Ingeniero de análisis de datos

Acerca de Toptal

Toptal es una red global de los mejores talentos en negocios, diseño y tecnología que permite a las empresas ampliar sus equipos bajo demanda. Con más de 200 millones de dólares en ingresos anuales y miembros del equipo en todo el mundo, Toptal es la fuerza laboral totalmente remota más grande del mundo.

Tomamos los mejores elementos de los equipos virtuales y los combinamos con una estructura de apoyo que fomenta la innovación, la interacción social y la diversión. No vemos fronteras, avanzamos a un ritmo rápido y nunca tenemos miedo de romper moldes.

Resumen del trabajo:

Toptal se enorgullece de ser una organización basada en datos. El objetivo principal del ingeniero de análisis de datos es ayudar a impulsar el impacto empresarial y una mejor toma de decisiones sentando las bases de datos para una función de análisis de clase mundial. Este papel será fundamental para fomentar la confianza en nuestros datos y en nuestras decisiones.

Nuestros ingenieros de análisis de datos se centran en crear un entorno de datos propicio para el análisis y la toma de decisiones comerciales. Serás propietario y mantendrás la capa de transformación de datos. Esto requerirá gobernanza de datos (calidad, precisión, cobertura, seguridad), modelado de datos (estructura, relaciones, integridad), comunicación técnica (diccionarios de datos, capacitación de usuarios), control de calidad (revisiones de códigos, validación de datos), análisis de datos sin procesar y construcción de sistemas y canalizaciones de datos de IA. Usted será el propietario del producto de nuestro almacén de datos y coordinará estrechamente con nuestros analistas comerciales funcionales por un lado y los ingenieros de datos por el otro.

Esta función se encuentra dentro del Centro de excelencia de análisis empresarial y garantizará que haya datos confiables disponibles para todos los usuarios de datos intermedios. Las relaciones positivas tanto con los ingenieros de datos como con los analistas de negocios serán clave, pero también debes pensar de forma independiente y aportar tu propio punto de vista. Para tener éxito en este rol, debe vivir y respirar SQL diariamente y ser un pensador crítico, solucionador de problemas y emprendedor.

Este rol requiere un flujo de trabajo y un conjunto de habilidades con mucha IA. Hemos transformado nuestra base de código para que esté instrumentada para el desarrollo agente y continuamos construyendo nuestras herramientas internas de IA, y usted será parte de este proceso. La fluidez en el uso de LLM y herramientas de codificación agente es un requisito para este puesto. La otra cara de la moneda es la parte que las máquinas no pueden hacer: comprender profundamente nuestro negocio y nuestras métricas, y tomar decisiones sobre lo que importa y lo que no en términos de impulsar los objetivos comerciales de la empresa.

Esta es una posición remota. No ofrecemos patrocinio ni asistencia para visas. Los currículums y las comunicaciones deben enviarse en inglés.

Responsabilidades:

La siguiente información tiene como objetivo describir la naturaleza general y el nivel del trabajo que se realiza. No pretende ser una lista exhaustiva de todos los deberes, responsabilidades o habilidades requeridas.

• Diseñar, escribir, revisar y enviar modelos SQL a través de nuestros repositorios que transforman datos sin procesar en productos de datos utilizables para todas las partes interesadas de la organización. Poseer y mantener la capa de transformación.

• Trabajar de forma proactiva con los ingenieros de datos para garantizar que se agreguen y estén disponibles nuevas fuentes de datos, y luego se modelen y publiquen en nuestro almacén de datos.

• Monitorear proactivamente el almacén de datos y extraer información para identificar oportunidades para mejorar las operaciones de datos, la precisión y calidad de los datos, la cobertura, la integridad, la estructura y la usabilidad general.

• Convierta solicitudes comerciales ambiguas en datos modelados. Ejecutar recopilación de requisitos con las partes interesadas. Establezca el grano, saque a la luz los casos extremos, escriba las reglas comerciales y retroceda cuando la solicitud produzca un número engañoso.

• Implementar medidas y procesos para mejorar la calidad, precisión, cobertura, linaje, acceso y retención de los datos en docenas de bases de datos de producción de origen.

• Poseer el diccionario de datos. Escriba documentación de tablas y columnas que rastree cada campo hasta su verdadero origen. Esta documentación es consumida tanto por agentes de IA como por humanos, y es una parte integral de la capa semántica.

• Diagnosticar y resolver incidencias de datos.

• Revise el código de sus compañeros de equipo y brinde comentarios para mantener la higiene del entorno de producción del almacén de datos.

• Trabajar en estrecha colaboración con analistas de negocios, ingenieros de datos, científicos de datos y propietarios de procesos de negocios para potenciar la toma de decisiones basada en datos.

• Permitir a los usuarios finales utilizar mejor los datos y comprender las complejidades, los matices y las limitaciones.

• Ayudar a que el equipo sea más rápido. Mejore los manuales, la documentación y las herramientas de los agentes que utiliza el equipo para trabajar con el almacén.

En la primera semana, espere:

• Subir a bordo e integrarse en Toptal y comenzar a aprender nuestra historia, cultura y visión.

• Haga que su entorno funcione de principio a fin: acceso a GCP, BigQuery, los repositorios de Dataform y nuestras herramientas de desarrollo agente.

• Siga a los equipos cuyos datos poseerá para conocer el núcleo de las operaciones y capacidades de Toptal, incluido el crecimiento, las operaciones de talento, la empresa y las PYMES.

En el primer mes, espere:

• Comprender los datos generados a través de las operaciones y actividades de la empresa y dónde y cómo se almacenan esos datos.

• Comprender nuestros procesos ETL, tiempos, herramientas, monitoreo, hoja de ruta y puntos débiles.

• Comprender nuestros sistemas fuente y dónde encajan en nuestros procesos comerciales.

• Comience a recibir e investigar preguntas sobre datos entrantes de analistas de negocios.

• Cree su primera solicitud de extracción de formulario de datos de forma independiente y comience a revisar los RP de sus compañeros de equipo.

En los primeros tres meses, espere:

• Desarrollar un dominio de nuestras entidades y elementos de datos centrales.

• Comenzar a estandarizar definiciones y crear lógica SQL para insertar definiciones en la capa de datos.

• Ser el primero en responder a incidentes de datos, diagnosticando la causa raíz con evidencia y un enfoque metódico.

• Comenzar a documentar flujos de datos, definiciones, metodologías de cálculo y elementos de datos para construir y mejorar continuamente la capa semántica.

En los primeros seis meses, espere:…

Fuente: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/154889-data-analytics-engineer-2)