Kıdemli Analitik Mühendisi

Material Bank, mimarlık ve tasarım endüstrisine yönelik dünyanın en büyük malzeme pazarıdır. 37 ülkede faaliyet gösteren platformumuz, dünya çapındaki tasarım profesyonelleri için standart haline geldi. Material Bank her gün binlerce tasarımcıyı lider markaların on binlerce malzemesiyle buluşturuyor. Malzeme Bankası, tasarım profesyonellerinin malzemeleri araması, örneklemesi ve belirtmesi için en hızlı ve en güçlü yoldur.

Kıdemli Analitik Mühendisi, Analitik ve İçgörüler

Londra, Birleşik Krallık (Hibrit, ofiste 2 gün)

Material Bank, mimarlık ve tasarım endüstrisine yönelik dünyanın en büyük malzeme pazarıdır. 37 ülkede faaliyet gösteren platformumuz, dünya çapındaki tasarım profesyonelleri için standart haline geldi. Material Bank her gün binlerce tasarımcıyı lider markaların on binlerce malzemesiyle buluşturuyor. Malzeme Bankası, tasarım profesyonellerinin malzemeleri araması, örneklemesi ve belirtmesi için en hızlı ve en güçlü yoldur.

Rol hakkında

Material Bank'ın analitik veri katmanı, dahili raporlama ve ekiplerimizi ve marka ortaklarımızı destekleyen veri ürünlerinin sahibi olan Analytics & Insights ekibine katılacak Kıdemli Analitik Mühendisi arıyoruz.

Bu, analitiğin nasıl oluşturulduğuna sahip olmak isteyen biri için uygulamalı bir teknik roldür. Onaylanmış metrik tanımlarını ve iş sorularını alıp bunları Snowflake ve dbt'deki, gösterge tablolarındaki ve insanların her gün kullandığı semantik katman ve veri ürünlerindeki modellere ve metrik mantığına dönüştüreceksiniz.

İşin kilit alanlarına yönelik analitik mühendisliğine sahip olacaksınız: neyin ölçülmesi gerektiğini anlamak, modeller oluşturmak, mantığı doğrulamak, raporlamayı sunmak ve zaman içinde doğru ve güvenilir tutmak. Markalar için yerleşik analizler de dahil olmak üzere birden fazla departmanda ve veri ürünlerimizde çalışacaksınız. İşler günden güne değişiyor ve ekip olarak her şeye katkıda bulunuyoruz.

Neye ihtiyacımız var

• Uçtan uca sahiplik. İlk paydaş görüşmesinden modele, kontrol paneline ve bir şeyler bozulduğunda düzeltmeye kadar, oluşturduğunuz her şeyin sahibi siz olursunuz.

• Hassasiyet ve detaylara dikkat. Bir sayının ardındaki nüansı anlar, yayınlamadan önce doğrular ve liderlerin ve marka ortaklarının kontrol etmeden güvenebileceği işler üretirsiniz.

• Sıkı çalışma iştahı. Biz küçük, iddialı ve birçok hedefi olan bir takımız. İş zorlu ve yapılması gereken işe göre saatler değişiyor. Bu konuda açık sözlüyüz çünkü rol budur.

Ne yapacaksın

• Atanan iş alanları için analitik mühendisliğine sahip olun, metrik tanımını veri modeli, kontrol paneli ve içgörü aracılığıyla çevirin.

• Snowflake'te, onaylanmış metrik tanımlarını güvenilir, yeniden kullanılabilir modellere ve anlamsal tanımlara ve güçlü raporlamaya, self servise, otomasyona ve yapay zekaya dönüştüren belgelenmiş, üretim kalitesinde dbt modellerini tasarlayın, oluşturun ve sürdürün.

• İşletmenin sertifikalı tek bir gerçek kaynak üzerinde yürümesi için metrik mantıktaki teknik tutarsızlıkları tanımlayın ve çözün.

