Director - Data & Analytics

Присоединяйтесь к Teamtailor и помогите сформировать будущее работы!! Teamtailor — это глобальная SaaS-платформа для брендинга работодателей и ATS, которой пользуются более 13 000 компаний, 250 000 пользователей, и она доступна в 90 странах мира. 🌍 Работа в Teamtailor означает быть частью динамичной, быстро развивающейся технологической компании, которая ценит влияние и ответственность. Наша рабочая среда способствует созданию атмосферы, в которой каждый может внести значимый вклад в рост компании. 🎉🥳 Мы ищем Директора по данным и аналитике, который присоединится к нашей команде в Стокгольме. Эта роль будет отвечать за стратегию и инфраструктуру данных Teamtailor: конвейеры, архитектуру и управление, на которых строится всё остальное. Эта роль создает и поддерживает масштабируемый, надежный, хорошо документированный фундамент данных, а также определяет семантический уровень и метрики, которые обеспечивают согласованность цифр во всем бизнесе. Бизнес-аналитика и отчетность находятся в ведении команд, наиболее близких к принятию решений, в первую очередь Revenue Operations и FP&A, которые работают поверх фундамента, предоставляемого этой ролью.

Стратегия и руководство в области данных Определять и владеть стратегией данных Teamtailor, дорожной картой архитектуры и приоритетами инвестиций в инфраструктуру. Создавать и руководить командой Data Engineering, включая определение способов работы команды по данным, балансировку приоритетов и продвижение проактивного подхода. Создать модель управления данными, охватывающую надежность, качество данных, контроль доступа и конфиденциальность/соответствие требованиям (GDPR и эквивалент). Выступать в качестве партнера по мышлению для руководства по вопросам инфраструктуры данных и ее коммерческих последствий. Коммерческое понимание и система KPI Разработать унифицированную систему KPI и метрик для всех направлений: доход, продукт, поддержка клиентов, маркетинг и операции. Сотрудничать с бизнес-лидерами для понимания стратегических и операционных требований, переводя их в модели данных и аналитические возможности. Обеспечить, чтобы критически важные для бизнеса сведения были точными, своевременными и доступными для лиц, принимающих решения. Архитектура и инжиниринг данных Владеть и развивать архитектуру данных: сбор, преобразование и многоуровневую модель данных (staging, integration, semantic layers, marts). Обеспечить надежность, наблюдаемость, хорошую документацию и масштабируемость конвейеров данных вместе с ростом бизнеса. Владеть семантическим уровнем/уровнем метрик: определять и поддерживать единый источник правды для основных определений метрик, чтобы команды RevOps, FP&A и другие команды предоставляли согласованные цифры, даже когда они создают собственные дашборды. Управлять инфраструктурой BI-платформы (например, Looker, Metabase) на уровне инструментов и доступа, не владея контентом дашбордов. Поддержка бизнес-команд Сотрудничать с RevOps и FP&A в качестве основных владельцев BI, отчетности и дашбордов, обеспечивая им чистые, хорошо смоделированные, готовые к самостоятельному использованию данные. Устанавливать и обеспечивать соблюдение стандартов для того, как бизнес-команды работают на основе фундамента данных (именование, определения, управление), чтобы предотвратить смещение метрик. Предоставлять обучение и поддержку для внедрения культуры самостоятельного использования данных в бизнес-командах. Межфункциональное сотрудничество Поддерживать RevOps в области инфраструктуры данных для GTM (Go-to-Market) и аналитики доходов. Поддерживать FP&A в области инфраструктуры данных для прогнозирования, бюджетирования и отчетности на уровне совета директоров. Работать с Product и Engineering над инфраструктурой данных для аналитики продукта и инструментирования. По мере необходимости оказывать поддержку Marketing и CS с помощью смоделированных, надежных базовых данных.

Коммерческое и стратегическое мышление Подтвержденная способность понимать потребности бизнеса, задавать правильные вопросы и преобразовывать их в действенные решения на основе данных. Опыт создания систем KPI и определений метрик в сложных SaaS-средах. Отличные коммуникативные навыки и способность работать с руководящими стейкхолдерами. Техническая экспертиза Успешный опыт создания и масштабирования современной архитектуры данных (сбор, преобразование, оркестрация). Практический опыт работы с BigQuery, Snowflake или аналогичными платформами; комфорт в прямом рассмотрении работы конвейера и моделирования, а не только управлении ею. Опыт работы с многоуровневым моделированием данных, семантическим уровнем/уровнем метрик и фреймворками преобразования (например, dbt). Глубокое понимание управления данными, документирования, наблюдаемости и практик обеспечения качества данных. Рабочее знакомство с BI-инструментами (Looker, Metabase) в объеме, достаточном для поддержки других команд, а не для создания отчетности. Лидерство и управление командой Опыт руководства командами Data Engineering (3+ человека). Способность задавать направление, обучать технические команды и масштабировать функцию данных.