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Ingénieur Analytics
Prix sur demande
Détails
- Type de contrat
- Temps plein
- À distance
- Oui
- Entreprise
- prolific
Description
Traduit automatiquement depuis English. Le texte original fait foi. Traduction automatique — une traduction plus précise est en préparation.
Ingénieur Analytics
Prolifique
Prolific n'est pas simplement un acteur parmi d'autres dans le domaine de l'IA : nous sommes les architectes de l'infrastructure de données humaines qui remodèle le paysage du développement de l'IA. Dans un monde où les technologies fondamentales de l'IA sont de plus en plus banalisées, c'est la qualité et la diversité des données générées par l'homme qui différencient véritablement les produits et les modèles.
Le rôle
En tant qu'ingénieur analytique au sein de l'équipe d'infrastructure de données chez Prolific, vous serez à l'avant-garde de la transformation et de la maintenance de l'infrastructure de données de Prolific, car la façon dont les gens travaillent avec les données évolue rapidement. Votre travail jouera un rôle déterminant dans la refonte et la mise à l'échelle de notre pile de données, en garantissant que les pipelines de données sont robustes, efficaces et fiables, et que nos données sont prêtes à être interrogées par les personnes et les systèmes d'IA.
En possédant et en optimisant notre base de code analytique et notre couche sémantique, vous permettrez aux équipes de toute l'entreprise d'obtenir des réponses fiables, que ce soit via des tableaux de bord BI ou des questions en langage naturel. Vous contribuerez à façonner la manière dont nous introduisons les LLM et les agents dans l'ingénierie analytique de manière sûre et efficace, et vous comblerez le fossé entre les parties prenantes techniques et non techniques afin que les solutions de données complexes soient clairement comprises et alignées sur les objectifs commerciaux.
Ce que vous apporterez au rôle
• Expertise en dbt et SQL : expérience approfondie avec dbt et SQL pour concevoir, créer et maintenir des modèles de données évolutifs.
• Modélisation sémantique : expérience dans la définition de métriques, d'entités et de logique métier dans une couche sémantique (par exemple, dbt Semantic Layer/MetricFlow, Cube, LookML ou similaire), avec une compréhension de ce qui rend un modèle fiable pour les requêtes en langage naturel.
• IA appliquée aux flux de travail de données : expérience pratique de l'utilisation des LLM dans le travail sur les données, comme la classification, l'extraction ou l'enrichissement au sein des transformations, et compréhension de la façon d'évaluer, de tester et de gouverner les sorties qui ne sont pas entièrement déterministes.
• Outils agents : familiarité avec les assistants et agents de codage d'IA (par exemple, Claude Code, Cursor, outils basés sur MCP) et une vision pratique des domaines dans lesquels ils accélèrent l'ingénierie analytique et des domaines dans lesquels l'examen humain est essentiel.
• Connaissance de la technologie cloud : solide familiarité avec les plateformes cloud telles qu'AWS ou GCP.
• Focus sur l'exactitude des données : Passion pour garantir une qualité élevée des données grâce à des tests, des assertions, des évaluations et une documentation solide.
• Sens commercial : capacité à comprendre les besoins de l'entreprise et à communiquer efficacement avec les parties prenantes non techniques.
• Collaboration : Habile à travailler de manière interfonctionnelle et à traduire des concepts techniques complexes en informations exploitables pour l'entreprise.
• Axé sur les processus : maîtrise de la conception de flux de travail reproductibles et évolutifs pour la transformation des données, y compris ceux combinant agents automatisés et surveillance humaine.
Ce que vous ferez dans le rôle
• Création de modèles de données : créez des modèles DBT complexes, des macros personnalisées et des packages réutilisables. Optimisez les transformations et mettez en œuvre des stratégies de tests robustes pour garantir l’intégrité des données et les performances des modèles.
• Construire la couche sémantique : concevoir et maintenir une couche sémantique avec des métriques, des dimensions et des descriptions bien définies afin que les parties prenantes et les assistants IA puissent interroger les données de l'entreprise en langage naturel et obtenir des réponses cohérentes et précises.
• Introduction de transformations non déterministes : créez et produisez des étapes basées sur LLM au sein de nos pipelines, telles que la catégorisation de texte libre ou l'enrichissement d'enregistrements, avec des cadres d'évaluation clairs, un suivi des coûts et de la latence, et des solutions de repli pour garantir la fiabilité des résultats.
