Staff Analytics Engineer

О Checkr: В Checkr мы являемся пионерами в разработке человеческой инфраструктуры для эволюционирующей рабочей силы. Основанная в 2014 году с оценочной стоимостью в $5 млрд, наша миссия заключается в предоставлении каждому честного шанса на трудоустройство с использованием современных технологий и машинного обучения. Мы способствуем более быстрому и справедливому процессу найма и заслуживаем доверие ведущих компаний, таких как Uber, Netflix и Compass Group. Удостоенная награды как одно из лучших мест работы в США по версии BuiltIn в 2023 году и прорывной компанией Y Combinator 2023 года, Checkr - это динамичное место для развития вашей карьеры с положительным влиянием на общество.

На должности Staff Analytics Engineer в Checkr вы будете играть ключевую роль в связывании бизнес-потребностей с решениями, основанными на данных. Ваш опыт преобразует сложные бизнес-процессы в надежные, масштабируемые модели данных и инсайты, которые направляют принятие решений по всей компании.

• Разработка и внедрение эффективных моделей данных и визуализаций, доступных как внутренним командам Checkr, так и внешним клиентам.
• Тесное сотрудничество с менеджерами по продукту и инженерами для получения инсайтов из данных, влияющих на разработку продукта.
• Публикация и оптимизация доверенных моделей данных для создания самообслуживания в области запросов к данным внутри организации.
• Определение и стандартизация схем данных для руководства аналитиков Checkr в их взаимодействии с данными.
• Руководство проектами с высоким влиянием для улучшения качества и доступности данных.
• Прототипирование решений в области данных для быстрого получения обратной связи и непрерывного улучшения.
• Наставничество для членов команды по лучшим практикам моделирования данных и содействие культуре обмена знаниями.
• Документирование процессов работы с данными для обеспечения прозрачности и соблюдения стандартов конфиденциальности.

• Более 7 лет опыта в области инженерии данных, BI анализа или аналитической инженерии с бакалаврской степенью или эквивалентным практическим опытом.
• Знание методов размерного моделирования, хранения данных и управления реляционными базами данных.
• Навыки работы с SQL, моделирование данных и оптимизация запросов для повышения производительности.
• Оп