Analytics Engineer

En Klaviyo, valoramos los antecedentes únicos, experiencias y perspectivas que cada miembro del equipo (nos llamamos a nosotros mismos Klaviyos) aporta a nuestro lugar de trabajo a diario. Creemos que todos merecen una oportunidad justa para el éxito y valoramos las experiencias diversas que cada individuo aporta más allá de los requisitos tradicionales del trabajo. Incluso si eres un match cercano pero no exacto con la descripción del trabajo, te animamos a postularte. Para obtener más información sobre la vida en Klaviyo, visita nuestra página de carreras para ver cómo empoderamos a los creadores para que sean dueños de sus destinos.

Klaviyo busca activamente un Ingeniero de Analítica para unirse a nuestro creciente equipo de I+D. Los datos están en el corazón de quiénes somos como empresa. Desempeñarás un papel crucial en la ingeniería de datos, asegurando prácticas de datos escalables, conformes y eficientes, mientras obtienes ideas a través del análisis. Nuestro equipo colabora estrechamente con gerentes de producto e ingenieros, con el objetivo de satisfacer las necesidades de los clientes en áreas específicas del producto.

Ubicado en el corazón del centro de Boston, Klaviyo construye software que permite a decenas de miles de empresas desarrollar relaciones más relevantes y personales con miles de millones de consumidores. Como una empresa impulsada por productos, super-invertimos en crear flujos de trabajo hermosos, eficientes y rápidos, ayudando a nuestros clientes a lograr lo previamente inimaginable. Nos motivamos mutuamente a salir de nuestras zonas de confort, aprender nuevas tecnologías y mejorar continuamente.

Responsabilidades:

• Construir nuevos conjuntos de datos de producción en SQL (DBT) para mejorar la disponibilidad y accesibilidad de los datos, utilizando funciones de ventana, lógica condicional, análisis de JSON, SQL dinámico, limpieza avanzada de datos, y linajes/tareas de alto rendimiento.
• Gestionar una plataforma interna de analítica (Shiny-Server en AWS Ubuntu) para agilizar los flujos de trabajo de datos para el consumo interno de I+D.
• Asegurar una gestión fluida de los sistemas de datos con pruebas y validaciones robustas para minimizar interrupciones y tiempos de inactividad.
• Permitir un procesamiento y análisis de datos eficiente según las necesidades de la empresa, incluyendo algunos análisis ad hoc.
• Entender las métricas North Star y los casos de uso de analítica para facilitar conversaciones efectivas con los líderes de área de producto.
• Desarrollar soluciones de datos robustas, consistentes y preparadas para el futuro.
• Poseer la hoja de ruta de datos para nuevas áreas de producto, alineándose con el soporte de la visión a largo plazo.
• Defender la automatización eficiente y el desarrollo de herramientas para mejorar la productividad del equipo.

Calificaciones:

• 2+ años de experiencia profesional en ingeniería de datos, específicamente en SQL, almacenes de datos y lenguajes de programación orientados a objetos (Python/R).
• Conocimiento de las mejores prácticas de la ingeniería de datos, incluyendo descubrimiento de datos, documentación de datos, desarrollo/despliegue de infraestructura y seguridad de la información.
• Valorar la importancia de un entorno de datos bien diseñado y preparado para el futuro; un creador de corazón.
• Pensador sistemático, disfrutando resolver problemas técnicos creativos y colaborando estrechamente con un equipo.
• Capaz de diagnosticar tendencias clave de datos, interpretar la causa raíz de las variaciones y comunicar proactivamente tendencias importantes a los líderes de área de producto.
• Tener una inclinación por el aprendizaje y la iteración constante.
• Autodirigido con la habilidad de trabajar de manera independiente.
• Fuertes habilidades de comunicación y organización.

Bueno tener:

• Grado en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos u otro campo cuantitativo.
• Conocimiento práctico de infraestructura/operaciones (AWS, Airflow, Terraform, Github CLI).
• Experiencia con el desarrollo de plataformas de análisis.
• Experiencia con conjuntos de datos para tecnologías SaaS o basadas en la web.
• Familiaridad con