Старший инженер по аналитике – США

Luxury Presence создает платформу для развития искусственного интеллекта в сфере недвижимости. При поддержке Bessemer Venture Partners и других ведущих инвесторов мы являемся компанией серии C, годовой регулярный доход которой составляет 100 миллионов долларов. Более 90 000 специалистов в сфере недвижимости, в том числе более 30% из 100 лучших агентов в США по версии WSJ Real Trends, используют нас для ведения и развития своего бизнеса.

Роль

Мы ищем старшего инженера-аналитика для создания и масштабирования аналитической основы, которая будет способствовать принятию решений в командах по выходу на рынок, продуктам, финансам, кадрам и операциям.

Вы будете находиться на стыке инженерии данных и аналитики: преобразовывать необработанные данные о продуктах, маркетинговые, финансовые и операционные данные в чистые, хорошо смоделированные и заслуживающие доверия наборы данных. Ваша работа будет способствовать всему: от информационных панелей для руководителей и группового анализа до экспериментов, операций по выставлению счетов, информационно-просветительской деятельности на основе искусственного интеллекта и семантических слоев, которые позволяют агентам искусственного интеллекта автономно отвечать на вопросы заинтересованных сторон.

Это в высшей степени межфункциональная роль: вы будете тесно сотрудничать с отделами управления продуктами, маркетингом, RevOps, финансами, отделом кадров и инженерами, чтобы обеспечить надежность, масштабируемость и соответствие нашего стека аналитики бизнесу.

Обязанности

Создайте и владейте фондом данных

•
Владейте и развивайте наш проект dbt, гарантируя, что модели будут производительными, хорошо протестированными и документированными.

•
Проектируйте и обслуживайте хранилище данных Snowflake и процессы приема.

•
Используйте передовые методы современного моделирования данных для создания основных объектов и наборов данных, которые учитывают сложные бизнес-процессы и логику.

•
Создавайте и поддерживайте собственные конвейеры Python/Airflow для приема данных из сторонних API в Snowflake.

•
Разрабатывайте и используйте модели межсистемной сверки, которые сравнивают данные из исходных систем, чтобы выявить расхождения и защитить доходы.

Повышение качества данных и автоматизация

•
Внедрение тестирования и наблюдения для конвейеров аналитики.

•
Внедряйте лучшие практики CI/CD, такие как автоматизация, анализ, тестирование, проверка кода и утверждения.

•
Стандартизируйте определения метрик и обеспечьте их единообразное вычисление с помощью различных инструментов.

•
Комплексное расследование и документирование инцидентов с данными — от анализа первопричин до отслеживания мер по исправлению ситуации и взаимодействия с заинтересованными сторонами.

Межфункциональное сотрудничество

•
Выступайте в качестве связующего звена между отделами проектирования, GTM и финансами, обеспечивая единообразие определений показателей и правильное оснащение системы.

•
Обеспечьте заинтересованным сторонам самообслуживаемый доступ к достоверной информации.

•
Повысьте грамотность данных: пропагандируйте лучшие практики в области запросов, создания информационных панелей и интерпретации показателей; обучать заинтересованные стороны самообслуживанию.

Создайте инфраструктуру данных, готовую к использованию искусственного интеллекта

•
Создавайте и поддерживайте семантические представления Snowflake Cortex, которые служат управляемым интерфейсом данных для агентов искусственного интеллекта и инструментов на базе LLM.

•
Сотрудничайте с командами ИИ/продуктов для определения объема, создания и проверки определений семантического уровня, которые используются внутренними помощниками ИИ.

•
Создавайте системы измерения для инициатив на базе искусственного интеллекта, включая разработку экспериментов и моделирование атрибуции.

Квалификация

Должен иметь:

•
Опыт работы от 5 лет в качестве инженера-аналитика, инженера по обработке данных или на аналогичной должности в среде SaaS.

•
Глубокий опыт работы с SQL, dbt и современными практиками моделирования данных.

•
Знание Python для разработки конвейеров, интеграции API и автоматизации.

•
Опыт моделирования данных Salesforce — возможностей, контрактов, подписок, обращений и истории полей.

•
Подтвержденный опыт создания пользовательских конвейеров ELT, которые принимают данные из сторонних API в облачное хранилище данных.

•
Опыт разработки моделей межсистемной сверки — объединение, дедупликация и сравнение данных из нескольких исходных систем для выявления несоответствий.

•
Подтвержденный опыт работы с данными о событиях и использовании продуктов (например, Posthog, Mixpanel).

•
Опыт подключения маркетинговых данных (платная реклама, кампании, атрибуция) к аналитике продуктов — в идеале, выстроив сквозные конвейеры от рекламных платформ до показателей конверсии и удержания.

•
Опыт проектирования и поддержки семантических слоев, которые служат управляемыми интерфейсами данных (семантический уровень dbt, Snowflake Cortex или аналогичные).

•
Комфортно работать с крупномасштабными системами обработки данных (Snowflake, BigQuery, Redshift).

•
Хорошее знание CI/CD, рабочих процессов на основе Git и автоматического тестирования.

•
Опыт межфункционального сотрудничества с инженерами, аналитиками и менеджерами по продуктам.

•
Продемонстрированный успех в использовании аналитики для принятия решений в технической или продуктовой среде.

•
Комфортно брать на себя ответственность за неоднозначные проблемы и разрабатывать комплексные решения.

Приятно иметь:

•
Опыт создания и поддержки DAG Airflow и организации конвейеров приема API из нескольких источников.

•
Прочная основа в статистике и планировании экспериментов — A/B-тестирование, тестирование значимости и измерение дополнительного воздействия.

•
Опыт работы с основами прогнозного моделирования — классификация, выбор признаков и оценка модели.

•
Знание финансовых показателей SaaS и операций выставления счетов (ARR/MRR/NRR, сверка подписок, признание доходов).

•
Опыт работы с аналитикой персонала (численность персонала, сокращение штата, сравнительный анализ вознаграждений).

Как выглядит успех

•
Создайте надежный, хорошо смоделированный уровень аналитики, на который ежедневно полагаются менеджеры по продуктам, маркетологи и руководители.

•
Повышайте качество и надежность данных с помощью четких соглашений об уровне обслуживания и наблюдаемости наших наиболее важных моделей.

•
Сократите время получения аналитической информации, обеспечив самостоятельный доступ к высококачественным наборам данных и показателям.

•
Полное владение критически важной инфраструктурой и моделями данных, которые напрямую влияют на решения по продуктам и рост бизнеса.

•
Сотрудничайте с инженерами по обработке данных и аналитиками, чтобы создать семантический уровень, который агенты ИИ смогут использовать для ответа на вопросы заинтересованных сторон, и активно поддерживать семантические представления, лежащие в основе этих агентов.…

Источник: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/151266-senior-analytics-engineer-us).