Veeam — это компания, заслуживающая доверия в области данных и искусственного интеллекта, специализирующаяся на помощи организациям в полном понимании, защите и обеспечении устойчивости их данных и ИИ, что позволяет ускорить безопасное масштабирование ИИ. Будучи лидером рынка как в области устойчивости данных, так и управления позицией безопасности данных, Veeam создана для объединения идентичности, данных, безопасности и рисков ИИ. Штаб-квартира компании находится в Сиэтле, а офисы — более чем в 30 странах. Veeam защищает более 550 000 клиентов по всему миру, которые доверяют Veeam поддерживать работу своих бизнесов. Присоединяйтесь к нам, чтобы вместе смело двигаться вперёд, расти, учиться и оказывать реальное влияние на одни из крупнейших мировых брендов.
О роли
Непосредственно подчиняясь директору по аналитике данных, инженер по аналитике данных вносит вклад в техническое проектирование, разработку и улучшение продуктов данных корпоративных метрик в Veeam, включая ежегодный повторяющийся доход (ARR). Роль реализует техническую дорожную карту, установленную директором для этих данных, чтобы стимулировать принятие решений на основе данных по всей организации. Идеальный кандидат обладает сильными знаниями в области архитектуры данных и размерного моделирования, умеет ясно коммуницировать, стратегически мыслить и переводить бизнес-потребности в масштабируемые, надежные и хорошо управляемые данные.
Эта роль является неотъемлемой частью трансформации корпоративных метрик Veeam, которые поддерживают как внутреннюю, так и внешнюю отчетность и аналитику. Обязанности включают архитектуру и техническое проектирование, построение размерных моделей данных, понимание бизнес-процессов и управление выполнением для предоставления точных и масштабируемых решений, соответствующих дорожной карте. Инженер по аналитике данных внедряет процессы команды и сотрудничает с партнерами и бизнес-стейкхолдерами для перевода требований.
Что вы будете делать
- Поддержка данных корпоративных метрик: Создавать и поддерживать конвейеры данных, модели и решения для хранения данных, лежащие в основе корпоративного хранилища метрик, включая ARR, обеспечивая полноту, точность и безопасность.
- Семантический слой корпоративных метрик: Создавать надежный семантический слой, позволяющий бизнес-пользователям получать доступ к корпоративным метрикам через инструменты ИИ на естественном языке.
- Размерное моделирование данных: Проектировать и поддерживать размерные модели (звездные и снежинки схемы, согласованные измерения, факт-таблицы, медленно меняющиеся измерения), которые служат последовательной, повторно используемой основой для отчетности и аналитики по всем доменам метрик.
- Архитектура данных и разработка трансформационных заданий: Проектировать и внедрять надежные, масштабируемые и эффективные задания Databricks для поддержки источников истины для отчетности и аналитики корпоративных метрик.
- Качество данных и управление: Сотрудничать и коммуницировать требования с командой качества данных и управления по вопросам происхождения данных, сегментации и источников истины для данных корпоративных метрик.
- Сотрудничество: Тесно работать с командами центральной инженерии данных, Revenue Intelligence и корпоративных технологий для согласования определений метрик, требований и потребностей в отчетности.
- Коммуникация: Быть технической точкой контакта по данным корпоративных метрик. Помогать переводить бизнес-требования в технические спецификации.
- Непрерывное улучшение: Выявлять возможности для улучшения процессов данных, автоматизации и возможностей отчетности.
- Управление релизами: Управлять изменениями приложений через систему контроля версий (например, GitHub или Azure DevOps), проводить код-ревью и тестирование, следуя процессам изменений, соответствующим требованиям SOX и другим нормативам.
Ключевые факторы успеха
- Понимание бизнес-стратегии и процессов, связанных с корпоративными метриками:
- Понимать определения, расчеты и бизнес-значение корпоративных метрик, таких как ARR и связанных с SaaS, продажами, финансами и численностью персонала.
- Согласовывать процессы данных с бизнес-требованиями и стандартами финансовой отчетности.
- Демонстрировать сильные навыки в архитектуре данных, размерном моделировании, разработке конвейеров и интеграции.
- Обеспечивать качество данных, надежность и масштабируемость всех систем данных корпоративных метрик.
- Брать на себя полную ответственность за жизненный цикл источников истины корпоративных метрик в Databricks: проектирование, разработка, выпуск, поддержка и устранение неполадок.
