Senior Analytics Engineer - США

Luxury Presence розробляє платформу розвитку штучного інтелекту для нерухомості. Підтримуючи Bessemer Venture Partners та інших провідних інвесторів, ми є компанією серії C, яка досягла 100 мільйонів доларів щорічного регулярного доходу. Понад 90 000 фахівців з нерухомості, включаючи понад 30% 100 найкращих агентів WSJ Real Trends у Сполучених Штатах, використовують нас для ведення та розвитку свого бізнесу.

Роль

Ми шукаємо старшого інженера з аналітики, щоб створити та розширити аналітичну основу, яка допоможе приймати рішення в групах виходу на ринок, продуктів, фінансів, персоналу та операцій.

Ви будете сидіти на стику розробки даних і аналітики: перетворювати необроблені дані про продукти, маркетинг, фінанси та операційні дані в чисті, добре змодельовані та надійні набори даних. Ваша робота забезпечить усе: від виконавчих інформаційних панелей і когортного аналізу до експериментів, операцій виставлення рахунків, охоплення на основі ШІ та семантичних рівнів, які дозволяють агентам ШІ самостійно відповідати на запитання зацікавлених сторін.

Це надзвичайно багатофункціональна роль — ви тісно співпрацюватимете з управлінням продуктами, маркетингом, RevOps, фінансами, відділом персоналу та розробкою, щоб переконатися, що наш стек аналітики надійний, масштабований і узгоджений з бізнесом.

Обов'язки

Створіть і володійте основою даних

•
Володійте нашим проектом dbt і розвивайте його, забезпечуючи ефективність моделей, їх перевірку та документацію.

•
Розробляйте та обслуговуйте сховище даних Snowflake і процеси прийому.

•
Використовуйте передові методи моделювання сучасних даних, щоб створювати основні сутності та набори даних, які враховують складні бізнес-процеси та логіку.

•
Створюйте та підтримуйте користувацькі конвеєри Python/Airflow для надходження даних зі сторонніх API у Snowflake.

•
Розробляйте та використовуйте міжсистемні моделі узгодження, які порівнюють дані між вихідними системами, щоб виявити розбіжності та захистити дохід.

Підвищення якості та автоматизації даних

•
Запровадження тестування та спостереження для конвеєрів аналітики.

•
Застосування найкращих практик CI/CD, таких як автоматизація, лінтування, тестування, перегляд коду та затвердження.

•
Стандартизуйте визначення показників і переконайтеся, що вони послідовно обчислюються в усіх інструментах.

•
Розслідуйте та документуйте інциденти з даними від кінця до кінця — від аналізу першопричини до відстеження усунення проблем та спілкування із зацікавленими сторонами.

Міжфункціональна співпраця

•
Дійте як зв’язок даних між технікою, GTM і фінансами, забезпечуючи узгоджені визначення показників і належне обладнання системи.

•
Увімкніть зацікавленим сторонам самообслуговування доступу до надійної інформації.

•
Підвищуйте грамотність даних: пропагуйте найкращі практики запитів, інформаційної панелі та інтерпретації показників; навчити зацікавлених сторін до самообслуговування.

Створіть інфраструктуру даних, готову до штучного інтелекту

•
Розробляйте та підтримуйте семантичні представлення Snowflake Cortex, які служать керованим інтерфейсом даних для агентів AI та інструментів на базі LLM.

•
Співпрацюйте з командами штучного інтелекту/продуктів, щоб досліджувати, створювати та перевіряти визначення семантичного рівня, які забезпечують роботу внутрішніх помічників штучного інтелекту.

•
Створюйте системи вимірювання для ініціатив на основі штучного інтелекту, включаючи розробку експериментів і моделювання атрибуції.

кваліфікація

Необхідно мати:

•
5+ років досвіду інженера-аналітика, інженера з обробки даних або на подібній посаді в середовищі SaaS.

•
Глибокий досвід роботи з SQL, dbt і передовими методами моделювання сучасних даних.

•
Знання Python для конвеєрної розробки, інтеграції API та автоматизації.

•
Досвід моделювання даних Salesforce — можливості, контракти, підписки, справи та історія діяльності.

•
Перевірений досвід створення користувальницьких конвеєрів ELT, які завантажують дані зі сторонніх API у хмарне сховище даних.

•
Досвід розробки міжсистемних моделей узгодження — об’єднання, дедуплікація та порівняння даних у кількох вихідних системах для виявлення розбіжностей.

•
Перевірений досвід роботи з даними про події та використання продуктів (наприклад, Posthog, Mixpanel).

•
Досвід зв’язування маркетингових даних (оплачені оголошення, кампанії, атрибуція) з аналітикою продукту — в ідеалі створивши наскрізні конвеєри від рекламних платформ до конверсій і показників утримання.

•
Досвід проектування та підтримки семантичних рівнів, які служать керованими інтерфейсами даних (dbt Semantic Layer, Snowflake Cortex або подібні).

•
Комфортно з великомасштабними системами даних (Snowflake, BigQuery, Redshift).

•
Добре знайомство з CI/CD, робочими процесами на основі Git і автоматизованим тестуванням.

•
Досвід міжфункціональної співпраці з інженерами, аналітиками та менеджерами з продуктів.

•
Продемонстрований успіх у використанні аналітики для прийняття рішень у технічному середовищі чи середовищі, орієнтованому на продукт.

•
Комфорт брати на себе відповідальність за неоднозначні проблеми та розробляти наскрізні рішення.

Приємно мати:

•
Отримайте досвід створення та підтримки груп DAG Airflow і організації конвеєрів прийому API із кількох джерел.

•
Міцна основа в статистиці та плануванні експериментів — A/B-тестування, перевірка значущості та вимірювання додаткового впливу.

•
Досвід роботи з основами прогнозного моделювання — класифікація, вибір ознак і оцінка моделі.

•
Знайомство з фінансовими показниками SaaS та операціями виставлення рахунків (ARR/MRR/NRR, узгодження підписки, визнання доходу).

•
Досвід роботи з аналітикою персоналу (порівняльний аналіз кількості персоналу, вибуття, винагороди).

Як виглядає успіх

•
Створіть надійний, добре змодельований аналітичний рівень, на який менеджери з продуктів, маркетологи та керівники покладаються щодня.

•
Покращуйте якість і надійність даних за допомогою чітких угод про рівень обслуговування та можливості спостереження за нашими найважливішими моделями.

•
Скоротіть час, необхідний для аналізу, дозволивши самообслуговувати доступ до високоякісних наборів даних і показників.

•
Надзвичайна власність над критично важливою інфраструктурою та моделями даних, які безпосередньо впливають на рішення щодо продукту та розвиток бізнесу.

•
Співпрацюйте з розробниками даних і аналітиками, щоб побудувати семантичний рівень, який агенти штучного інтелекту зможуть використовувати для відповідей на запитання зацікавлених сторін — і активно підтримувати семантичні уявлення, які забезпечують ці агенти.…

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