Emploi
De la source partenaire
Ingénieur Analytics Senior
Prix sur demande
Détails
- Type de contrat
- Temps plein
- À distance
- Non
- Entreprise
- Materialbank
Description
Traduit automatiquement depuis English. Le texte original fait foi. Traduction automatique — une traduction plus précise est en préparation.
Material Bank est le plus grand marché de matériaux au monde pour l’industrie de l’architecture et du design. Opérant dans 37 pays, notre plateforme est devenue la norme pour les professionnels du design du monde entier. Chaque jour, Material Bank met en relation des milliers de designers avec des dizaines de milliers de matériaux de grandes marques. Material Bank est le moyen le plus rapide et le plus puissant permettant aux professionnels de la conception de rechercher, d'échantillonner et de spécifier des matériaux.
Ingénieur Analytics Senior, Analytics & Insights
Londres, Royaume-Uni (Hybride, 2 jours au bureau)
Material Bank est le plus grand marché de matériaux au monde pour l'industrie de l'architecture et du design. Opérant dans 37 pays, notre plateforme est devenue la norme pour les professionnels du design du monde entier. Chaque jour, Material Bank met en relation des milliers de designers avec des dizaines de milliers de matériaux de grandes marques. Material Bank est le moyen le plus rapide et le plus puissant permettant aux professionnels de la conception de rechercher, d'échantillonner et de spécifier des matériaux.
À propos du rôle
Nous recherchons un ingénieur analytique senior pour rejoindre Analytics & Insights, l'équipe qui possède la couche de données analytiques, les rapports internes et les produits de données de Material Bank qui soutiennent nos équipes et nos marques partenaires.
Il s'agit d'un rôle technique pratique pour quelqu'un qui souhaite maîtriser la manière dont les analyses sont construites. Vous prendrez des définitions de métriques et des questions commerciales approuvées et les transformerez en modèles et logiques de métriques dans Snowflake et dbt, les tableaux de bord, ainsi que la couche sémantique et les produits de données que les gens utilisent quotidiennement.
Vous serez responsable de l'ingénierie analytique pour les domaines clés de l'entreprise : comprendre ce qui doit être mesuré, construire les modèles, valider la logique, fournir les rapports et les maintenir précis et fiables au fil du temps. Vous travaillerez dans plusieurs départements et sur nos produits de données, y compris les analyses intégrées pour les marques. Le travail varie de jour en jour et, en équipe, nous contribuons à tout.
Ce dont nous avons besoin
• Propriété, de bout en bout. Vous êtes propriétaire de ce que vous construisez, de la première conversation avec les parties prenantes au modèle, en passant par le tableau de bord et la solution en cas de panne.
• Précision et souci du détail. Vous comprenez la nuance derrière un chiffre, vérifiez avant de publier et produisez un travail auquel les dirigeants et les partenaires de marque peuvent faire confiance sans vérifier.
• Appétit pour le travail acharné. Nous sommes une petite équipe ambitieuse avec beaucoup d’objectifs. Le travail est exigeant et les horaires varient en fonction de ce qui doit être fait. Nous sommes francs à ce sujet parce que c’est notre rôle.
Ce que tu feras
• Posséder l'ingénierie analytique pour les domaines d'activité assignés, en traduisant la définition des métriques via un modèle de données, un tableau de bord et des informations.
• Concevoir, créer et maintenir des modèles dbt documentés et de qualité production dans Snowflake qui transforment les définitions de métriques approuvées en modèles et définitions sémantiques fiables et réutilisables, et optimisent le reporting, le libre-service, l'automatisation et l'IA.
• Identifiez et résolvez les incohérences techniques dans la logique métrique afin que l'entreprise fonctionne sur une seule source de vérité certifiée.
• Créez un petit ensemble de tableaux de bord de grande valeur dans Tableau (et Sigma, à mesure que nous faisons évoluer la pile).
• Contribuer à la couche sémantique afin que les métriques certifiées soient réutilisables dans les outils BI, Snowflake Cortex et les analyses intégrées.
• Automatisez le travail d'analyse récurrent, avec les tests et la surveillance qui garantissent sa fiabilité.
• Collaborez avec des analystes et des parties prenantes pour interpréter les données, créer un contexte et faire apparaître les risques avant qu'ils ne soient demandés.
• Contribuer aux produits de données axés sur la marque utilisés par les équipes de compte et les partenaires fabricants.
Ce que tu apporteras
• Plus de 5 ans d'expérience en ingénierie analytique, en analyse de données ou dans un rôle d'analyse technique similaire, possédant des modèles de données et des rapports sur lesquels s'appuie une entreprise.