• Développement de flux de travail agentiques : concevez et adoptez des flux de travail agentiques tout au long du cycle de vie de l'ingénierie analytique, y compris la génération de modèles, la documentation, la couverture des tests, la révision du code et le tri des incidents, tout en définissant les garde-fous et les processus de révision qui maintiennent une qualité élevée.
• Propriété : surveillez et maintenez les tâches de flux de travail dbt, garantissant ainsi des actualisations fluides des données et des pipelines à jour. Vous serez également responsable des modèles de données qui alimentent l’analyse BI et les rapports au niveau de l’entreprise.
• Garantir l'exactitude des données : rédigez des tests et des assertions pour valider l'intégrité et la cohérence des données entre les modèles, et créez des ensembles d'évaluation pour mesurer l'exactitude du langage naturel et des résultats pilotés par LLM.
• Documentation et normalisation : créer et maintenir une documentation approfondie des processus dbt et des définitions sémantiques, en traitant les métadonnées comme un atout de premier ordre car elles façonnent directement la qualité des réponses générées par l'IA.
• Traduire des concepts de données complexes : agir en tant que communicateur clé, traduisant les problèmes de données techniques en termes commerciaux compréhensibles pour les parties prenantes.
• Mentorat des membres de l'équipe : soutenir les analystes juniors et les ingénieurs de données, notamment dans la mise en place de plateformes d'expérimentation, l'adoption responsable des outils d'IA et le respect des meilleures pratiques en matière de données.
• Collaboration entre les équipes : travaillez en étroite collaboration avec les équipes de produits, d'ingénierie et de BI pour garantir que l'infrastructure de données prend en charge l'évolution des besoins de l'entreprise, y compris les produits et les outils internes basés sur l'IA.
Pourquoi Prolific est un excellent endroit où travailler
Nous avons construit une plate-forme unique qui connecte les chercheurs et les entreprises avec un pool mondial de participants, permettant la collecte de données et de commentaires sur le comportement humain de haute qualité et d'origine éthique. Ces données sont la pierre angulaire du développement de systèmes d’IA plus précis, nuancés et alignés.
Nous pensons que la prochaine avancée dans les capacités de l'IA ne viendra pas uniquement de la mise à l'échelle des modèles existants, mais de l'intégration de diverses perspectives et comportements humains dans le développement de l'IA. En fournissant cette infrastructure de données humaines cruciale, Prolific se positionne à l'avant-garde de la prochaine vague d'innovation en matière d'IA, une vague qui reflète l'étendue et le meilleur de l'humanité.…
Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/prolific/remote-analytics-engineer-179618)
Prolifique
Prolific n'est pas simplement un acteur parmi d'autres dans le domaine de l'IA : nous sommes les architectes de l'infrastructure de données humaines qui remodèle le paysage du développement de l'IA. Dans un monde où les technologies fondamentales de l'IA sont de plus en plus banalisées, c'est la qualité et la diversité des données générées par l'homme qui différencient véritablement les produits et les modèles.
Le rôle
En tant qu'ingénieur analytique au sein de l'équipe d'infrastructure de données chez Prolific, vous serez à l'avant-garde de la transformation et de la maintenance de l'infrastructure de données de Prolific, car la façon dont les gens travaillent avec les données évolue rapidement. Votre travail jouera un rôle déterminant dans la refonte et la mise à l'échelle de notre pile de données, en garantissant que les pipelines de données sont robustes, efficaces et fiables, et que nos données sont prêtes à être interrogées par les personnes et les systèmes d'IA.
En possédant et en optimisant notre base de code analytique et notre couche sémantique, vous permettrez aux équipes de toute l'entreprise d'obtenir des réponses fiables, que ce soit via des tableaux de bord BI ou des questions en langage naturel. Vous contribuerez à façonner la manière dont nous introduisons les LLM et les agents dans l'ingénierie analytique de manière sûre et efficace, et vous comblerez le fossé entre les parties prenantes techniques et non techniques afin que les solutions de données complexes soient clairement comprises et alignées sur les objectifs commerciaux.
Ce que vous apporterez au rôle
• Expertise en dbt et SQL : expérience approfondie avec dbt et SQL pour concevoir, créer et maintenir des modèles de données évolutifs.
• Modélisation sémantique : expérience dans la définition de métriques, d'entités et de logique métier dans une couche sémantique (par exemple, dbt Semantic Layer/MetricFlow, Cube, LookML ou similaire), avec une compréhension de ce qui rend un modèle fiable pour les requêtes en langage naturel.
• IA appliquée aux flux de travail de données : expérience pratique de l'utilisation des LLM dans le travail sur les données, comme la classification, l'extraction ou l'enrichissement au sein des transformations, et compréhension de la façon d'évaluer, de tester et de gouverner les sorties qui ne sont pas entièrement déterministes.
