Finance Engineer

Почему AssemblyAI

AssemblyAI создает лучшие в своем классе модели Voice AI, лежащие в основе нового поколения голосовых приложений. У нас есть лаборатория, и мы также используем наши собственные модели в нашей собственной проприетарной среде инференса. Наши модели обрабатывают более 500 миллионов вызовов инференса ежемесячно и ежедневно обрабатывают почти 2 миллиона часов аудио. Сфера Voice AI находится на переломном этапе; мы ищем лучших специалистов, которых можем найти, чтобы присоединиться к быстрорастущей команде, которая определяет будущее отрасли.

Мы — одна из самых капиталоэффективных AI-компаний на планете, и быстро приближаемся к 1 миллиону долларов годовой годовой выручки на одного сотрудника. Мы входим в топ-5 самых доходных команд среди самых быстрорастущих AI-компаний сегодня. У нас тысячи клиентов, которые работают с нами, включая ведущие стартапы и всемирно известные предприятия, и мы работаем в огромных масштабах: ежедневно обрабатываем почти 2 миллиона часов аудио и более 15 миллионов вызовов API. Это редкая возможность на стадии роста, когда бизнес доказал свою состоятельность, выручка стабильна, а траектория роста крутая и становится еще круче. У нас очень плоская организационная структура, и мы ожидаем, что наши сотрудники будут глубоко осведомлены о деталях на всех уровнях.

Если вы когда-либо чувствовали себя погребенными под слоями бюрократии, лишенными реальной ответственности или расстроенными, наблюдая, как ваша работа исчезает в медленно движущейся организации, AssemblyAI работает иначе. Компания функционирует как истинная меритократия, без сложных процессов планирования или утверждения и без ограничений на инструменты или информацию, которые вам нужны. Для всех, кто искренне заботится о голосовом AI, не как о тренде, за которым стоит гнаться, а как о технологии, которую нужно создавать, это место, где самые интересные проблемы в самых интересных масштабах решаются командой, настолько маленькой, что вы будете знать имена всех.

О роли

Мы ищем инженера по финансам (Finance Engineer), который присоединится к нашей финансовой команде и будет создавать конвейеры данных, информационные панели и автоматизацию, которые управляют финансовой функцией и связанными с ней операциями по доходам, от отдела сделок до расчета заработной платы продавцов. Наша цель — управлять финансами как небольшой, опытной командой, которая работает на основе систем, а не штата — и то, насколько хорошо мы это сделаем, зависит от того, как быстро кто-либо здесь сможет получить достоверные цифры по экономике единицы продукции, расходам на сжигание денежных средств или расходам на технологии и действовать на их основе. Создание этой возможности — сердце этой роли. Вы будете работать с цифрами, которые вы автоматизируете, а не рядом с ними. Идеальный кандидат — это в первую очередь инженер: сильные основы инженерии данных, включая SQL, Python, моделирование хранилищ данных и оркестрацию, в сочетании с достаточной финансовой и операционной грамотностью для моделирования доходов, затрат и прибыли без посторонней помощи. Опыт создания внутренних инструментов и рабочих процессов для агентов, на которые ежедневно полагаются не-инженеры, отличает этого кандидата.

Это кросс-функциональная роль. Вы будете тесно сотрудничать с вице-президентом по финансам, нашим контролером, руководством отдела продаж, а также руководством инженерного отдела и инфраструктуры — не как точка передачи, а как человек, который достаточно изучит каждую область, чтобы проследить цифру до ее источника. Иногда вы будете сами создавать модель, проводить анализ и представлять результаты, как для получения прямого эффекта, так и для того, чтобы понять, что стоит автоматизировать дальше. Критерием является понимание того, какое решение должна поддерживать цифра, ее измерение с самого начала, и желание узнать, что модель была неверной через неделю, а не в конце квартала. Эта дисциплина превращает кросс-функциональную ответственность в преимущество.

Эта роль встроена в финансовую команду и подчиняется вице-президенту по финансам.