• Expert SQL sur des ensembles de données volumineux et complexes. Vous écrivez des requêtes claires et efficaces et pouvez déboguer la logique de quelqu'un d'autre aussi facilement que la vôtre.
• Forte pratique de Snowflake et dbt (ou une pile de données moderne comparable), y compris la modélisation dimensionnelle, les modèles incrémentiels, les tests et la documentation.
• Solides compétences en Tableau. Sigma, Looker ou similaire, un plus.
• Jugement rigoureux sur la conception métrique : grain, dénominateurs, filtres, fuseaux horaires, déduplication et façons dont un nombre correct peut encore induire en erreur.
• Sens commercial et curiosité. Vous souhaitez comprendre pourquoi un chiffre compte, savoir expliquer ce qu'un changement signifie pour l'entreprise et occuper un poste remis en question.
• Un état d'esprit d'automatisation. Lorsque vous voyez quelque chose de répétitif ou de fragile, votre instinct vous pousse à trouver une meilleure façon de le construire.
• Être à l'aise avec le travail dans plusieurs domaines à la fois, en priorisant votre propre travail et en gérant directement les parties prenantes.
• Communication claire et concise et capacité à expliquer des concepts techniques à un public non spécialisé.
Préféré
Utile, pas obligatoire :
• Python pour l'automatisation et la validation des données
• Analyses Marketplace, e-commerce ou SaaS B2B
• Données événementielles et comportementales (Segment, GA4 ou similaire)
• Couches sémantiques et analyses assistées par l'IA (Snowflake Cortex, dbt Semantic Layer ou similaire)
• Analyses intégrées ou orientées client (ClickHouse, Preset ou similaire)
• Expérimentation et méthodes causales : tests A/B, analyse de cohorte, différence de différences
• Catalogue, attribut de produit ou données de recherche
À quoi ressemble le succès
Au cours de vos 30 premiers jours, vous comprenez la pile, les modèles, les personnes et les priorités dans vos domaines, et vous fusionnez votre premier changement de base de données.
En 60 jours, vous produisez un véritable travail de manière indépendante : des définitions de métriques convenues mises en œuvre, vos premiers modèles et tableaux de bord certifiés utilisés et un plan pour le premier flux de travail manuel que vous automatiserez.
Au bout de 90 jours, les parties prenantes vous traitent comme leur partenaire d'analyse plutôt que comme une file d'attente de demandes. Vos modèles sont fiables, vos tableaux de bord sont utilisés sans prise en main et votre automatisation réduit le réel effort manuel.…
Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/materialbank/senior-analytics-engineer-london-245078)
Ingénieur Analytics Senior, Analytics & Insights
Londres, Royaume-Uni (Hybride, 2 jours au bureau)
Material Bank est le plus grand marché de matériaux au monde pour l'industrie de l'architecture et du design. Opérant dans 37 pays, notre plateforme est devenue la norme pour les professionnels du design du monde entier. Chaque jour, Material Bank met en relation des milliers de designers avec des dizaines de milliers de matériaux de grandes marques. Material Bank est le moyen le plus rapide et le plus puissant permettant aux professionnels de la conception de rechercher, d'échantillonner et de spécifier des matériaux.
À propos du rôle
Nous recherchons un ingénieur analytique senior pour rejoindre Analytics & Insights, l'équipe qui possède la couche de données analytiques, les rapports internes et les produits de données de Material Bank qui soutiennent nos équipes et nos marques partenaires.
Il s'agit d'un rôle technique pratique pour quelqu'un qui souhaite maîtriser la manière dont les analyses sont construites. Vous prendrez des définitions de métriques et des questions commerciales approuvées et les transformerez en modèles et logiques de métriques dans Snowflake et dbt, les tableaux de bord, ainsi que la couche sémantique et les produits de données que les gens utilisent quotidiennement.
Vous serez responsable de l'ingénierie analytique pour les domaines clés de l'entreprise : comprendre ce qui doit être mesuré, construire les modèles, valider la logique, fournir les rapports et les maintenir précis et fiables au fil du temps. Vous travaillerez dans plusieurs départements et sur nos produits de données, y compris les analyses intégrées pour les marques. Le travail varie de jour en jour et, en équipe, nous contribuons à tout.
Ce dont nous avons besoin
• Propriété, de bout en bout. Vous êtes propriétaire de ce que vous construisez, de la première conversation avec les parties prenantes au modèle, en passant par le tableau de bord et la solution en cas de panne.
• Précision et souci du détail. Vous comprenez la nuance derrière un chiffre, vérifiez avant de publier et produisez un travail auquel les dirigeants et les partenaires de marque peuvent faire confiance sans vérifier.
