Почему стоит присоединиться к нам

Brex — это интеллектуальная финансовая платформа, которая позволяет компаниям тратить разумнее и действовать быстрее на более чем 200 рынках. Объединяя глобальные корпоративные карты и банковские услуги с интуитивно понятным управлением расходами, оплатой счетов и программным обеспечением для командировок, Brex позволяет основателям и финансовым командам ускорять операции, получать видимость в режиме реального времени и легко контролировать расходы. Нативная автоматизация на базе ИИ и первоклассный сервис Brex избавляют клиентов от рутинных задач по учету расходов и бухгалтерии, позволяя им сосредоточиться на самом важном. Десятки тысяч лучших компаний мира работают на Brex, включая DoorDash, Coinbase, Robinhood, Zoom, Plaid, Reddit и SeatGeek.

Работа в Brex позволяет вам раздвигать границы возможного, бросать вызов статус-кво и сотрудничать с самыми яркими умами в индустрии. Мы стремимся создавать разнообразную команду и инклюзивную культуру и верим, что ваш потенциал должен ограничиваться только вашими амбициями. Мы воплощаем это в реальность, предоставляя вам инструменты, ресурсы и поддержку, необходимые для развития вашей карьеры.

Данные в Brex

Наши ученые и инженеры работают вместе, чтобы сделать данные — и извлекаемые из них сведения — основным активом Brex. Но это больше, чем просто обработка цифр. Команда Data в Brex разрабатывает инфраструктуру, статистические модели и продукты с использованием данных. Наша работа пронизывает процесс принятия решений в Brex, эффективность наших операций, нашу политику управления рисками и непревзойденный опыт, который мы предоставляем нашим клиентам.

Что вы будете делать

В роли инженера данных (Data Engineer) в Brex вы будете вносить основной вклад в преобразование необработанных данных в действенные аналитические сведения для различных отделов организации. Вы будете тесно сотрудничать с научными сотрудниками по данным (Data Scientists), инженерами-программистами (Software Engineers) и бизнес-подразделениями для создания эффективных моделей данных, конвейеров (pipelines) и аналитических платформ, которые способствуют развитию бизнеса. Вы также будете играть ведущую роль в проектировании, внедрении и поддержке основных таблиц данных (Core Data tables) — нашего высококачественного, тщательно подобранного источника данных для широкого спектра аналитических приложений.

Где вы будете работать

Эта должность будет базироваться в нашем офисе в Сан-Паулу. Мы работаем в гибридном режиме, который сочетает в себе энергию и общение в офисе с преимуществами и гибкостью удаленной работы. В настоящее время мы требуем минимум три скоординированных дня в офисе в неделю: понедельник, среда и четверг. В качестве бонуса мы также предоставляем до четырех недель в год полностью удаленной работы!

Обязанности

• Проектирование, создание и поддержка моделей данных и конвейеров, которые масштабируются с учетом растущего числа сервисов, продуктов и изменений в компании.
• Тесное сотрудничество с научными сотрудниками по данным (Data Scientists), аналитиками данных (Data Analysts) и бизнес-командами для понимания их потребностей в данных, переводя их в надежные, эффективные, масштабируемые решения для работы с данными, которые обеспечивают простоту прогнозной аналитики, анализа данных и формирования метрик.
• Поддержание документации и определений данных, создание и обеспечение высокого качества таблиц-источников истины (source-of-truth tables) для приложений науки о данных и отчетности.
• Разработка и обеспечение интеграции с различными источниками данных, позволяя проводить больше инициатив, основанных на данных, по всей компании.
• Применение передовых практик в управлении данными для обеспечения надежности и устойчивости данных, используемых в различных аналитических приложениях.
• Установление и распространение общекорпоративных стандартов для данных, касающихся структуры, качества и ожиданий.
• Выступление в качестве посредника между техническими и нетехническими командами, устраняя пробелы и гарантируя, что решения для работы с данными соответствуют бизнес-целям.
• Использование агентного ИИ (agentic AI) там, где это ускоряет работу конвейера и качество, без пропусков валидации.

Требования

• Более 3 лет опыта работы в области инженерии данных (Data Engineering), анализа данных (Data Analytics) или смежной области, такой как инженерия аналитики (Analytics Engineering).
• Продвинутые знания баз данных и SQL с возможностью эффективного размещения, обработки и преобразования данных.
• Опыт интеграции и оркестровки рабочих процессов обработки данных с использованием различных современных инструментов и систем для работы с данными.
• Опыт работы с моделированием данных, процессами ETL/ELT и решениями для хранилищ данных (data warehousing).
• Опыт работы с хранилищем данных, таким как Snowflake.
• Опыт работы с инструментом оркестровки рабочих процессов обработки данных, таким как Airflow.
• Опыт работы с языком программирования, таким как Python.
• Опыт работы с агентным ИИ (agentic AI).
• Исключительные количественные и аналитические навыки.
• Сильные коммуникативные навыки и способность к сотрудничеству с различными заинтересованными сторонами, как техническими, так и нетехническими.

Приветствуется

• Знакомство с инструментами BI, такими как Looker, Tableau или аналогичными платформами.
• Надежный опыт использования dbt в производственной среде: модели, тесты, документация и сотрудничество в общем репозитории.
• Данные, готовые к работе с ИИ: метрики и размеры ясны и многоразовы, поэтому ИИ-ассистированный анализ не разветвляет определения.
• Опыт интеграции данных Salesforce.

Brex LLC является дочерней компанией Capital One, N.A.