Ingénieur Senior en Analyse de Données

Description de l'entreprise

Checkout.com est l'une des fintechs les plus passionnantes du monde. Notre mission est de permettre aux entreprises et à leurs communautés de prospérer dans l'économie numérique. Nous sommes le partenaire stratégique de paiement pour certaines des marques les plus connues de par le monde telles que Wise, Hut Group, Sony Electronics, Homebase, Henkel, Klarna et bien d'autres. Conçue avec la performance et la scalabilité à l'esprit, notre plateforme de paiement basée sur le cloud aide les grandes entreprises à lancer de nouveaux produits et à créer des expériences que les clients adorent. Et ce n'est pas seulement ce que nous construisons qui nous rend différents. C'est comment.

Nous donnons aux passionnés de résolution de problèmes la possibilité de collaborer, d'innover et de donner le meilleur d'eux-mêmes. C'est pourquoi nous sommes sur la liste Forbes Cloud 100 et sommes une entreprise accréditée Great Place to Work. Et nous ne faisons que commencer. Nous mettons en place des équipes diverses et inclusives à travers le monde - parce que c'est ainsi que nous créons des expériences encore meilleures pour nos commerçants et nos partenaires. Et nous avons besoin de votre aide. Rejoignez-nous pour construire l'économie numérique de demain.

Description de l'emploi

Le rôle

Vous allez rejoindre notre équipe d'Analyse Commerciale dont la mission est de permettre une analyse précise et scalable pour nos équipes commerciales, opérationnelles et financières. Vous travaillerez avec des ensembles de données provenant de plusieurs équipes et systèmes, y compris le CRM, le Support Client, les Services Client et les systèmes financiers. Vous aurez la pleine propriété de multiples produits de données, de leur conception à leur mise en œuvre et leur opérationnalisation.

L'équipe d'Analyse Commerciale possède plusieurs produits de données critiques qui soutiennent notre entreprise et notre planification commerciale ainsi que notre excellence opérationnelle. Vous aurez l'opportunité de construire de nouveaux produits de données et d'introduire des évolutions significatives dans la manière dont nous percevons l'analyse pour ce domaine crucial.

Modèle de travail hybride : Tous nos bureaux à travers le monde sont en présentiel 3 fois par semaine (mardi, mercredi et jeudi). Nous avons œuvré pour permettre aux équipes de travailler de façon collaborative dans le même espace, tout en pouvant collaborer avec des collègues à l'échelle mondiale. Durant vos journées au bureau, nous offrons d'excellentes collations, petits déjeuners et options de déjeuner dans tous nos emplacements.

Comment vous aurez un impact

• Concevoir et mettre en œuvre des modèles de données performants, réutilisables et évolutifs pour notre entrepôt de données en utilisant dbt et Snowflake
• Concevoir et mettre en œuvre des structures Looker (explores, views, etc) qui permettront aux utilisateurs de toute l'organisation de se servir eux-mêmes en matière d'analyse
• Travailler en étroite collaboration avec les analystes de données et les équipes commerciales pour comprendre les exigences commerciales et fournir des données prêtes pour l'analyse et le reporting
• Découvrir, transformer, tester, déployer et documenter en continu les sources de données et les modèles de données
• Appliquer, aider à définir et promouvoir la gouvernance de l'entrepôt de données : qualité des données, tests, documentation, meilleures pratiques de codage et revues par les pairs
• Prendre l'initiative d'améliorer et d'optimiser les flux de travail et les plateformes d'ingénierie d'analyse

Qualifications

Ce que nous recherchons

• Expérience avérée en matière de livraison en tant qu'ingénieur en données, intelligence d'affaires ou ingénieur en analyse
• Compétences avérées en modélisation de données et en entreposage de données démontrées dans des environnements de données à grande échelle
• Expérience avérée dans le cycle de développement logiciel en analyse (par exemple, contrôle de version, tests et CI/CD)
• Excellente connaissance de SQL et Python
• Familiarité avec au moins une de ces technologies Cloud: Snowflake, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure
• Passionné par les données de vente, de finance, de client, de marketing et/ou d'analyse web
• Bonne attention aux détails pour mettre en évidence et résoudre les problèmes de qualité des données
• Excellentes compétences en gestion du temps et en résolution proactive des problèmes

Informations supplémentaires