Старший інженер з аналітики

Material Bank – це найбільший у світі ринок матеріалів для індустрії архітектури та дизайну. Працюючи в 37 країнах, наша платформа стала стандартом для професіоналів дизайну в усьому світі. Щодня Material Bank об’єднує тисячі дизайнерів із десятками тисяч матеріалів від провідних брендів. Material Bank — це найшвидший і найпотужніший спосіб для професіоналів з дизайну шукати, пробувати та вказувати матеріали.

Старший інженер з аналітики, аналітика та аналітика

Лондон, Великобританія (гібридний, 2 дні в офісі)

Material Bank – це найбільший у світі ринок матеріалів для індустрії архітектури та дизайну. Працюючи в 37 країнах, наша платформа стала стандартом для професіоналів дизайну в усьому світі. Щодня Material Bank об’єднує тисячі дизайнерів із десятками тисяч матеріалів від провідних брендів. Material Bank — це найшвидший і найпотужніший спосіб для професіоналів з дизайну шукати, пробувати та вказувати матеріали.

Про роль

Ми шукаємо старшого інженера з аналітики, який приєднається до Analytics & Insights, команди, яка володіє рівнем аналітичних даних Material Bank, внутрішньою звітністю та продуктами даних, які підтримують наші команди та партнерів бренду.

Це практична технічна роль для тих, хто хоче знати, як створюється аналітика. Ви візьмете схвалені визначення метрик і бізнес-запитання та перетворите їх на моделі та метричну логіку в Snowflake і dbt, інформаційні панелі, а також семантичний рівень і продукти даних, якими люди користуються щодня.

Ви будете володіти розробкою аналітики для ключових сфер бізнесу: розуміння того, що потрібно вимірювати, побудова моделей, перевірка логіки, надання звітності та підтримка її точності та надійності з часом. Ви працюватимете в кількох відділах і з нашими продуктами обробки даних, включаючи вбудовану аналітику для брендів. Робота змінюється щодня, і як команда ми сприяємо всьому.

Що ми вимагаємо

• Власність, від кінця до кінця. Ви володієте тим, що створюєте, від першої розмови із зацікавленими сторонами до моделі, інформаційної панелі та виправлення, коли щось ламається.

• Точність і увага до деталей. Ви розумієте нюанси, що стоять за числом, перевіряєте перед публікацією та створюєте роботу, якій лідери та партнери бренду можуть довіряти без перевірки.

• Прагнення до важкої роботи. Ми маленька амбітна команда з багатьма цілями. Робота складна, і години залежать від того, що потрібно зробити. Ми відкрито говоримо про це, тому що це роль.

Що ти зробиш

• Володіти розробкою аналітики для призначених бізнес-доменів, перетворюючи визначення метрики через модель даних, інформаційну панель і аналітичну інформацію.

• Проектуйте, створюйте та обслуговуйте задокументовані виробничо-якісні dbt-моделі в Snowflake, які перетворюють схвалені визначення метрик на надійні багаторазові моделі та семантичні визначення, а також звіти про потужність, самообслуговування, автоматизацію та ШІ.

• Виявляти та вирішувати технічні невідповідності в метричній логіці, щоб бізнес працював на одному сертифікованому джерелі правди.

• Створіть невеликий набір високоцінних інформаційних панелей у Tableau (і Sigma, у міру розвитку стеку).

• Зробіть внесок у семантичний рівень, щоб сертифіковані показники можна було повторно використовувати в інструментах BI, Snowflake Cortex і вбудованій аналітиці.

• Автоматизуйте регулярну аналітичну роботу за допомогою тестів і моніторингу, які забезпечують надійність.

• Співробітництво з аналітиками та зацікавленими сторонами для інтерпретації даних, створення контексту та виявлення ризиків до того, як їх запитають.

• Внесіть свій внесок у продукти даних, орієнтовані на бренд, які використовуються командами облікових записів і партнерами-виробниками.

Що ти принесеш

• 5+ років роботи в аналітиці, аналітиці даних або подібній посаді технічного аналітика, володіючи моделями даних і звітами, на які покладається бізнес.

• Експерт SQL для великих і складних наборів даних. Ви пишете чіткі та ефективні запити та можете налагоджувати чужу логіку так само легко, як і свою власну.

• Сильні практичні Snowflake і dbt (або порівнянний сучасний стек даних), включаючи розмірне моделювання, інкрементальні моделі, тестування та документацію.

• Сильні навички Tableau. Sigma, Looker або подібні плюс.

• Суворе судження щодо метричного дизайну: зернистість, знаменники, фільтри, часові пояси, дедуплікація та способи, як правильне число може ввести в оману.

• Комерційне чуття та допитливість. Ви хочете зрозуміти, чому число має значення, можете пояснити, що означають зміни для бізнесу, і займати позицію під сумнівом.

• Автоматизоване мислення. Коли ви бачите щось повторюване або крихке, ваш інстинкт змушений знайти кращий спосіб побудувати це.

• Зручна робота в кількох доменах одночасно, визначення пріоритетів власної роботи та пряме керування зацікавленими сторонами.

• Чітке, стисле спілкування та здатність пояснювати технічні концепції нетехнічній аудиторії.

Бажано

Корисно, не обов’язково:

• Python для автоматизації та перевірки даних

• Аналітика Marketplace, електронної комерції або B2B SaaS

• Дані про події та поведінку (сегмент, GA4 або подібні)

• Семантичні рівні та аналітика за допомогою ШІ (Snowflake Cortex, семантичний рівень dbt або подібний)

• Вбудована або орієнтована на клієнта аналітика (ClickHouse, Preset тощо)

• Експериментальні та причинно-наслідкові методи: A/B тестування, когортний аналіз, різниця у відмінностях

• Каталог, атрибут продукту або дані пошуку

Як виглядає успіх

За перші 30 днів ви зрозумієте стек, моделі, людей і пріоритети у своїх доменах, і ви об’єднаєте свою першу зміну dbt.

Через 60 днів ви самостійно виконуєте реальну роботу: узгоджені визначення метрик реалізовані, ваші перші сертифіковані моделі та інформаційні панелі використовуються, а також план для першого ручного робочого процесу, який ви автоматизуєте.

Через 90 днів зацікавлені сторони розглядають вас як свого партнера з аналітики, а не як чергу запитів. Вашим моделям довіряють, ваші панелі приладів використовуються без рук, а ваша автоматизація зменшує реальні ручні зусилля.…

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