Что вы будете делать

• Отвечать за экономику единицы продукции — создавать и поддерживать модели затрат на обслуживание, валовой прибыли и вклада по продуктам, клиентам и рабочим нагрузкам, перестроенные из исходных данных, а не из электронных таблиц.
• Отвечать за бюджетирование технологической организации: распределение расходов на облачные услуги и GPU/TPU, прогнозирование поставщиков и мощностей, а также модели, которые инженеры используют для планирования.
• Создавать и вести финансовую отчетность — единый источник правды о расходах, сроках действия, прибыли и ключевых показателях эффективности компании, которому могут доверять руководство и совет директоров.
• Автоматизировать сравнение бюджета и фактических расходов: представление в реальном времени на уровне отделов и оповещения о перерасходе, которые делают целевые показатели бюджета и прибыли исполнимыми без ручного отслеживания.
• Создать структуру отдела сделок: ценовые и скидочные ограничения, основанные на модели прибыли, автоматизированное создание предложений и форм заказов, а также маршрутизация, чтобы только нестандартные сделки требовали эскалации — повышение пропускной способности сделок без участия финансового отдела в каждой сделке.
• Автоматизировать расчет заработной платы продавцов: внедрить инструмент расчета вознаграждений и соответствующие конвейеры данных, чтобы ведомости, ускорители и споры обрабатывались на основе данных CRM и биллинга, а не электронных таблиц.
• Проектировать и запускать финансовые агенты и внутренние инструменты — рабочие процессы, которые извлекают, сверяют и обобщают финансовые данные, чтобы не-инженеры получали ответы, не подавая заявку.
• Создавать и поддерживать слой финансовых данных: конвейеры из систем биллинга, расчета заработной платы, облачных сервисов и бухгалтерского учета в хорошо смоделированное хранилище данных.
• Сотрудничать с вице-президентом по финансам, контролером и руководством инженерного отдела для отслеживания расхождений до их реального источника и устранения неисправностей.

Что вам понадобится

• Сильные основы инженерии данных, включая SQL, Python, моделирование хранилищ данных и оркестрацию (dbt, Airflow или эквивалент).
• Дисциплина измерения. Вы определяете назначение числа перед его построением, скептически относитесь к собственным результатам до их сверки и рассматриваете необъяснимое отклонение как проблему, а не как шум.
• Стремление охватить весь стек. Ваша основная сила может заключаться в конвейерах данных, но когда число прибыли выглядит неправильно и прослеживается до события биллинга или тега облачного сервиса, вы хотите найти его сами. Люди, которые добиваются успеха здесь, сначала глубоко погружались в одну область, а затем продолжали расширять свои знания.
• Опыт работы с финансовыми или операционными данными — доходы, расходы, биллинг, расчет заработной платы или расходы на облачные сервисы — и достаточная грамотность в структурах доходов, расходов и прибыли для их моделирования без посторонней помощи.
• Опыт создания внутренних инструментов, информационных панелей или автоматизации, на которые ежедневно полагаются не-инженеры.
• Знакомство с рабочими процессами агентов на основе LLM и готовность применять их к реальным операционным процессам с четким пониманием того, где они могут давать сбои.
• Энтузиазм в автоматизации существующих процессов — вы получаете удовольствие от устранения ручной работы и от того, что системы становятся быстрее и надежнее.
• Сильные навыки Python; опыт работы с API бухгалтерских, биллинговых или ERP-систем (NetSuite, Stripe или аналогичных) является плюсом.
• Отличные коммуникативные навыки и совместный подход — вы можете объяснить, что означает число и что оно не означает, вице-президенту по финансам, контролеру и руководителю инженерного отдела.

Бонус

• Опыт в области финансов или бухгалтерского учета: предыдущий опыт в FP&A, аналитике или бухгалтерском учете, или хорошее понимание экономики единицы продукции, основанной на использовании, и API. Не требуется — вице-президент по финансам отвечает за финансовые суждения; эта позиция отвечает за реализацию.
• Опыт работы в сфере управления доходами (Revenue Operations): опыт работы с данными CRM или CPQ (Salesforce, HubSpot или аналогичные), инструментами расчета заработной платы продавцов (CaptivateIQ, Spiff, QuotaPath или аналогичные), или опыт управления отделом сделок.

Прозрачность оплаты

AssemblyAI стремится привлекать и удерживать выдающихся специалистов из разных слогов, обеспечивая при этом равную оплату труда для нашей команды. Наши диапазоны заработной платы основаны на конкурентоспособной оплате для нашей компании по размеру, стадии развития и отрасли, и являются одной из составляющих множества возможностей по компенсации, льготам и другим вознаграждениям, которые мы предоставляем.

Существует множество факторов, влияющих на определение заработной платы, включая релевантный опыт, уровень навыков, квалификацию, оцененную в процессе собеседования, и поддержание внутренней справедливости по отношению к коллегам по команде. Приведенный ниже диапазон является общим ожиданием для данной должности, но мы также готовы рассматривать кандидатов, которые могут иметь больше или меньше опыта, чем указано в описании вакансии. В этом случае мы сообщим о любых обновлениях ожидаемого диапазона заработной платы.

Указанный диапазон является ожидаемой заработной платой для кандидатов в США. За пределами этих регионов диапазон может измениться, о чем кандидаты будут проинформированы в процессе собеседования.

Диапазон заработной платы: $160,000 - $240,000

Использование AI в вашем собеседовании

Если вы будете выбраны для собеседования, пожалуйста, ознакомьтесь с нашим Руководством по AI для кандидатов. В нем объясняется, как вы можете использовать AI на каждом этапе нашего процесса, от вашей заявки и домашнего задания до самих собеседований.