Lider Analitik Mühendisi

Karmaşık iş sorularını insanların güvenebileceği verilere dönüştürmeyi seviyor musunuz? Müşteri yolculuğunu ilk pazarlama dokunuşundan satış dönüşümü, gelir, elde tutma ve ürün kullanımına kadar bağlayabilir ve rakamları bir mühendise, bir CMO'ya ve bir CFO'ya eşit derecede açık bir şekilde açıklayabilir misiniz? AIHR, iki kişilik Veri ve Analitik ekibimizin uygulamalı işlevsel lideri olacak bir Baş Ajans Analitik Mühendisi arıyor. İşlevler arası iş sorularının güvenilir ölçümlere, yönetilen semantik modellere ve karara hazır aracı analitiğine çevrilmesine sahip olacaksınız; analitik yönü ayarlayın; ve en kritik modelleri kendiniz oluşturun. Ham verileri, iş ortaklarımızın karar alma sürecini yönlendiren yönetilen ürünlere dönüştürüyorsunuz.

AIHR Hakkında

İK'yı geleceğe hazırlama misyonuyla 2016 yılında kurulan İK Yenilik Akademisi (AIHR), İK profesyonellerine yönelik çevrimiçi eğitimde küresel pazar lideri haline geldi. Unilever, Reckitt, Goldman Sachs, Philips, Deloitte, Nike, Heineken ve UBS gibi kuruluşlar da dahil olmak üzere 140'tan fazla ülkedeki müşterilerimize destek veriyoruz. Hedefimiz sürekli olarak bir milyon İK profesyonelinin becerilerini geliştirmek ve güçlendirmektir.

Bugün, 30'dan fazla milleti temsil eden 100'den fazla kişiden oluşan uluslararası bir ekibiz. Mükemmellik, yenilikçilik ve büyüme açlığıyla hareket ederken, dost canlısı, hevesli ve birbirimizin başarılı olmasına yardımcı olmaya kararlıyız.

AIHR'de çalışmak, gerçek sorumluluk almak, çalışma şeklimizi geliştirmek ve yeni alanlarda gelişme özgürlüğüne sahip olmak ve şirket büyüdükçe rolünüzü şekillendirmek anlamına gelir.

Rol ve Sorumluluklar

AIHR'nin Veri ve Analitik ekibi Ticari Operasyonların bir parçasıdır. Kıdemli Veri Mühendisimiz Vahid ile birlikte çalışacak ve Ticari Operasyonlardan Sorumlu Başkan Yardımcımız Leo'ya rapor vereceksiniz. Besleme ve depo temelimiz büyük ölçüde oluşturuldu: HubSpot gibi sistemlerden ve kendi LMS'mizden gelen veriler, ETL işlem hatları üzerinden Snowflake'e taşınıyor. Özel Projeler aracılığıyla, işletmenin Power BI, Metabase ve AI araçları aracılığıyla güvenilir analitiği kendi kendine sunabilmesi için yönetilen semantik katmanları en üstte oluşturuyoruz.

Rolünüz en önemli adımın sahibidir: bir iş sorusunu açık bir tanıma, iyi tasarlanmış bir modele ve liderliğinizin güvendiği diyaloga dayalı/temsilci analitiğine dönüştürmek. Siz analitik mimariyi, dbt standartlarını ve yol haritasını belirlerken Vahid alım, depo güvenilirliği ve mühendislik uygulamasına odaklanır. İkiniz de oluşturacaksınız: En kritik iş modellerini kişisel olarak sunacak, uygulamaları gözden geçirecek ve çıktıların işletme tarafından kullanılabilir olmasını sağlayacaksınız.

Bu rolün doğrudan raporları yoktur. Meslektaşınız Vahid, Ticari Operasyonlardan Sorumlu Başkan Yardımcısı tarafından yönetilmeye devam ederken, siz de metrik tanımları, anlamsal model tasarımı, analitik kalite, dbt standartları ve teknik öncelikler konusunda net işlevsel karar haklarına sahipsiniz. İşe yakın kalarak uzmanlık yoluyla liderlik etmek isteyen biri için tasarlanmıştır.

