Data Engineer, Marketing Technology

Инженер по данным, Маркетинговые технологии

О нас: Foxit меняет способы взаимодействия мира с документами с помощью передовых технологий и инструментов для работы с PDF. Мы являемся ведущим мировым поставщиком быстрых, доступных и безопасных решений для работы с PDF, которыми пользуются миллионы людей по всему миру. Foxit, обладатель многочисленных наград, имеет клиентов в более чем 200 странах и глобальные операции. У нас есть полный ассортимент продукции и захватывающий, агрессивный план разработки. Наши проверенные технологии PDF разрушают существующий статус-кво и ускоряют рост нашей компании. Мы с гордостью перечисляем Google и Amazon среди наших клиентов, и с вашими навыками и помощью мы планируем добавить многих других. У Foxit есть офисы по всему миру, включая офисы в США, Азии, Европе и Австралии.

Более подробную информацию можно найти на сайте @ www.foxit.com

О роли Мы ищем опытного Инженера по данным, который будет отвечать за конвейеры данных, обеспечивающие работу наших систем вывода на рынок (go-to-market). Хотя эта роль соответствует приоритетам отдела маркетинга, вы будете ежедневно работать в нашей команде Business Applications & Data Analytics, следуя установленным командой стандартам разработки, архитектурным шаблонам и процессам проверки кода. Это гарантирует, что конвейеры, которые вы создаете, соответствуют нашей более широкой платформе данных и могут поддерживаться всей командой разработчиков.

Ваше основное внимание будет уделяться маркетинговым потребностям в данных — тесное сотрудничество с отделами генерации спроса (demand gen), продуктового маркетинга, управления продажами и цифровыми командами для понимания их требований, а затем построение и поддержка конвейеров и интеграций, которые их удовлетворяют.

Это практическая исполнительская роль. Вы будете создавать и эксплуатировать инфраструктуру данных, которая связывает нашу платформу автоматизации маркетинга (HubSpot), CRM (Salesforce), хранилище данных (Databricks), систему лицензирования, платежную платформу и другие исходные системы. Ваша работа будет напрямую поддерживать способность маркетинга сегментировать аудитории, измерять атрибуцию и масштабно проводить кампании, основанные на данных.

Что вы будете делать Разработка и эксплуатация конвейеров данных • Проектирование, создание и поддержка конвейеров ETL/ELT, развитие и дальнейшая оптимизация нашей существующей медалионной архитектуры (Bronze → Silver → Gold) для перемещения данных между исходными системами (Salesforce CRM, HubSpot, NetSuite, Stripe, DealHub, LMS) и нашим хранилищем данных Databricks. • Создание конвейеров с использованием PySpark и SQL в ноутбуках Databricks, следуя установленным стандартам разработки для именования, структуры проекта и преобразований, соответствующих уровням. • Обеспечение слоя синхронизации данных между Databricks и HubSpot — входящие потоки обогащения в HubSpot (статус лицензии, даты продления, состояние подписки, фирмографические данные) и данные маркетингового взаимодействия, возвращающиеся в Databricks (события электронной почты, участие в рабочих процессах, изменения жизненного цикла). • Создание и поддержка конвейеров слоя Exchange, которые курируют данные для использования внешними системами, форматирование и проверка данных для соответствия требованиям целевой системы. • Создание и поддержка запланированных пакетных заданий и событийных интеграций с использованием API (REST, веб-хуки, OAuth). • Мониторинг работоспособности конвейеров, настройка оповещений о сбоях и снижении качества данных, а также реагирование на инциденты при нарушении синхронизации. • Ведение документации по потокам данных, архитектуре интеграции и руководствам по устранению неполадок.

Моделирование и качество данных • Создание и поддержка размерных моделей в Databricks (таблицы фактов, таблицы измерений, связующие таблицы) в соответствии с нашими определениями типов объектов хранилища данных и стандартами именования. • Работа в сотрудничестве с заинтересованными сторонами и аналитиками данных для создания курируемых, готовых к использованию бизнес-таблиц и витрин данных, которые применяют бизнес-логику, расчеты KPI и агрегации, оптимизированные для аналитики и активации кампаний. • Реализация логики разрешения идентификации и дедупликации для создания унифицированных профилей клиентов из нескольких исходных систем. • Установление правил проверки данных, проверок качества и мониторинга для обеспечения точности и актуальности данных, поступающих в маркетинговые системы. • Нормализация разрозненных источников данных в чистые централизованные схемы с надлежащим контролем типов, дедупликацией и обработкой null.

