Analytics Engineer

Prolific

Prolific — это не просто еще один игрок в сфере ИИ, мы — создатели инфраструктуры человеческих данных, которая меняет ландшафт разработки ИИ. В мире, где базовые технологии ИИ становятся все более коммерциализированными, именно качество и разнообразие данных, сгенерированных людьми, действительно отличают продукты и модели.

Роль

В качестве инженера по аналитике в команде инфраструктуры данных Prolific вы будете на переднем крае преобразования и поддержания инфраструктуры данных Prolific, поскольку люди быстро меняют способы работы с данными. Мы создали уникальную платформу, которая связывает исследователей и компании с глобальной базой участников, позволяя собирать высококачественные, этически полученные данные о поведении человека и обратную связь. Эти данные являются краеугольным камнем для разработки более точных, нюансированных и согласованных систем ИИ.

Мы считаем, что следующий скачок в возможностях ИИ будет достигнут не только за счет масштабирования существующих моделей, но и за счет интеграции разнообразных человеческих перспектив и поведения в разработку ИИ. Предоставляя эту важнейшую инфраструктуру человеческих данных, Prolific позиционирует себя на переднем крае следующей волны инноваций в области ИИ — волны, которая отражает широту и лучшее в человечестве.

Работа у нас позволит вам быть на переднем крае инноваций в области ИИ, предоставив доступ к нашей уникальной платформе человеческих данных и возможности для новаторских исследований.

Ваша работа будет иметь важное значение для редизайна и масштабирования нашего стека данных, обеспечивая надежность, эффективность и безотказность конвейеров данных, а также готовность наших данных к запросам со стороны людей и систем ИИ.

Владея и оптимизируя нашу кодовую базу аналитики и семантический уровень, вы дадите возможность командам по всему бизнесу получать достоверные ответы, будь то с помощью панелей BI или вопросов на естественном языке. Вы поможете нам безопасно и эффективно внедрять LLM и агентов в аналитическую инженерию, а также устраните разрыв между техническими и нетехническими заинтересованными сторонами, чтобы сложные решения по работе с данными были понятны и соответствовали целям бизнеса.

• Создание моделей данных: Создание сложных моделей dbt, пользовательских макросов и повторно используемых пакетов. Оптимизация трансформаций и внедрение надежных стратегий тестирования для обеспечения целостности данных и производительности моделей
• Создание семантического уровня: Проектирование и поддержка семантического уровня с четко определенными метриками, измерениями и описаниями, чтобы заинтересованные стороны и помощники ИИ могли запрашивать данные компании на естественном языке и получать согласованные, точные ответы
• Внедрение недетерминированных преобразований: Создание и ввод в эксплуатацию этапов на основе LLM в наших конвейерах, таких как категоризация свободного текста или обогащение записей, с четкими системами оценки, мониторингом затрат и задержек, а также резервными вариантами для обеспечения надежности результатов
• Разработка рабочих процессов для агентов: Проектирование и внедрение рабочих процессов для агентов на протяжении всего жизненного цикла аналитической инженерии, включая генерацию моделей, документацию, покрытие тестами, проверку кода и сортировку инцидентов, определяя при этом системы контроля и процессы проверки, обеспечивающие высокое качество
• Ответственность: Мониторинг и обслуживание заданий рабочих процессов dbt, обеспечение плавного обновления данных и актуальности конвейеров. Вы также будете отвечать за модели данных, лежащие в основе аналитики BI и общекорпоративной отчетности
• Обеспечение точности данных: Написание тестов и утверждений для проверки целостности и согласованности данных в моделях, а также создание наборов для оценки точности выходных данных на естественном языке и данных, сгенерированных LLM
• Документирование и стандартизация: Создание и поддержка подробной документации процессов dbt и семантических определений, рассматривая метаданные как первоклассный актив, поскольку они напрямую влияют на качество ответов, генерируемых ИИ
• Перевод сложных концепций данных: Выступать в качестве ключевого коммуникатора, переводя технические вопросы данных в понятные для бизнеса термины для заинтересованных сторон
• Менторство членов команды: Поддержка младших аналитиков и инженеров данных, особенно в настройке платформ для экспериментов, ответственном использовании инструментов ИИ и соблюдении передовых практик работы с данными
• Сотрудничество между командами: Тесное сотрудничество с командами продуктов, инжиниринга и BI для обеспечения соответствия инфраструктуры данных меняющимся потребностям бизнеса, включая продукты на основе ИИ и внутренние инструменты

• Экспертиза в dbt и SQL: Глубокий опыт работы с dbt и SQL для проектирования, создания и поддержки масштабируемых моделей данных
• Семантическое моделирование: Опыт определения метрик, сущностей и бизнес-логики в семантическом слое (например, dbt Semantic Layer/MetricFlow, Cube, LookML или аналогичном), с пониманием того, что делает модель надежной для запросов на естественном языке
• Прикладной ИИ в рабочих процессах данных: Практический опыт использования LLM в работе с данными, такой как классификация, извлечение или обогащение в рамках трансформаций, а также понимание того, как оценивать, тестировать и управлять результатами, которые не являются полностью детерминированными
• Инструменты для агентов: Знакомство с помощниками по программированию и агентами ИИ (например, Claude Code, Cursor, MCP-based tooling) и практическое понимание того, где они ускоряют аналитическую инженерию, а где необходим человеческий контроль
• Знание облачных технологий: Хорошее знание облачных платформ, таких как AWS или GCP
• Ориентация на точность данных: Стремление обеспечивать высокое качество данных с помощью тестов, утверждений, оценок и надежной документации
• Коммерческая хватка: Способность понимать потребности бизнеса и эффективно общаться с нетехническими заинтересованными сторонами
• Сотрудничество: Навыки междисциплинарной работы и преобразования сложных технических концепций в действенные выводы для бизнеса
• Процессный подход: Умение проектировать повторяемые, масштабируемые рабочие процессы для преобразования данных, в том числе сочетающие автоматизированных агентов с человеческим надзором

Присоединяйтесь к нам, чтобы насладиться конкурентоспособной зарплатой, льготами и удаленной работой в рамках нашей влиятельной, ориентированной на миссию культуры.