Analista de datos

RevenueCat brinda a las empresas de aplicaciones la infraestructura y las herramientas para crear, ejecutar y mejorar su monetización. Desde que nos graduamos del lote S18 de YC, nos hemos convertido en la plataforma de monetización predeterminada para dispositivos móviles.

Participamos en más del 50% de las aplicaciones de suscripción recién enviadas, procesamos más de $16 mil millones en volumen de compras anuales y ayudamos a todos, desde un desarrollador individual hasta el equipo móvil de OpenAI, a comprender y aumentar sus ingresos.

Somos un equipo remoto de más de 150 personas en más de 25 países, guiados por los valores que realmente practicamos: Obsesión por el cliente, Siempre envío, Poseerlo y Equilibrio.

Esta no es la opción adecuada para todos. Los sistemas que construirá aquí administrarán miles de millones de dólares y llegarán a cientos de millones de usuarios finales, y no nos lo tomamos a la ligera. Se espera que usted trabaje duro y mantenga el listón alto en lo que ofrece, junto con algunas de las personas más inteligentes y motivadas con las que haya trabajado. Si esto le parece más estimulante que agotador, siga leyendo.

el papel

Estamos contratando un analista de datos para trabajar lo más cerca posible de los equipos que dirigen el negocio de RevenueCat, incluidos marketing, ventas, finanzas, personas, operaciones, productos, etc.

Lo más valioso de nuestro equipo de análisis hoy no es SQL, sino el conocimiento del dominio. Saber qué cuenta realmente el inicio de una prueba, por qué los ingresos rastreados y los ingresos obtenidos son diferentes, cómo los reembolsos de las tiendas llegan a nuestros datos y qué modelo responde correctamente a una pregunta la primera vez. Ese conocimiento es lo que convierte una pregunta de Slack a medio formular en un número sobre el que alguien puede actuar en una hora.

Por lo tanto, pasará la mayor parte de su tiempo con equipos de negocios: comprendiendo lo que están tratando de decidir, convirtiendo preguntas vagas en análisis y enviando los conjuntos de datos y paneles en los que confían. Desarrollará ese conocimiento del dominio rápidamente, trabajando día a día con la persona que actualmente posee Analytics aquí. Él será tu socio más cercano y la persona que te ayudará a crecer en el dominio.

La segunda cosa que hace que este puesto sea emocionante es cómo esperamos que trabaje. Estamos construyendo la infraestructura que permite a los agentes de IA acceder a nuestros datos de forma segura y herramientas de agente que responden preguntas basadas en nuestra capa semántica en lugar de adivinar. Serás uno de sus usuarios más habituales y una de las personas que lo hace confiable: seleccionando el contexto semántico, detectando las respuestas que parecen correctas y no lo son, y devolviendo las definiciones a dbt y LookML donde pertenecen. No contratamos a alguien para que haga el mismo volumen de trabajo más rápido, sino que contratamos a alguien que apoye bien a varios equipos utilizando esta colección de nuevas herramientas como multiplicador de fuerza.

que haras

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Asóciese regularmente con equipos de marketing, ventas, finanzas y productos. Conozca sus objetivos, sus métricas y las decisiones en las que realmente están estancados.

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Análisis propio de principio a fin: aclare la pregunta real, cree o elija el conjunto de datos correcto, entregue la respuesta y asegúrese de que se tome una decisión.

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Profundice en nuestro dominio de suscripción y luego anótelo. Definiciones de métricas, advertencias, filtros siempre, errores conocidos. El conocimiento del dominio que solo vive en su cabeza no escala, y escalarlo es el objetivo de este rol.

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Cree activos de análisis en los que la gente confíe sin preguntarle primero: modelos en dbt, exploraciones en LookML, paneles de control que se mantengan.

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Utilice nuestras herramientas de agentes como multiplicador de fuerza y ​​contribuya a ello. Aliméntelo con contexto semántico, señale respuestas incorrectas, endurezca las definiciones de las que depende.

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Contribuye a la plataforma de datos donde te desbloquea. Pequeñas mejoras en el modelo y la canalización, depuración de discrepancias y ayuda cuando algo falla.

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Traduzca en ambas direcciones: el contexto empresarial en un análisis sólido, la realidad de los datos en un lenguaje sobre el que una parte interesada no técnica pueda actuar.

Sobre ti

Más de 3 años en una función de análisis (analista de datos, analista de BI, analista de negocios, ingeniero de análisis o similar), incluida experiencia real como socio de análisis directo de un equipo comercial como marketing, ventas o finanzas.

La curiosidad es lo que realmente estamos analizando:

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Te sientes incómodo cuando no entiendes por qué un número es lo que es y buscas hasta entenderlo.

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Haces la pregunta detrás de la pregunta. Cuando alguien solicita un panel, descubres para qué decisión sirve.

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Prefieres aprender un nuevo dominio que una nueva herramienta.

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Te sientes cómodo sin requisitos completamente formados y creas una estructura donde aún no existe ninguna.

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Le importa más ser útil y claro que unos paneles pulidos.

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Quiere ser un socio de la empresa, no una cola de solicitudes.

Desde la perspectiva de las habilidades, aportas:

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SQL sólido y comodidad real trabajando directamente en un almacén. Puede llegar a una respuesta sin tomarse de la mano.

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Experiencia en posesión de conjuntos de datos y paneles de control de los que dependen los equipos no técnicos.

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Cómodo trabajando en un repositorio: git, sucursales, solicitudes de extracción, revisión de código. Nuestros análisis se encuentran en repositorios dbt y LookML controlados por versiones, no en consultas guardadas.

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Ya trabajas con agentes de IA a diario y eres, apropiadamente, escéptico con respecto a ellos. Puede explicar cómo verificó una respuesta, no solo cómo produjo una.

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Comunicación escrita clara, especialmente sobre límites, advertencias y lo que un número no dice.

Es bueno tenerlo y realmente no es necesario:

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Python, dbt, Looker o LookML, Snowflake o ClickHouse

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Experiencia en suscripción o dominio fintech

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Datos de gran volumen

Qué ofrecemos:

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Capital competitivo en una startup Serie C de rápido crecimiento respaldada por inversores de primer nivel, incluido Y Combinator

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Ventana de 10 años para ejercer opciones sobre acciones adquiridas

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Un entorno totalmente remoto diseñado en torno a la autonomía y la flexibilidad

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4-5 semanas de tiempo libre flexible al año

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Escritorio de pago en un espacio de coworking

•
Presupuesto del espacio de trabajo y estipendio de aprendizaje continuo

Entrevistando en RevenueCat…

Fuente: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/155241-data-analyst-4)