Główny inżynier ds. analityki

Czy lubisz przekształcać niechlujne pytania biznesowe w dane, którym ludzie mogą zaufać? Czy potrafisz powiązać podróż klienta od pierwszego kontaktu marketingowego, poprzez konwersję sprzedaży, przychody, utrzymanie i wykorzystanie produktu, i równie jasno wyjaśnić liczby inżynierowi, dyrektorowi marketingu i dyrektorowi finansowemu? AIHR poszukuje głównego inżyniera ds. analityki, który stanie się praktycznym kierownikiem funkcjonalnym naszego dwuosobowego zespołu ds. danych i analityki. Będziesz właścicielem tłumaczenia wielofunkcyjnych pytań biznesowych na zaufane wskaźniki, regulowane modele semantyczne i gotowe do podjęcia decyzji analizy agentów; wyznaczyć kierunek analityczny; i sam zbuduj najważniejsze modele. Przekształcasz surowe dane w regulowane produkty, które wpływają na podejmowanie decyzji przez naszych partnerów biznesowych.

O AIHR

Założona w 2016 roku z misją zapewnienia przyszłościowego HR, Akademia Innowacji HR (AIHR) stała się światowym liderem na rynku szkoleń online dla specjalistów HR. Wspieramy klientów w ponad 140 krajach, w tym organizacje takie jak Unilever, Reckitt, Goldman Sachs, Philips, Deloitte, Nike, Heineken i UBS. Naszym celem jest ciągłe podnoszenie kwalifikacji i wzmacnianie pozycji miliona specjalistów HR.

Dziś jesteśmy międzynarodowym zespołem składającym się z ponad 100 osób, reprezentujących ponad 30 narodowości. Naszą siłą napędową jest doskonałość, innowacyjność i głód rozwoju, zachowując przy tym przyjazność, entuzjazm i zaangażowanie we wzajemne pomaganie sobie w odniesieniu sukcesu.

Praca w AIHR oznacza wzięcie na siebie prawdziwej odpowiedzialności, doskonalenie sposobu działania oraz uzyskanie swobody rozwoju w nowych obszarach i kształtowania swojej roli w miarę rozwoju firmy.

Rola i obowiązki

Zespół ds. danych i analiz AIHR jest częścią działu Business Operations. Będziesz współpracować z Vahidem, naszym starszym inżynierem danych i raportować do Leo, naszego wiceprezesa ds. operacji biznesowych. Podstawy naszego pozyskiwania i magazynowania są w dużej mierze ugruntowane: dane z systemów takich jak HubSpot i nasz własny system LMS przesyłane są rurociągami ETL do Snowflake. W ramach specjalnych projektów budujemy zarządzane warstwy semantyczne, aby firma mogła samodzielnie korzystać z zaufanych analiz za pośrednictwem narzędzi Power BI, Metabase i AI.

Do Twojej roli należy najważniejszy krok: przełożenie pytania biznesowego na jasną definicję, dobrze zaprojektowany model oraz analizy konwersacyjne/agentowe, którym ufa Twoje kierownictwo. Ty ustalisz architekturę analityczną, standardy dbt i plan działania, podczas gdy Vahid skupi się na pozyskiwaniu, niezawodności magazynu i wdrażaniu inżynieryjnym. Oboje będziecie budować: osobiście dostarczycie najważniejsze modele biznesowe, dokonacie przeglądu wdrożeń i upewnicie się, że wyniki będą przydatne dla firmy.

Ta rola nie ma bezpośrednich podwładnych. Twoim współpracownikiem, Vahidem, nadal zarządza wiceprezes ds. operacji biznesowych, podczas gdy ty masz jasne uprawnienia do podejmowania decyzji funkcjonalnych w zakresie definicji metryk, projektowania modelu semantycznego, jakości analitycznej, standardów dbt i priorytetów technicznych. Jest przeznaczony dla kogoś, kto chce przewodzić dzięki wiedzy specjalistycznej, pozostając blisko pracy.