- Ответственно использовать разработку с поддержкой ИИ, проверяя и тестируя сгенерированный код перед выпуском.
- Ответственность и подотчетность:
- Поддерживать полный жизненный цикл данных корпоративных метрик: проектирование, внедрение, обслуживание и устранение неполадок.
- Проактивно решать проблемы, риски и пробелы в данных.
- Инновации и непрерывное улучшение:
- Следить за новинками в области аналитической инженерии, моделирования данных, облачных технологий и разработки с поддержкой ИИ.
- Искать возможности для автоматизации, оптимизации и улучшения процессов данных.
- Безопасность и соответствие требованиям:
- Обеспечивать соответствие данных корпоративных метрик и процессов изменений соответствующим стандартам безопасности и нормативам (например, SOX, GDPR).
Что вы принесёте
- Степень бакалавра или магистра в области бизнес-аналитики, информатики, инженерии или смежной количественной области.
- Опыт работы 3+ года в области аналитики данных или инженерии аналитики, с значительным опытом в проектах корпоративной отчетности.
- Сильные навыки SQL (DDL и DML).
- Практический опыт проектирования и построения размерных моделей данных (методология Кимбалла, звездные схемы, факт- и измерительные таблицы, медленно меняющиеся измерения).
- Владение современными инструментами и платформами инженерии данных (например, Python, SQL, Databricks).
- Опыт создания семантических слоев или хранилищ метрик (например, Databricks Metric Views/Genie, dbt Semantic Layer) и предоставления данных для ИИ или инструментов на естественном языке.
- Знакомство с процессами DevOps и инструментами, такими как Github или Azure DevOps.
- Понимание ARR и других SaaS и корпоративных метрик.
- Сильные аналитические навыки и опыт работы с решениями на базе ИИ.
- Отличные навыки коммуникации и управления заинтересованными сторонами.
- Опыт работы с внешними требованиями отчетности для публичной компании.
Дополнительные навыки
- Знакомство с Claude Code, ChatGPT или другими инструментами разработки на базе ИИ/машинного обучения.
- Опыт миграций или интеграций Salesforce и хранилищ данных.
- Знание автоматизированных фреймворков тестирования качества данных.
Что вы получите
- Неограниченный оплачиваемый отпуск, плюс 3 глобальных дня VeeaMe для заботы о себе
- Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком: 8 недель для всех родителей, 16 недель для рожающих родителей
- Медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование с первого дня
- Поддержка психического здоровья, терапевтические сессии и цифровые инструменты благополучия через программу поддержки SupportLinc EAP
- Пенсионный план 401(k) с соответствующими взносами до годовых лимитов
- Поддержка фертильности, усыновления и суррогатного материнства через Maven, а также оплачиваемое волонтерство
- AirVet: круглосуточная виртуальная ветеринарная помощь бесплатно
- Юридические услуги, защита личности и дополнительные варианты медицинского страхования
- Налоговые льготы на счета для расходов на здравоохранение, уход за иждивенцами и транспорт
- Профессиональное обучение и образование, включая курсы и мастер-классы, внутренние встречи, неограниченный доступ к нашим онлайн-платформам обучения (LinkedIn Learning, Athena, O’Reilly) и наставничество через программу MentorLab
Обратите внимание: позиция базируется в Сан-Хосе, Коста-Рика. Если кандидат постоянно проживает за пределами Коста-Рики, Veeam оставляет за собой право отклонить заявку. Все заявки должны быть поданы на английском языке.
Veeam Software является работодателем, предоставляющим равные возможности, и не допускает дискриминации в любой форме по признаку расы, цвета кожи, религии, пола, возраста, национального происхождения, гражданства, инвалидности, статуса ветерана или любой другой классификации, защищенной федеральным, государственным или местным законодательством. Вся ваша информация будет храниться в конфиденциальности.
Персональные данные, собираемые в процессе найма, будут обрабатываться в соответствии с нашим Уведомлением о конфиденциальности при найме, которое объясняет, как ваша информация собирается, используется и обрабатывается в связи с процессом найма. Подавая заявку на эту позицию, вы даёте согласие на такую обработку.
Отправляя заявку, вы подтверждаете, что предоставленная информация, включая любые сопроводительные документы, является полной и точной по вашему лучшему знанию. Любое искажение, пропуск или фальсификация могут привести к дисквалификации из рассмотрения или, если обнаружены после начала работы, к увольнению.
