Analytics Engineer

Местоположение В качестве инженера по аналитике вы присоединитесь к команде бизнес-аналитики в рамках отдела разработки системных бизнес-решений, группы из нескольких команд, которая создает и управляет системами, на которых работает компания. Эта должность предполагает полную занятость удаленно в Мексике или Колумбии в качестве штатного сотрудника или в других локациях LATAM в качестве подрядчика, с рабочими часами, которые значимо пересекаются с часовыми поясами США. О нас DoiT — это глобальная технологическая компания, которая работает с облачными организациями, чтобы использовать возможности облака для стимулирования роста бизнеса и инноваций. Мы объединяем данные, технологии и человеческий опыт, чтобы наши клиенты работали в хорошо спроектированном и масштабируемом состоянии — от планирования до производства. Предоставляя DoiT Cloud Intelligence, единственное решение, которое объединяет передовые технологии с человеческим интеллектом, мы помогаем нашим клиентам решать сложные мультиоблачные проблемы и повышать эффективность. Обладая многолетним опытом работы с мультиоблачными решениями, мы специализируемся на Kubernetes, GenAI, CloudOps и многом другом. Являясь отмеченным наградами стратегическим партнером AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, мы работаем с более чем 4000 клиентов по всему миру. Возможность Наша управляемая платформа данных является ядром деятельности DoiT, которой ежемесячно пользуются сотни Do’ers. Мы расширяем команду, которая создает и управляет ею, и ищем инженера по аналитике, который поможет нам в этом. Вы будете работать инженером над платформой данных, а не просто создателем отчетов. Вы из тех, кто избегает повторения одной и той же ручной задачи дважды, кто относится к моделям данных как к производственному коду и кто инстинктивно добавляет тесты и мониторинг, чтобы проблемы были обнаружены до того, как их увидят другие. Вы будете нести значительную долю повседневной инженерной работы над платформой, что позволит нашим аналитикам сосредоточиться на анализе, а нашим более крупным инициативам по развитию платформы получат необходимое постоянное внимание. Это роль с высокой степенью ответственности и реальными возможностями для роста. Вы будете тесно сотрудничать с нашими BI-аналитиками и инженерами, а также с партнерами по всему бизнесу, подчиняясь руководителю отдела бизнес-аналитики. Обязанности Совместное управление инженерной работой над платформой: рутинные изменения моделей, бэклог инжиниринга, онбординг новых источников данных от необработанного приема до сертифицированных наборов данных, обслуживание CI/CD и эксплуатация инфраструктуры. Это роль с полной ответственностью, а не узкая специализация. Создание, тестирование и поддержка моделей данных и конвейеров, которые питают дашборды, финансовую отчетность и отчетность для инвесторов, а также наш слой аналитики ИИ, охватывающий более 15 бизнес-доменов, включая финансы, продажи, взаимодействие с клиентами, маркетинг, продукты и HR. Управление инфраструктурой данных как кодом. Предоставление и настройка наборов данных BigQuery, представлений, бакетов GCS и разрешений IAM через Terraform. Это включает в себя онбординг мест приема данных, управление контролем доступа и обработку изменений схемы в исходных таблицах. Управление доступом к данным и их соответствием требованиям. Управление и дальнейшее расширение нашей реализации RBAC — расширение фреймворка контроля доступа по мере появления новых доменов и потребителей, поддержание актуальности метаданных каталога данных (уровень, домен, владелец, теги PII) и поддержание актуальности документации. Повышение надежности платформы путем укрепления стандартов тестирования, наблюдаемости и оповещений, чтобы проблемы обнаруживались на ранней стадии, а не сообщались пользователями. Поддержка оркестрации и планирования. Понимание того, как DAG Airflow запускает сборки dbt (ежедневно, ежечасно, ежемесячно), маркировка моделей для их запуска по нужному расписанию и устранение сбоев сборки в Cloud Composer. Создание и поддержка пользовательских коннекторов данных. Когда источник SaaS не охватывается нативным коннектором Fivetran, написание и поддержка коннекторов Fivetran SDK на основе Python, включая пагинацию, ограничение скорости, обработку ошибок и автоматизированные тесты. Партнерство с BI-аналитиками для преобразования неоднозначных вопросов в хорошо смоделированные, надежные наборы данных и помощь в повышении инженерных практик команды посредством обзора кода и общих стандартов. Использование современных инструментов ИИ для составления кода и ускорения рутинной работы, увеличения вашей производительности, а не добавления ручных усилий. Квалификация Опыт работы в сфере аналитической инженерии. 