Data Engineer - Customer Analytics (all genders)

Dołącz do naszego zespołu Customer Experience Analytics w Zalando, gdzie zagłębiamy się w podróż klienta, aby odkryć ukryte elementy wpływające na satysfakcję klienta. Jako część organizacji obsługi klienta mamy wyjątkowy punkt widzenia, który pozwala nam szybko wykrywać i rozwiązywać problemy klientów. Wspieramy różne zespoły w całej organizacji, aby wykorzystać te spostrzeżenia, wspierając ciągłe doskonalenie doświadczenia klienta.

W tej roli będziesz kluczowy dla wzmocnienia naszej podstawy danych CX, kluczowego zasobu używanego do odkodowywania i poprawiania ogólnego doświadczenia klienta. Twoja praca nie tylko ukształtuje nasze środowisko danych, ale także bezpośrednio przyczyni się do poprawienia każdej interakcji z klientem.

Ocenimy kandydatów na podstawie kwalifikacji, zasług i potrzeb biznesowych. Zachęcamy do aplikowania osoby wszystkich tożsamości płciowych, orientacji seksualnych, ekspresji osobistych, tożsamości rasowych, etnicznych, przekonań religijnych i statusów osób z niepełnosprawnościami. Aby zapewnić bezstronną ocenę, prosimy o pominięcie zdjęcia, wieku i statusu cywilnego w CV.

Chcemy zapewnić Ci wyjątkowe doświadczenie kandydata. Prosimy o informację o wszelkich udogodnieniach, które mogą być potrzebne, abyśmy mogli najlepiej Cię wesprzeć w trakcie procesu rekrutacji.

Dowiedz się więcej o naszej strategii różnorodności i inkluzji oraz grupach zasobów pracowniczych.

Jako członek zespołu Customer Experience Analytics zajmiesz się podróżą klienta, aby odkryć ukryte możliwości. Wspieramy zespoły w całej organizacji, dostarczając niezbędnych informacji do ciągłego doskonalenia. Twoje kluczowe obowiązki będą obejmować:

• Tworzenie narzędzi samodzielnego dostępu umożliwiających interesariuszom dostęp do spostrzeżeń i ich wykorzystanie. To obejmuje projektowanie przygotowanych zestawów danych, szybkich paneli kontrolnych i zautomatyzowanych raportów ad-hoc.
• Projektowanie i budowa potoków ETL: Tworzenie solidnych potoków ETL do integracji danych z różnych źródeł, zapewniając dokładność, terminowość i spójność.

• Ekspertyza techniczna: Biegły w SQL i Pythonie, z doświadczeniem w budowie i optymalizacji potoków danych. Znajomość Databricks Spark, AWS, i Airflow jest niezbędna.
• Umiejętności rozwiązywania problemów i analityczne: Silne zdolności analityczne do rozwiązywania skomplikowanych wyzwań związanych z danymi i opracowywania skalowalnych rozwiązań.
• Własność i myślenie strategiczne: Zrozumienie znaczenia jakości danych i jej konsekwencji oraz umiejętność równoważenia złożoności i praktyczności.
• Komunikacja i praca zespołowa: Zdolność do przekazywania skomplikowanych koncepcji technicznych osobom nieposiadającym wiedzy technicznej oraz czerpanie przyjemności z pracy w zespołach wielofunkcyjnych.
• Elastyczność i ciągłe uczenie się: Pasja do ciągłego uczenia się i pozostawania na bieżąco z trendami technologicznymi.