Inżynier danych-technologia marketingowa

O nas

Foxit zmienia sposób, w jaki świat wchodzi w interakcję z dokumentami, dzięki zaawansowanej technologii i narzędziom PDF. Jesteśmy wiodącym światowym dostawcą oprogramowania oferującego szybkie, niedrogie i bezpieczne rozwiązania PDF, z których korzystają miliony ludzi na całym świecie. Zdobywca wielu nagród, Foxit ma klientów w ponad 200 krajach i prowadzi działalność na całym świecie. Mamy kompletną linię produktów oraz ekscytujący i agresywny harmonogram rozwoju. Nasza sprawdzona technologia PDF zakłóca ustanowienie status quo i przyspieszyła rozwój naszej firmy. Z dumą wymieniamy jako klientów Google i Amazon, a dzięki Twoim umiejętnościom i pomocy planujemy dodać ich o wiele więcej. Foxit ma biura na całym świecie, w tym w USA, Azji, Europie i Australii.

O roli

Poszukujemy doświadczonego inżyniera danych, który będzie właścicielem potoków danych zasilających nasze systemy wprowadzane na rynek. Chociaż ta rola jest zgodna z priorytetami działu marketingu, będziesz na co dzień pracować w naszym zespole aplikacji biznesowych i analityki danych, przestrzegając ustalonych przez zespół standardów rozwoju, wzorców architektury i procesów przeglądu kodu. Dzięki temu budowane potoki będą spójne z naszą szerszą platformą danych i możliwe do utrzymania przez szerszy zespół inżynierów. Twoim głównym celem będzie skupienie się na potrzebach danych związanych z marketingiem, ścisła współpraca z generowaniem popytu, marketingiem produktów, operacjami sprzedaży i zespołami cyfrowymi, aby zrozumieć ich wymagania, a następnie budować i utrzymywać potoki i integracje, które je spełnią. Jest to praktyczna rola wykonawcza. Zbudujesz i będziesz obsługiwać infrastrukturę danych łączącą naszą platformę automatyzacji marketingu (HubSpot), CRM (Salesforce), hurtownię danych (Databricks), system licencyjny, platformę płatniczą i inne systemy źródłowe. Twoja praca będzie bezpośrednio wspierać zdolność marketingu do segmentowania odbiorców, pomiaru atrybucji i prowadzenia kampanii opartych na danych na dużą skalę.

Co zrobisz

Rozwój i operacje potoku danych

• Projektuj, buduj i utrzymuj potoki ETL/ELT, opierając się na naszej istniejącej architekturze medalionowej (od brązowej do srebrnej do złotej) i dalej ją optymalizując, aby przenosić dane między systemami źródłowymi (Salesforce CRM, HubSpot, NetSuite, Stripe, DealHub, LMS) a naszą hurtownią danych Databricks

• Twórz potoki przy użyciu PySpark i SQL w notatnikach Databricks, zgodnie z ustalonymi standardami programistycznymi dotyczącymi nazewnictwa, struktury projektu i transformacji odpowiednich dla warstw

• Posiadaj warstwę synchronizacji danych pomiędzy Databricks i HubSpot, przepływy wzbogacające przychodzące do HubSpot (stan licencji, daty odnowienia, stan subskrypcji, dane firmograficzne) i dane dotyczące zaangażowania marketingowego przepływające z powrotem do Databricks (zdarzenia e-mail, rejestracja w przepływie pracy, zmiany w cyklu życia)

• Twórz i utrzymuj potoki warstwy Exchange, które gromadzą dane do wykorzystania w systemie zewnętrznym, formatują i weryfikują dane w celu spełnienia wymagań systemu docelowego

• Twórz i utrzymuj zaplanowane zadania wsadowe oraz integracje sterowane zdarzeniami przy użyciu interfejsów API (REST, webhooks, OAuth)

