Основатель, инженер-аналитик

Кто мы
Zefir создает автопилот искусственного интеллекта для продаж жилья в Европе, начиная с Франции: агент искусственного интеллекта управляет всем процессом купли-продажи от начала до конца, управляя местными брокерами, порталами, покупателями и документами.
При поддержке более 55 миллионов долларов США от ведущих инвесторов, таких как Sequoia Capital, мы стремимся ускорить изменения в жизни миллионов нынешних и будущих домовладельцев в Европе.
Агент ИИ, который выполняет сквозную транзакцию с недвижимостью, работает только в том случае, если данные, лежащие в его основе, доступны, надежны и регулируются. Это работа.

Почему существует эта роль
Это первый специализированный прокат данных за последние годы. Фундамент работает, управление зависит от вас.
Хотя BigQuery уже хранит большую часть наших данных, нам по-прежнему не хватает ключевых данных о росте и целостной системы управления данными. Нам нужны унифицированные определения, каноническая схема и надежный семантический уровень, позволяющие отделам роста, финансов, эксплуатации и продуктам эффективно и надежно предоставлять аналитическую информацию самостоятельно.
Сегодня этот стек сохраняется, потому что люди из отделов эксплуатации, роста, финансов и проектирования получают вознаграждение на местном уровне. Они изучили особенности и придумали обходные пути. Это работает, но хрупко: ключевые показатели эффективности колеблются между инструментами, молчаливо отслеживаются перерывы, затраты растут, и никто не контролирует перевод между необработанными инженерными данными и истиной, готовой к принятию решений.
Вы будете единственным ответственным владельцем этого слоя. Не служба поддержки, не билетная касса, не BI-фабрика.

Что вам будет принадлежать
Канонические модели и определения метрики. Документированный семантический уровень с каноническими сущностями (Покупатель, Продавец, Актив, Агент) и уровнями Bronze/Silver/Gold. Четкие соглашения между тем, что предоставляет инженерная разработка, и тем, что потребляет каждая функция, чтобы дебаты по KPI строились по одной и той же метрике.
Включение самообслуживания. Подводная часть айсберга: чистые модели, согласованные примитивы бизнес-аналитики, безопасность на уровне строк и столбцов, поэтому менеджеры по эксплуатации, развитию, финансам и менеджерам по работе с клиентами создают свои собственные информационные панели без ущерба для точности.
Управление аналитикой и отслеживанием. Глобальная таксономия событий и дорожная карта отслеживания, гибридная стратегия событий на стороне клиента и на стороне сервера, последовательная синхронизация между CRM и маркетинговыми платформами, а также потоки согласия GDPR, которые задуманы так, что расходы на привлечение зависят от атрибуции, которой мы можем доверять.
Надежность, безопасность и стоимость платформы. Стандарты устанавливаются один раз, а не команда за командой: тестируемые и версионные преобразования, мониторинг актуальности, сбоев и использования, разумные шаблоны приема (реплики чтения, CDC, пакетная обработка) и отсутствие пути к рабочему коду, зависящего от таблиц BI.
Данные и искусственный интеллект определяют решения. Наши внутренние инструменты искусственного интеллекта уже запрашивают хранилище данных для анализа. Чего не хватает, так это основной основы: стандартизированных определений метрик, многократно используемой логики и заранее рассчитанных моделей данных.

Как выглядит успех через 12 месяцев

• Одна документированная таксономия событий, фактически используемая в отделах проектирования, роста и CRM.

• Один семантический уровень, где каждый общий KPI имеет одно определение, одного владельца и историю версий. Новые участники понимают модель данных за дни, а не месяцы.

• Опубликованные соглашения об уровне обслуживания для актуальности и отказов, явная топология приема и отсутствие зависимости производственного пути от таблиц BI.

• Оперативные подразделения, отделы роста, финансы и менеджеры по управлению сами создают большую часть своих повторяющихся информационных панелей, а агенты ИИ безопасно запрашивают уровень данных через курируемые MCP.

• Атрибуция роста достаточно надежна, поэтому решения о ежегодных расходах на приобретение являются обоснованными во всех отношениях.

Что мы ищем

• Более 7 лет работы в качестве инженера по данным, аналитике или платформе, в идеале включая работу в быстро развивающейся потребительской или рыночной компании. Ожидается воздействие на персонал или руководство.

• Практический опыт работы с современным стеком данных: BigQuery (или Snowflake, Redshift), dbt или аналогичный, расширенный SQL и моделирование данных, Python для конвейеров, оркестровка (Airflow, Dagster, Prefect).

• Вы внедрили отслеживание событий и инструменты в производство, комплексно: таксономию, события на стороне клиента и сервера, атрибуцию, отказ от участия в соответствии с GDPR, распространение дальше по течению.

• Удобство использования шаблонов приема (Fivetran, Airbyte, CDC), обратного ETL (Hightouch, Census, Segment) и управления доступом (IAM, безопасность на уровне строк и столбцов, тегирование PII).

• Вы создали семантический слой или уровень показателей и владеете ими, и вы можете без колебаний обсуждать определения показателей с отделами финансов, эксплуатации и роста.

• Вы рассматриваете агенты ИИ как первоклассных потребителей данных: предоставляя данные через MCP, семантические API или преобразование текста в SQL с соответствующими мерами защиты.

• Сильная ответственность: вы пишете стандарты, защищаете их и исправляете то, что сломано, не дожидаясь разрешения.

• Настойчивый коммуникатор, который превращает ритуалы «проверки данных» в передачу данных для самообслуживания.

• Свободно владеет английским и французским языками.

Честный компромисс
У нас нет группы данных, которой нужно было бы управлять, и в краткосрочной перспективе ее создание не планируется. Вы получаете реальную автономию и прямую связь с основателями и руководителями функций в обмен на то, что вы будете работать в одиночку, прежде чем, возможно, создать команду. В сопоставимой технологии вы бы присоединились к существующей команде и существующей дорожной карте. Здесь еще не решено, что означает метрика в «Зефире», и это решаете вы.
Это соответствует мышлению деятеля, в том числе того, кто уже руководил и хочет вернуться к строительству.

Процесс найма

• Показ с Дэвидом, «Талант» (30 минут)

• Глубокое погружение с Габриэлем, руководителем разработки: ваш прошлый опыт и чего вы хотите в будущем (45 минут)

• Техническое интервью с Дайаной, вашим будущим менеджером: платформа данных, моделирование и отслеживание (1 час)

• Культурное интервью с Луи, соучредителем, а также неформальный обмен мнениями с руководителем подразделения (1 час)

• Звонки по рекомендации и предложение 🎉

Преимущества
Нижеследующее предназначено только для постоянных сотрудников. По поводу других контрактов (стажеры, ученики, срочные контракты...) проконсультируйтесь со своим рекрутером.

• Конкурентоспособная заработная плата: вы можете запустить собственное моделирование с помощью нашего калькулятора заработной платы.

• BSPCE (опционы на акции): доступно для всех, с ежемесячной передачей прав после первого года в течение 4-летнего периода…

Источник: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/zefir/founding-analytics-engineer-paris-74468).