Ingeniero líder de análisis

¿Le encanta convertir preguntas comerciales confusas en datos en los que la gente pueda confiar? ¿Puede conectar el recorrido del cliente desde el primer toque de marketing hasta la conversión de ventas, los ingresos, la retención y el uso del producto y explicar los números con la misma claridad a un ingeniero, un CMO y un CFO? AIHR está buscando un ingeniero jefe de análisis agente para convertirse en el líder funcional práctico de nuestro equipo de datos y análisis de dos personas. Será el propietario de la traducción de preguntas comerciales multifuncionales en métricas confiables, modelos semánticos gobernados y análisis agentes listos para tomar decisiones; fijar la dirección analítica; y construya usted mismo los modelos más críticos. Está transformando datos sin procesar en productos gobernados que impulsan la toma de decisiones de nuestros socios comerciales.

Acerca de AIHR

Fundada en 2016 con la misión de preparar los recursos humanos para el futuro, Academy to Innovate HR (AIHR) se ha convertido en el líder del mercado mundial en capacitación en línea para profesionales de recursos humanos. Brindamos soporte a clientes en más de 140 países, incluidas organizaciones como Unilever, Reckitt, Goldman Sachs, Philips, Deloitte, Nike, Heineken y UBS. Nuestro objetivo es mejorar y capacitar continuamente a un millón de profesionales de recursos humanos.

Hoy somos un equipo internacional de más de 100 personas que representan más de 30 nacionalidades. Nos impulsa la excelencia, la innovación y el hambre de crecer, sin dejar de ser amigables, entusiastas y comprometidos a ayudarnos unos a otros a tener éxito.

Trabajar en AIHR significa asumir una responsabilidad real, mejorar la forma en que operamos y obtener la libertad de desarrollarnos en nuevas áreas y dar forma a su rol a medida que la empresa crece.

Rol y responsabilidades

El equipo de Datos y Análisis de AIHR es parte de Operaciones Comerciales. Trabajará junto a Vahid, nuestro ingeniero de datos senior, y reportará a Leo, nuestro vicepresidente de operaciones comerciales. Nuestra base de ingesta y almacenamiento está en gran medida establecida: los datos de sistemas como HubSpot y nuestro propio LMS se mueven a través de canales ETL hacia Snowflake. A través de proyectos especiales, estamos construyendo capas semánticas gobernadas en la parte superior para que la empresa pueda autoservicio de análisis confiables a través de herramientas Power BI, Metabase y AI.

Su función es dueña del paso que más importa: traducir una pregunta de negocios en una definición clara, un modelo bien diseñado y análisis conversacional/agencial en los que sus líderes confíen. Establecerás la arquitectura analítica, los estándares dbt y la hoja de ruta, mientras que Vahid se centra en la ingesta, la confiabilidad del almacén y la implementación de ingeniería. Ambos construirán: entregarán personalmente los modelos de negocio más críticos, revisarán las implementaciones y se asegurarán de que los resultados sean utilizables por la empresa.

Este rol no tiene informes directos. Su colega, Vahid, sigue siendo administrado por el vicepresidente de operaciones comerciales, mientras que usted tiene claros derechos de decisión funcional sobre las definiciones de métricas, el diseño de modelos semánticos, la calidad analítica, los estándares dbt y las prioridades técnicas. Está diseñado para alguien que quiere liderar a través de su experiencia sin dejar de estar cerca del trabajo.

Lo que poseerás

• Poseer y ejecutar una hoja de ruta de datos y análisis de un año, equilibrando las necesidades comerciales urgentes con el trabajo fundamental. Guíe a Vahid a través de prioridades claras, revisiones de diseño, revisión de código y patrones de modelado reutilizables.

• Liderar el descubrimiento en marketing, ventas, éxito del cliente, producto y finanzas para descubrir la decisión detrás de una solicitud y traducirla en definiciones de métricas acordadas, capas semánticas gobernadas y modelos de datos que conectan el ciclo de vida completo del cliente.

• Establecer la arquitectura analítica y los estándares dbt; Diseñe, construya, pruebe y documente usted mismo los modelos gobernados más críticos utilizando SQL y DBT.

• Poseer el marco de medición de todo el embudo: desde el alcance del marketing, la generación de demanda, la atribución y el costo de adquisición de clientes, pasando por la conversión de clientes potenciales y en proceso, el ciclo de ventas, las reservas y los ingresos hasta la incorporación, la adopción de productos, la expansión, la renovación, la rotación y el valor de vida del cliente. Mantenga las definiciones principales de ingresos recurrentes de nivel financiero y conciliadas mientras muestra cómo la actividad ascendente impulsa los resultados de los clientes descendentes.

• Sea dueño de la lógica y la calidad detrás de los paneles ejecutivos y los análisis de autoservicio en Power BI, Metabase e interfaces habilitadas para IA. Presente los resultados a los líderes superiores, explique cada suposición y responda de manera constructiva a los desafíos.

• Asociarse estrechamente con Vahid en los requisitos de almacén y tuberías, resolver números conflictivos en el origen y elevar la calidad técnica del equipo. Aplique IA donde mejore la velocidad de desarrollo o el acceso a los datos, mientras utiliza un buen criterio en materia de privacidad, gobernanza, validación y confianza.

Una semana típica

Este es un papel principal práctico. El equilibrio exacto cambiará según las prioridades del negocio, pero se debe esperar que aproximadamente la mitad de su tiempo permanezca cerca de los datos (construcción, revisión e investigación) y el resto se divida entre descubrimiento, liderazgo funcional y apoyo a las decisiones.

• Diseñar o mejorar un modelo dbt que conecte datos a través de HubSpot, nuestro LMS, facturación u otros sistemas de origen; escriba el SQL, las pruebas, la documentación y la lógica métrica necesarias para ponerlo en producción.

• Realizar sesiones de descubrimiento con líderes en marketing, ventas, éxito del cliente, producto o finanzas para aclarar la decisión que deben tomar, cuestionar la métrica solicitada y acordar la definición.

• Trabajar codo a codo con Vahid en los requisitos de los datos de origen, las opciones de arquitectura y la implementación; revise el código y desbloquee la entrega sin tener que entregar todo el trabajo técnico.

• Investigar una pregunta comercial o sobre el ciclo de vida del cliente, mejorar un panel ejecutivo o funcional y presentar la conclusión (incluyendo suposiciones y limitaciones) al equipo de liderazgo relevante.

• Volver a priorizar la hoja de ruta de datos y análisis, resolver solicitudes en competencia e invertir en la capa semántica, la gobernanza y las bases de modelado reutilizables que reduzcan el trabajo ad hoc futuro.

Cómo se ve el éxito...

Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/aihr/lead-analytics-engineer-rotterdam-137108)