haben wiederverwendbare Feature-Layer entworfen, dazu beigetragen oder haben eine klare Vision dafür, die mehrere Verbraucher bedienen, einschließlich ML-Pipelines, Dashboards, Entscheidungs-Engines und behördlicher Berichterstattung. Sie verstehen die Kompromisse zwischen Aktualität, Kosten, Granularität, Korrektheit und Benutzerfreundlichkeit.…

Quelle: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/158630-staff-analytics-engineer-3)