• Appétit pour le travail acharné. Nous sommes une petite équipe ambitieuse avec beaucoup d’objectifs. Le travail est exigeant et les horaires varient en fonction de ce qui doit être fait. Nous sommes francs à ce sujet parce que c’est notre rôle.
Ce que tu feras
• Posséder l'ingénierie analytique pour les domaines d'activité assignés, en traduisant la définition des métriques via un modèle de données, un tableau de bord et des informations.
• Concevoir, créer et maintenir des modèles dbt documentés et de qualité production dans Snowflake qui transforment les définitions de métriques approuvées en modèles et définitions sémantiques fiables et réutilisables, et optimisent le reporting, le libre-service, l'automatisation et l'IA.
• Identifiez et résolvez les incohérences techniques dans la logique métrique afin que l'entreprise fonctionne sur une seule source de vérité certifiée.
• Créez un petit ensemble de tableaux de bord de grande valeur dans Tableau (et Sigma, à mesure que nous faisons évoluer la pile).
• Contribuer à la couche sémantique afin que les métriques certifiées soient réutilisables dans les outils BI, Snowflake Cortex et les analyses intégrées.
• Automatisez le travail d'analyse récurrent, avec les tests et la surveillance qui garantissent sa fiabilité.
• Collaborez avec des analystes et des parties prenantes pour interpréter les données, créer un contexte et faire apparaître les risques avant qu'ils ne soient demandés.
• Contribuer aux produits de données axés sur la marque utilisés par les équipes de compte et les partenaires fabricants.
Ce que tu apporteras
• Plus de 5 ans d'expérience en ingénierie analytique, en analyse de données ou dans un rôle d'analyse technique similaire, possédant des modèles de données et des rapports sur lesquels s'appuie une entreprise.
• Expert SQL sur des ensembles de données volumineux et complexes. Vous écrivez des requêtes claires et efficaces et pouvez déboguer la logique de quelqu'un d'autre aussi facilement que la vôtre.
• Forte pratique de Snowflake et dbt (ou une pile de données moderne comparable), y compris la modélisation dimensionnelle, les modèles incrémentiels, les tests et la documentation.
• Solides compétences en Tableau. Sigma, Looker ou similaire, un plus.
• Jugement rigoureux sur la conception métrique : grain, dénominateurs, filtres, fuseaux horaires, déduplication et façons dont un nombre correct peut encore induire en erreur.
• Sens commercial et curiosité. Vous souhaitez comprendre pourquoi un chiffre compte, savoir expliquer ce qu'un changement signifie pour l'entreprise et occuper un poste remis en question.
• Un état d'esprit d'automatisation. Lorsque vous voyez quelque chose de répétitif ou de fragile, votre instinct vous pousse à trouver une meilleure façon de le construire.
• Être à l'aise avec le travail dans plusieurs domaines à la fois, en priorisant votre propre travail et en gérant directement les parties prenantes.
• Communication claire et concise et capacité à expliquer des concepts techniques à un public non spécialisé.
Préféré
Utile, pas obligatoire :
• Python pour l'automatisation et la validation des données
• Analyses Marketplace, e-commerce ou SaaS B2B
• Données événementielles et comportementales (Segment, GA4 ou similaire)
• Couches sémantiques et analyses assistées par l'IA (Snowflake Cortex, dbt Semantic Layer ou similaire)
• Analyses intégrées ou orientées client (ClickHouse, Preset ou similaire)
• Expérimentation et méthodes causales : tests A/B, analyse de cohorte, différence de différences
• Catalogue, attribut de produit ou données de recherche
À quoi ressemble le succès
Au cours de vos 30 premiers jours, vous comprenez la pile, les modèles, les personnes et les priorités dans vos domaines, et vous fusionnez votre premier changement de base de données.
En 60 jours, vous produisez un véritable travail de manière indépendante : des définitions de métriques convenues mises en œuvre, vos premiers modèles et tableaux de bord certifiés utilisés et un plan pour le premier flux de travail manuel que vous automatiserez.
Au bout de 90 jours, les parties prenantes vous traitent comme leur partenaire d'analyse plutôt que comme une file d'attente de demandes. Vos modèles sont fiables, vos tableaux de bord sont utilisés sans prise en main et votre automatisation réduit le réel effort manuel.…
Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/materialbank/senior-analytics-engineer-london-245078)
Cette annonce provient d'un flux partenaire. Postulez sur le site source.
Source: Materialbank
Emplacement
Londres, Royaume-Uni
Annonce fournie par Materialbank.
