Старший інженер з аналітики, залучення клієнтів

Аналітичні інженери знаходяться на перехресті бізнес-команд, Data Analytics та Data Engineering і відповідають за створення надійних, ефективних і інтегрованих моделей та продуктів даних. Ці інженери можуть спілкуватися як з бізнес-командами, так і з технічними, здатні передати потреби в інсайтах з даних і аналізу в моделі, що підтримуються Enterprise Data Cloud - Snowflake. Успішний аналітичний інженер може поєднувати бізнес-кумедність з технічною експертизою, переходячи між бізнес-стратегією та розробкою даних. Обов'язки: Як важливий лідер, що допомагає сполучати бізнес і технології, роль аналітичного інженера вимагає рівних часток бізнес- та технічних знань. - Працювати разом з членами команди та бізнес-партнерами для визначення бізнес-вимог, досягнення успішних аналітичних результатів та прокладання даних. - Зміцнювати довіру у всіх взаємодіях, працюючи в зворотному напрямку від результату, що впливає на бізнес, використовуючи розробку даних-продуктів Agile. - Виступати в ролі особи, безпосередньо відповідальної за значні частини Підприємницької Розмірної Моделі. - Розробляти, розвивати і розширювати репозиторій коду dbt для розширення Підприємницької Розмірної Моделі (спільна власність Data-engineering, BI і Go-To-Customer Analytics). - Створювати та підтримувати в актуальному стані документацію архітектури та систем у "Рукописі команди даних". - Підтримувати репозиторій даних Go-To-Customer в Tableau, масштабований ресурс, що підтримує самообслуговування і єдиною джерелом правдивості для бізнес-партнерів. - Здійснювати запис планів та результатів у користувацьких історіях, проблемах, PR, рукописі команди - дотримуючись традиції ведення документації на першому місці. - Реалізовувати філософію DataOps у всіх своїх діях. - Створювати код, який відповідає нашим внутрішнім стандартам стилю, підтримуваності та найкращим практикам для середовища з високим обсягом бази даних. Підтримувати та захищати ці стандарти через перегляд коду. - Схвалювати зміни в моделі даних як рецензент команди даних та власник коду для конкретних баз даних та схем моделей даних. - Надавати експертізу з моделювання даних всім командам Rapid7 через рецензування коду, співпрацю і навчання, щоб допомогти в доставці оптимальних, DRY та масштабованих проектів бази даних та запитів в Snowflake та в Tableau. - Відігравати важливу роль в створенні інфраструктури для виявлення стратегічних можливостей для бізнесу, висвітлюючи / досліджуючи області можливостей для наших переходів до клієнтів. Вимоги: - Здатність працювати в швидкочасному гібридному організації. - Бути прихильником прийняття рішень на основі даних та управління в організації Go-To-Customer та для перспективи Go-To-Customer в межах міжфункціональних команд даних (Data Engineering, BI-Finance, Product Analytics). - Позитивне та рішуче мислення. - Комфорт при роботі в високо гнучкому, великому ітеративному середовищі. - Самостійний та самокерований, з навичками організації роботи. - Відмінні комунікативні навички: Регулярно досягає консенсусу між технічними і бізнес-командами. - Перевірена здатність чітко і лаконічно передавати складні бізнес-операції, технічні вимоги та рекомендації. - Демонстрація досвіду в домені "Продажах". Досвід в таких доменах як Marketing, Product, Customer Success, Customer Support є великою перевагою. - Глибоке розуміння баз даних, інструментів бізнес-інтелекту, інструментів активізації даних та сучасного стеку даних. - 1+ рік досвіду роботи з dbt. Це означає, що ви вважаєте себе фахівцем у моделюванні dbt та розумієте, як створювати модульні, високопродуктивні моделі. - 3-5 років досвіду роботи аналітиком, датчиком даних, інженером даних або аналогічною посадою. - 2+ роки досвіду розробки, впровадження, експлуатації та розширення підприємницьких розмірних моделей даних. - 2+ роки досвіду створення звітів та панелей управління в Tableau та/або інших аналогічних інструментах візуалізації даних. #LI-KC1 Всі кваліфіковані кандидати будуть розглянуті для прийому на роботу без урахування раси, кольору шкіри, релігії, статі, сексуальної орієнтації, гендерної приналежності, віку, національного походження, інвалідності, захищеного статусу ветерана або будь-якого іншого статусу, захищеного застосовним національним, федеральним, державним або місцевим законодавством.