Neye Sahip Olacaksınız

• Acil iş ihtiyaçlarını temel çalışmalarla dengeleyen, sürekli devam eden bir yıllık Veri ve Analitik yol haritasına sahip olun ve yürütün. Açık öncelikler, tasarım incelemeleri, kod incelemesi ve yeniden kullanılabilir modelleme modelleri konusunda Vahid'e rehberlik edin.

• Bir talebin ardındaki kararı ortaya çıkarmak ve bunu üzerinde anlaşılan metrik tanımlarına, yönetilen semantik katmanlara ve tüm müşteri yaşam döngüsünü birbirine bağlayan veri modellerine dönüştürmek için Pazarlama, Satış, Müşteri Başarısı, Ürün ve Finans genelinde keşfe liderlik edin.

• Analitik mimariyi ve dbt standartlarını belirleyin; SQL ve dbt kullanarak en kritik yönetilen modelleri kendiniz tasarlayın, oluşturun, test edin ve belgeleyin.

• Pazarlama erişimi, talep oluşturma, ilişkilendirme ve müşteri edinme maliyetinden potansiyel müşteri ve satış hattı dönüşümüne, satış döngüsüne, rezervasyonlara ve gelire, işe alım, ürün benimseme, genişletme, yenileme, kayıp ve müşteri yaşam boyu değerine kadar tüm dönüşüm hunisi ölçüm çerçevesine sahip olun. Yukarı yöndeki faaliyetlerin alt yöndeki müşteri sonuçlarını nasıl yönlendirdiğini gösterirken, temel yinelenen gelir tanımlarını finans düzeyinde ve mutabakatlı tutun.

• Power BI, Metabase ve yapay zeka destekli arayüzlerde yönetici kontrol panellerinin ve self servis analizlerin ardındaki mantık ve kaliteye sahip olun. Sonuçları kıdemli liderlere sunun, her varsayımı açıklayın ve zorluklara yapıcı bir şekilde yanıt verin.

• Depo ve boru hattı gereksinimleri konusunda Vahid ile yakın işbirliği yapın, çelişkili sayıları kaynağında çözün ve ekibin teknik kalitesini yükseltin. Yapay zekayı, geliştirme hızını veya veri erişimini iyileştirdiği yerlerde uygulayın; aynı zamanda gizlilik, yönetişim, doğrulama ve güven konusunda sağlam kararlar alın.

Tipik Bir Hafta

Bu uygulamalı bir başrol. Kesin denge, iş önceliklerine göre değişecektir, ancak zamanınızın yaklaşık yarısının verilere yakın kalmayı (oluşturma, inceleme ve araştırma) ve geri kalanının keşif, işlevsel liderlik ve karar desteğine bölünmesini beklemelisiniz.

• Verileri HubSpot, LMS, faturalandırma veya diğer kaynak sistemlerimiz arasında birbirine bağlayan bir dbt modeli tasarlamak veya geliştirmek; üretime geçirmek için gereken SQL'i, testleri, belgeleri ve metrik mantığını yazın.

• Almaları gereken kararı netleştirmek, talep edilen ölçütü sorgulamak ve tanım üzerinde anlaşmak için Pazarlama, Satış, Müşteri Başarısı, Ürün veya Finans alanındaki liderlerle keşif oturumları düzenleyin.

• Kaynak veri gereksinimleri, mimari seçimleri ve uygulama konusunda Vahid ile yan yana çalışın; tüm teknik işleri devretmeden kodu inceleyin ve teslimat engelini kaldırın.

• Ticari veya müşteri yaşam döngüsüyle ilgili bir soruyu araştırın, yönetici veya işlevsel gösterge tablosunu iyileştirin ve varsayımlar ve sınırlamalar dahil olmak üzere sonucu ilgili liderlik ekibine sunun.

• Veri ve Analitik yol haritasının önceliklerini yeniden belirleyin, rekabet halindeki talepleri çözümleyin ve gelecekteki anlık çalışmaları azaltan anlamsal katmana, yönetişime ve yeniden kullanılabilir modelleme temellerine yatırım yapın.

Başarı Neye benziyor…

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