• Monitoruj stan potoku, konfiguruj powiadomienia o awariach i pogorszeniu jakości danych oraz własną reakcję na incydenty w przypadku przerwy w synchronizacji

• Utrzymuj dokumentację przepływów danych, architektury integracji i rozwiązywania problemów z elementami Runbook

Modelowanie i jakość danych

• Twórz i utrzymuj modele wymiarowe w Databricks (tabele faktów, tabele wymiarów, tabele pomostowe) zgodnie z naszymi definicjami typów obiektów hurtowni danych i standardami nazewnictwa

• Współpracuj z interesariuszami i analitykami danych, aby tworzyć wyselekcjonowane, gotowe do zastosowania w biznesie tabele i zestawy danych, które wykorzystują logikę biznesową, obliczenia KPI i agregacje zoptymalizowane pod kątem analiz i aktywacji kampanii

• Wdrażaj logikę rozpoznawania tożsamości i deduplikacji, aby tworzyć ujednolicone profile klientów z wielu systemów źródłowych

• Ustanowienie zasad walidacji danych, kontroli jakości i monitorowania w celu zapewnienia dokładności i świeżości danych wpływających do systemów marketingowych

• Normalizuj różne źródła danych w przejrzyste, scentralizowane schematy z odpowiednim wymuszaniem typów, deduplikacją i obsługą wartości null

Dane marketingowe i wsparcie segmentacji

• Upewnij się, że infrastruktura danych obsługuje segmentację odbiorców, w tym sygnały firmograficzne, behawioralne i sygnały zaangażowania

• Zbuduj warstwę danych, która wspiera marketing cyklu życia, uruchamiane kampanie, dynamiczne rozgałęzianie ścieżki i personalizację w oparciu o wzbogacone profile klientów

• Wspieraj zespoły ds. marketingu i generowania popytu niezawodnymi, dostępnymi danymi do tworzenia docelowych odbiorców w HubSpot

• Utrzymuj przepływ danych w celu dostarczania wiadomości e-mail, zarządzania subskrypcjami i synchronizacji list wykluczeń

Rozwój integracji

• Twórz i utrzymuj integracje API pomiędzy systemami marketingowymi, sprzedażowymi i operacyjnymi przy użyciu Pythona i SQL

• Wdrożenie logiki transformacji na poziomie pola, orkiestracji synchronizacji i obsługi błędów w przepływach danych między systemami

• Obsługa formularzy stron internetowych i przepływów danych dotyczących przechwytywania potencjalnych klientów, zapewniając czyste przekazywanie z usług internetowych do HubSpot i Databricks

• Współpracuj z zewnętrznymi dostawcami wzbogacania (firmograficzni, intencjonalni, technologiczni), aby zintegrować dane wzbogacające z zautomatyzowanymi przepływami pracy

Raportowanie i atrybucja

• Zbuduj i utrzymuj infrastrukturę danych obsługującą atrybucję kampanii, analizę wydajności kanału i raportowanie ścieżki

• Zapewnij dokładne dane do analityki konwersji, śledzenia źródła potencjalnych klientów i pomiaru ROI marketingu

• Wspieraj scentralizowane raportowanie, kierując dane dotyczące zaangażowania marketingowego z powrotem do Databricks w celu analizy międzyfunkcyjnej

Co przynosisz

Wymagane

• Ponad 5 lat doświadczenia w inżynierii danych, z praktycznym opracowywaniem rurociągów i operacjami produkcyjnymi

• Wysoka biegłość w SQL i Python/PySpark na potrzeby tworzenia potoków danych

• Doświadczenie w budowaniu i utrzymywaniu potoków ETL/ELT przy użyciu Databricks, dbt, Airflow, Azure Data Factory lub równoważnego

• Praktyczne doświadczenie z platformami danych w chmurze, Databricks, Snowflake, BigQuery lub Redshift…

Źródło: Jobspresso (https://jobspresso.co/job/data-engineer-marketing-technology/)