Ingeniero Superior de Análisis, Ir-Al-Cliente

Los ingenieros de análisis de datos se sitúan en la intersección de los equipos de negocio, análisis de datos e ingeniería de datos y son responsables de dar vida a modelos y productos de datos robustos, eficientes e integrados. Los ingenieros de análisis de datos hablan el idioma de los equipos de negocio y los equipos técnicos, capaces de traducir los insights de datos y las necesidades de análisis en modelos impulsados por la nube de datos empresariales – Snowflake. El ingeniero de análisis de datos exitoso es capaz de mezclar el conocimiento de negocios con la experiencia técnica y transitar entre la estrategia de negocio y el desarrollo de datos.

Responsabilidades

Como un líder clave responsable de ayudar a cerrar la brecha entre el negocio y la tecnología, al servicio del crecimiento y operación de negocio basado en datos, el papel del ingeniero de análisis de datos requiere cantidades iguales de conocimiento de negocio y capacidad técnica.

• Colaborar con los miembros del equipo y los socios de negocio para recoger los requerimientos de negocio, definir los resultados exitosos del análisis de datos, y diseñar modelos de datos.

• Construir confianza en todas las interacciones, trabajando desde un resultado que impacta al negocio, utilizando la metodología ágil de desarrollo de productos de datos.

• Actuar como el Individuo Directamente Responsable de las secciones principales del Modelo Dimensional Empresarial.

• Diseñar, desarrollar, y extender el repositorio de código de dbt para ampliar el Modelo Dimensional Empresarial (Co-responsabilidad de Ingeniería de Datos, BI e Análisis para el Cliente).

• Crear y mantener la documentación de arquitectura y sistemas en el "Manual de Equipo de Datos".

• Mantener el Repositorio de Datos para el Cliente en Tableau, un recurso escalable para apoyar el auto-servicio y el análisis de una única fuente de verdad para los socios de negocio.

• Documentar planes y resultados en historias de usuario, cuestiones, PRs, el manual del equipo - ¡siguiendo la tradición de documentar primero!

• Implementar lafilosofía de DataOps en todo lo que hagas.

• Crear código que cumpla con nuestros estándares internos de estilo, mantenibilidad y mejores prácticas (como la Guía de Estilo SQL) para un entorno de base de datos de alta escala. Mantener y abogar por estos estándares a través de la revisión de código.

• Aprobar los cambios en el modelo de datos como revisor del equipo de datos y propietario del código para esquemas específicos de base de datos y de modelo de datos.

• Proporcionar expertise en modelado de datos a todos los equipos de Rapid7 a través de revisiones de código, emparejamiento, y formación para ayudar a entregar diseños de base de datos óptimos, DRY, y escalables en Snowflake y en Tableau.

• Juega un papel vital en la construcción de la infraestructura para identificar oportunidades estratégicas de datos para el negocio resaltando / investigando áreas de oportunidad para nuestras experiencias dirigidas al cliente.

Requisitos 

• Capacidad para prosperar en una organización híbrida de ritmo rápido.

• “Ser un defensor” de la toma de decisiones basada en datos, y la gestión en la organización dirigida al cliente así como para la perspectiva orientada al cliente en los equipos de datos interfuncionales (Ingeniería de Datos, BI-Finanzas, Análisis de Producto).

• Mentalidad positiva y orientada a soluciones.

• Comodidad trabajando en un entorno altamente ágil e intensamente iterativo.

• Autodirigido y autogestionado, con habilidades organizativas para la gestión de tareas.

• Gran comunicación: Regularmente lograr consenso entre equipos técnicos y de negocio.

• Capacidad demostrada para comunicar de forma clara y concisa actividades de negocio complejas, requerimientos técnicos, y recomendaciones.

• Experiencia demostrada con el dominio de "Ventas".
  La experiencia en los siguientes dominios será considerada una gran ventaja: Marketing, Producto, Éxito del Cliente, Soporte al Cliente.

• Tener una sólida comprensión de los almacenes de datos, herramientas de inteligencia empresarial, herramientas de activación de datos, y el Stack de Datos Moderno.

• 1+ año(s) en dbt. Esto significa que te consideras bien versado en el modelado de dbt y entiendes cómo construir modelos modulares y de alto rendimiento.

• 3-5 años en el espacio de Datos como analista, científico de datos, ingeniero de datos o equivalente.

• 2+ años de experiencia diseñando, implementando, operando y extendiendo modelos de datos dimensionales empresariales.

• 2+ años de experiencia construyendo informes y paneles en Tableau y/o otras herramientas similares de visualización de datos.

#LI-KC1

Todos los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, identidad de género, edad, origen nacional, discapacidad, estatus de veterano protegido o cualquier otro estatus protegido por la ley nacional, federal, estatal o local aplicable.