• Outils agents : familiarité avec les assistants et agents de codage d'IA (par exemple, Claude Code, Cursor, outils basés sur MCP) et une vision pratique des domaines dans lesquels ils accélèrent l'ingénierie analytique et des domaines dans lesquels l'examen humain est essentiel.
• Connaissance de la technologie cloud : solide familiarité avec les plateformes cloud telles qu'AWS ou GCP.
• Focus sur l'exactitude des données : Passion pour garantir une qualité élevée des données grâce à des tests, des assertions, des évaluations et une documentation solide.
• Sens commercial : capacité à comprendre les besoins de l'entreprise et à communiquer efficacement avec les parties prenantes non techniques.
• Collaboration : Habile à travailler de manière interfonctionnelle et à traduire des concepts techniques complexes en informations exploitables pour l'entreprise.
• Axé sur les processus : maîtrise de la conception de flux de travail reproductibles et évolutifs pour la transformation des données, y compris ceux combinant agents automatisés et surveillance humaine.
Ce que vous ferez dans le rôle
• Création de modèles de données : créez des modèles DBT complexes, des macros personnalisées et des packages réutilisables. Optimisez les transformations et mettez en œuvre des stratégies de tests robustes pour garantir l’intégrité des données et les performances des modèles.
• Construire la couche sémantique : concevoir et maintenir une couche sémantique avec des métriques, des dimensions et des descriptions bien définies afin que les parties prenantes et les assistants IA puissent interroger les données de l'entreprise en langage naturel et obtenir des réponses cohérentes et précises.
• Introduction de transformations non déterministes : créez et produisez des étapes basées sur LLM au sein de nos pipelines, telles que la catégorisation de texte libre ou l'enrichissement d'enregistrements, avec des cadres d'évaluation clairs, un suivi des coûts et de la latence, et des solutions de repli pour garantir la fiabilité des résultats.
• Développement de flux de travail agentiques : concevez et adoptez des flux de travail agentiques tout au long du cycle de vie de l'ingénierie analytique, y compris la génération de modèles, la documentation, la couverture des tests, la révision du code et le tri des incidents, tout en définissant les garde-fous et les processus de révision qui maintiennent une qualité élevée.
• Propriété : surveillez et maintenez les tâches de flux de travail dbt, garantissant ainsi des actualisations fluides des données et des pipelines à jour. Vous serez également responsable des modèles de données qui alimentent l’analyse BI et les rapports au niveau de l’entreprise.
• Garantir l'exactitude des données : rédigez des tests et des assertions pour valider l'intégrité et la cohérence des données entre les modèles, et créez des ensembles d'évaluation pour mesurer l'exactitude du langage naturel et des résultats pilotés par LLM.
• Documentation et normalisation : créer et maintenir une documentation approfondie des processus dbt et des définitions sémantiques, en traitant les métadonnées comme un atout de premier ordre car elles façonnent directement la qualité des réponses générées par l'IA.
• Traduire des concepts de données complexes : agir en tant que communicateur clé, traduisant les problèmes de données techniques en termes commerciaux compréhensibles pour les parties prenantes.
• Mentorat des membres de l'équipe : soutenir les analystes juniors et les ingénieurs de données, notamment dans la mise en place de plateformes d'expérimentation, l'adoption responsable des outils d'IA et le respect des meilleures pratiques en matière de données.
• Collaboration entre les équipes : travaillez en étroite collaboration avec les équipes de produits, d'ingénierie et de BI pour garantir que l'infrastructure de données prend en charge l'évolution des besoins de l'entreprise, y compris les produits et les outils internes basés sur l'IA.
Pourquoi Prolific est un excellent endroit où travailler
Nous avons construit une plate-forme unique qui connecte les chercheurs et les entreprises avec un pool mondial de participants, permettant la collecte de données et de commentaires sur le comportement humain de haute qualité et d'origine éthique. Ces données sont la pierre angulaire du développement de systèmes d’IA plus précis, nuancés et alignés.
Nous pensons que la prochaine avancée dans les capacités de l'IA ne viendra pas uniquement de la mise à l'échelle des modèles existants, mais de l'intégration de diverses perspectives et comportements humains dans le développement de l'IA. En fournissant cette infrastructure de données humaines cruciale, Prolific se positionne à l'avant-garde de la prochaine vague d'innovation en matière d'IA, une vague qui reflète l'étendue et le meilleur de l'humanité.…
Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/prolific/remote-analytics-engineer-179618)
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