• Tableau'da (ve yığını geliştirirken Sigma'da) küçük bir dizi yüksek değerli gösterge panosu oluşturun.

• Sertifikalı ölçümlerin BI araçları, Snowflake Cortex ve yerleşik analitiklerde yeniden kullanılabilmesi için anlamsal katmana katkıda bulunun.

• Güvenilir kalmasını sağlayan testler ve izlemeyle yinelenen analitik çalışmalarını otomatikleştirin.

• Verileri yorumlamak, bağlam oluşturmak ve riskleri sorulmadan önce yüzeye çıkarmak için analistler ve paydaşlarla işbirliği yapın.

• Hesap ekipleri ve üretici ortakları tarafından kullanılan markaya yönelik veri ürünlerine katkıda bulunun.

Ne getireceksin

• Analitik mühendisliği, veri analitiği veya benzer bir teknik analitik rolünde 5 yıldan fazla deneyim, veri modellerine sahip olma ve bir işletmenin güvendiği raporlama.

• Büyük ve karmaşık veri kümelerinde uzman SQL. Temiz, etkili sorgular yazarsınız ve başkalarının mantığındaki hataları kendi mantığınız kadar kolay bir şekilde ayıklayabilirsiniz.

• Boyutsal modelleme, artımlı modeller, testler ve dokümantasyon dahil olmak üzere güçlü uygulamalı Snowflake ve dbt (veya benzer bir modern veri yığını).

• Güçlü Tableau becerileri. Sigma, Looker veya benzeri bir artı.

• Metrik tasarım konusunda güçlü muhakeme: tahıl, paydalar, filtreler, zaman dilimleri, veri tekilleştirme ve doğru bir sayının hâlâ yanıltıcı olabileceği yollar.

• Ticari anlayış ve merak. Bir sayının neden önemli olduğunu anlamak, bir değişikliğin işletme için ne anlama geldiğini açıklayabilmek ve sorgulanan bir pozisyona sahip olmak istiyorsunuz.

• Otomasyon zihniyeti. Tekrarlanan veya kırılgan bir şey gördüğünüzde içgüdünüz onu inşa etmenin daha iyi bir yolunu bulmaktır.

• Aynı anda birden fazla alanda çalışma, kendi işinize öncelik verme ve paydaşları doğrudan yönetme rahatlığı.

• Açık, özlü iletişim ve teknik kavramları teknik olmayan izleyicilere açıklama yeteneği.

Tercih edilen

Faydalı, gerekli değil:

• Otomasyon ve veri doğrulama için Python

• Pazar yeri, e-ticaret veya B2B SaaS analitiği

• Olay ve davranış verileri (Segment, GA4 veya benzeri)

• Anlamsal katmanlar ve yapay zeka destekli analizler (Snowflake Cortex, dbt Semantic Layer veya benzeri)

• Gömülü veya müşteriye yönelik analizler (ClickHouse, Preset veya benzeri)

• Deney ve nedensel yöntemler: A/B testi, kohort analizi, farklar arasındaki farklar

• Katalog, ürün özelliği veya arama verileri

Başarı neye benziyor

İlk 30 gününüzde alan adlarınızdaki yığını, modelleri, kişileri ve öncelikleri anlarsınız ve ilk dbt değişikliğinizi birleştirirsiniz.

60 güne gelindiğinde gerçek işi bağımsız olarak üretiyorsunuz: üzerinde anlaşmaya varılan metrik tanımları uygulandı, ilk sertifikalı modelleriniz ve gösterge tablolarınız kullanımda ve otomatikleştireceğiniz ilk manuel iş akışı için bir plan.

90 güne kadar paydaşlar size bir talep kuyruğu yerine analiz ortakları gibi davranırlar. Modelleriniz güvenilir, kontrol panelleriniz elle tutulmadan kullanılıyor ve otomasyonunuz gerçek manüel çabayı azaltıyor.…

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/materialbank/senior-analytics-engineer-london-245078)