Co będziesz posiadać

• Posiadaj i realizuj roczny plan działania dotyczący danych i analityki, równoważąc pilne potrzeby biznesowe z podstawową pracą. Poprowadź Vahida przez jasne priorytety, przeglądy projektów, przeglądy kodu i wzorce modelowania wielokrotnego użytku.

• Kieruj odkrywaniem w obszarach marketingu, sprzedaży, sukcesu klienta, produktów i finansów, aby odkryć decyzję stojącą za żądaniem i przełożyć ją na uzgodnione definicje wskaźników, regulowane warstwy semantyczne i modele danych, które łączą pełny cykl życia klienta.

• Ustalanie architektury analitycznej i standardów dbt; samodzielnie projektuj, buduj, testuj i dokumentuj najważniejsze zarządzane modele, korzystając z SQL i dbt.

• Posiadaj platformę pomiaru obejmującą całą ścieżkę — od zasięgu marketingu, generowania popytu, atrybucji i kosztów pozyskania klientów, poprzez konwersję potencjalnych klientów i rurociągów, cykl sprzedaży, rezerwacje i przychody, po wdrażanie, przyjęcie produktu, ekspansję, odnowienie, rezygnację i wartość życiową klienta. Utrzymuj podstawowe definicje przychodów powtarzalnych na poziomie finansowym i uzgadniaj je, jednocześnie pokazując, w jaki sposób działalność na wyższym szczeblu łańcucha dostaw wpływa na wyniki klientów na dalszym etapie.

• Zarządzaj logiką i jakością pulpitów menedżerskich oraz samoobsługowych analiz w interfejsach Power BI, Metabase i AI. Przedstaw wyniki liderom wyższego szczebla, wyjaśnij każde założenie i konstruktywnie reaguj na wyzwania.

• Ściśle współpracuj z firmą Vahid w zakresie wymagań dotyczących magazynów i rurociągów, rozwiązuj konflikty liczbowe u źródła i podnoś jakość techniczną zespołu. Stosuj sztuczną inteligencję tam, gdzie poprawia ona szybkość rozwoju lub dostęp do danych, jednocześnie kierując się rozsądną oceną prywatności, zarządzania, walidacji i zaufania.

Typowy tydzień

Jest to praktyczna główna rola. Dokładna równowaga będzie się zmieniać w zależności od priorytetów biznesowych, ale należy spodziewać się, że mniej więcej połowę czasu będziesz spędzać blisko danych — budowanie, przeglądanie i badanie — a resztę będziesz mógł podzielić na odkrywanie, przywództwo funkcjonalne i wspieranie decyzji.

• Zaprojektuj lub ulepsz model dbt, który łączy dane w HubSpot, naszym systemie LMS, rozliczeniach lub innych systemach źródłowych; napisz SQL, testy, dokumentację i logikę metryczną potrzebną do wprowadzenia go do produkcji.

• Przeprowadź sesje odkrywania z liderami marketingu, sprzedaży, sukcesu klienta, produktu lub finansów, aby wyjaśnić decyzję, którą muszą podjąć, zakwestionować żądany wskaźnik i uzgodnić definicję.

• Pracuj ramię w ramię z Vahidem nad wymaganiami dotyczącymi danych źródłowych, wyborem architektury i wdrażaniem; przejrzyj kod i odblokuj dostawę bez konieczności przekazywania całej pracy technicznej.

• Zbadaj kwestię handlową lub związaną z cyklem życia klienta, ulepsz pulpit kierowniczy lub funkcjonalny i przedstaw wnioski – łącznie z założeniami i ograniczeniami – odpowiedniemu zespołowi kierowniczemu.

• Zmień priorytety planu działania dotyczącego danych i analityki, rozwiąż konkurencyjne żądania i zainwestuj w warstwę semantyczną, zarządzanie i podstawy modelowania wielokrotnego użytku, które redukują przyszłą pracę doraźną.

Jak wygląda sukces…

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