Поддержка маркетинговых данных и сегментации • Обеспечение поддержки инфраструктурой данных сегментации аудитории, включая фирмографические данные, поведенческие сигналы и сигналы взаимодействия. • Создание слоя данных, который обеспечивает поддержку маркетинга жизненного цикла — триггерные кампании, динамическое ветвление процессов и персонализация на основе обогащенных профилей клиентов. • Поддержка маркетинговых команд и команд генерации спроса путем предоставления надежных, доступных данных для создания целевых аудиторий в HubSpot. • Поддержка потоков данных для доставляемости электронной почты, управления подписками и синхронизации списков подавления.

Разработка интеграций • Создание и поддержка API-интеграций между маркетинговыми, продажными и операционными системами с использованием Python и SQL. • Реализация логики преобразования на уровне полей, оркестрации синхронизации и обработки ошибок для потоков данных из системы в систему. • Поддержка потоков данных форм веб-сайтов и сбора потенциальных клиентов — обеспечение чистой передачи данных из веб-ресурсов в HubSpot и Databricks. • Работа с сторонними поставщиками обогащения данных (фирмографические данные, данные о намерениях, технографические данные) для интеграции обогащенных данных в автоматизированные рабочие процессы.

Отчетность и атрибуция • Создание и поддержка инфраструктуры данных, которая поддерживает атрибуцию кампаний, анализ эффективности каналов и отчетность по воронке. • Обеспечение точных данных для аналитики конверсии, отслеживания источников потенциальных клиентов и измерения рентабельности маркетинговых инвестиций. • Поддержка централизованной отчетности путем маршрутизации данных маркетингового взаимодействия обратно в Databricks для кросс-функционального анализа. Что вы принесете

Обязательно: • 5+ лет опыта работы в области инжиниринга данных, включая практическую разработку конвейеров и эксплуатацию. • Глубокое знание SQL и Python/PySpark для разработки конвейеров данных. • Опыт создания и поддержки конвейеров ETL/ELT с использованием Databricks, dbt, Airflow, Azure Data Factory или эквивалентных инструментов. • Практический опыт работы с облачными платформами данных — Databricks, Snowflake, BigQuery или Redshift. • Прочное понимание размерного моделирования данных — таблицы фактов, таблицы измерений, проектирование схем и концепции хранилищ данных. • Опыт работы с медалионными или многоуровневыми архитектурами данных (raw → cleansed → business-ready), схемами "звезда" по методологии Kimball и подходами "одна большая таблица" к моделированию данных. • Практические знания шаблонов интеграции API — REST, веб-хуки, OAuth, архитектуры пакетной синхронизации. • Опыт работы с CRM-платформами (Salesforce, HubSpot или аналогичными), системами автоматизации маркетинга и инструментами CPQ/ценообразования (DealHub или аналогичными). • Степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных систем или эквивалентный опыт работы в отрасли.

Предпочтительно: • Опыт работы с Databricks (Delta Lake, PySpark, Unity Catalog). • Знакомство с API и моделью данных HubSpot. • Опыт работы с разрешением идентификации и дедупликацией клиентов из нескольких исходных систем. • Опыт работы с концепциями маркетинговых данных — оценка потенциальных клиентов (lead scoring), сегментация аудитории, атрибуция кампаний, этапы жизненного цикла. • Опыт работы с облачными сервисами Azure (Azure Functions, Azure DevOps, Azure Data Factory). • Знание практик безопасности и конфиденциальности данных, особенно в отношении обработки PII. • Опыт работы с процессами проверки кода и соблюдением стандартов разработки в совместной команде инженеров данных.

Что вас выделит • Вы создавали и эксплуатировали производственные конвейеры данных, от которых ежедневно зависят маркетинговые команды — вы понимаете влияние актуальности и точности данных на выполнение кампаний. • Вы комфортно работаете в рамках маркетингового отдела и можете преобразовывать запросы данных от нетехнических заинтересованных сторон в требования к конвейерам. • Вы берете на себя ответственность за надежность конвейеров, проактивно создавая мониторинг и оповещения, а не дожидаясь, пока кто-то сообщит о проблеме. • Вы работали с несколькими источниками данных и знаете, как справляться с несовершенством реальных задач по разрешению идентификации и дедупликации.

Почему стоит присоединиться к нам • Высокоэффективная работа. Ваши конвейеры будут напрямую обеспечивать работу и масштабирование нашего маркетингового механизма. • Современный стек. Databricks, Delta Lake, PySpark, HubSpot, Python, SQL — вы будете работать с актуальными инструментами, а не устаревшими системами. • Пространство для развития. Мы инвестируем в нашу инфраструктуру данных в рамках крупной миграции платформы, и вы будете формировать ее структуру. • Совместная среда. Вы будете тесно сотрудничать с командами маркетинга, продаж и IT — видимая, кросс-функциональная работа без изоляции.

Foxit является работодателем, предоставляющим равные возможности. Мы ценим разнообразие и стремимся создать инклюзивную среду для всех сотрудников.