3–5 лет в области аналитической инженерии, инженерии данных или BI-инженерии, с подтвержденным опытом предоставления моделей данных, на которые полагаются другие. Сильные навыки работы с SQL и моделированием данных. Вы пишете, читаете и оптимизируете сложные аналитические запросы, рассуждаете о гранулярности и соединениях, а также проектируете чистые, многоуровневые модели с здравым суждением о том, где должна находиться логика (staging, business logic, consumption layer). Владение dbt / преобразованием данных. Вы создавали и поддерживали проекты dbt профессионально — пакеты, макросы, инкрементальные стратегии, снимки, сиды и CI/CD. Вы реализовали шаблоны staging → intermediate → mart и понимаете отложенные сборки, сравнение состояний и slim CI. Дисциплина программной инженерии. Контроль версий, обзор кода, автоматизированное тестирование и CI/CD, с привычкой делать изменения безопасными для развертывания. Вы обладаете сильным стремлением автоматизировать повторяющуюся ручную работу. Инстинкты надежности конвейера. Вы отлаживаете проблемы с данными до их первопричины и думаете о свежести, объеме, дубликатах и поздно поступающих данных, прежде чем они станут инцидентами. Бизнес-перевод. Вы преобразуете потребности бизнеса в требования к данным, работаете с нетехническими заинтересованными сторонами (включая финансы) и конструктивно отстаиваете свою позицию, когда запрос лучше решается другим способом. Комфорт работы с несколькими репозиториями. Наша платформа данных охватывает несколько репозиториев (преобразование, инфраструктура данных, оркестрация, пользовательские коннекторы, базовые облачные ресурсы). Вы комфортно перемещаетесь между этими границами, а не рассматриваете dbt как весь мир. ИИ-ассистированная разработка. Подтвержденный опыт использования ИИ-инструментов для кодирования в вашем повседневном рабочем процессе. Удаленное владение. Независимость в удаленной глобальной команде, с четкой письменной коммуникацией и дисциплиной документирования вашей работы. Свободное владение английским языком. Как письменным, так и устным; знание любого другого языка является преимуществом. Бонусные баллы Наш стек. Практический опыт работы с Google BigQuery, Fivetran и Apache Airflow (Cloud Composer); или эквивалент AWS/Azure. Инструменты каталогизации и управления данными. Опыт работы с каталогом данных (например, OpenMetadata) или инструментами наблюдения за данными (например, Elementary). CI/CD на основе Git для данных. Опыт работы с рабочими процессами CI/CD для проектов данных — развертывания на основе ветвей, slim CI, сборки образов Docker и автоматизированные циклы plan/apply. Terraform для инфраструктуры данных. Вы предоставляли наборы данных BigQuery, привязки IAM или бакеты GCS с помощью Terraform. Python для интеграции данных. Вы писали Python, который взаимодействует с REST API — пагинация, ограничение скорости, обработка ошибок. Владение жизненным циклом сборки dbt. Вы понимаете, как dbt компилирует Jinja в SQL, как последовательно выполняются фазы run/test/snapshot, и вы писали макросы, выходящие за рамки базовых ref() и source(). Оптимизация производительности BigQuery. Опыт работы с партиционированием, кластеризацией, инкрементальными стратегиями и рассуждениями о потреблении слотов и затратах на запросы для больших наборов данных. Docker и Kubernetes. Наши сборки dbt выполняются в контейнерах на GKE. Опыт работы с образами Docker и базовыми концепциями Kubernetes (поды, логи, развертывания) помогает при устранении проблем с конвейером. Pre-commit хуки и автоматизация качества кода. Опыт работы с SQLFluff, фреймворками pre-commit или пользовательскими скриптами валидации. Знакомство с исходными системами SaaS. Предыдущий опыт моделирования данных из CRM, систем поддержки, управления проектами, маркетинговой автоматизации или ERP-платформ. Вы Do’er? Будьте собой. Работайте на своих условиях. Меняйте мир. Мы являемся домом для глобальной команды невероятных талантов, которые работают удаленно и имеют гибкость, позволяющую сбалансировать вашу работу и личную жизнь. Мы стремимся и поддерживаем профессиональное и личностное развитие ваших навыков. Что значит быть Do’er? Мы стремимся к предпринимательству, поиску знаний и веселью! Нажмите здесь, чтобы узнать больше о наших основных ценностях. Звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой? Проверьте нашу страницу на Glassdoor. Мы тоже так думали, но мы здесь и рады, что нажали кнопку «Применить». Льготы для штатных сотрудников включают: Неограниченный отпуск Гибкие варианты работы Медицинская страховка Отпуск по уходу за родителям Опцион на акции компании Пособие на обустройство домашнего офиса Стипендия на профессиональное развитие Программа признания коллег Много Do’ers, Одна команда DoiT объединяется как Many Do’ers, One Team, где разнообразие — это больше, чем цель, это наша сила. Мы активно культивируем инклюзивную, справедливую рабочую среду, признавая, что каждая уникальная точка зрения усиливает нашу инновационность. Празднуя различия, мы создаем среду, в которой каждый человек чувствует себя ценным, внося свой вклад в наш коллективный успех.