مهندس تحليلات أول

المتطلبات الأساسية:

• 5+ سنوات من الخبرة كمهندس تحليلات أو مهندس بيانات أو دور مشابه في بيئة SaaS.
• خبرة عميقة في SQL وdbt وأفضل ممارسات نمذجة البيانات الحديثة.
• خبرة مثبتة في العمل مع بيانات الاستخدام والحدث (مثل Posthog وMixpanel).
• خبرة في ربط بيانات التسويق (الإعلانات المدفوعة، الحملات، النسب) مع تحليلات المنتج - من المثالي أن تكون قد أنشأت خطوط أنابيب من البداية إلى النهاية من منصات الإعلانات إلى مقاييس التحويل والاحتفاظ.
• الراحة مع أنظمة البيانات الكبيرة (Snowflake وBigQuery وRedshift).
• معرفة قوية بممارسات CI/CD، وعمليات العمل المعتمدة على Git، والاختبار الآلي.
• خبرة في التعاون عبر الوظائف مع المهندسين والمحللين ومديري المنتجات.
• نجاح مثبت في استخدام التحليلات لدفع القرارات في بيئة تقنية أو تركز على المنتج.
• الراحة في تحمل مسؤولية المشكلات الغامضة وتصميم حلول شاملة.

ما هو الجيد أن يكون لديك:

• إجادة في Python لتحليل أعمق والأتمتة.
• خبرة في بناء وصيانة Airflow DAGs.
• خبرة مع Spark وPySpark.

كيف يبدو النجاح:

• إنشاء طبقة تحليلات موثوقة ومصممة بشكل جيد يعتمد عليها مدراء المنتجات والمسوقون والقادة يوميًا.
• تحسين جودة البيانات والموثوقية، مع SLAs واضحة ومراقبة حول نماذجنا الأكثر أهمية.
• تقليل الوقت للحصول على الرؤى من خلال تمكين الوصول الذاتي إلى مجموعات البيانات والمقاييس عالية الجودة.
• تحمل مسؤولية كبيرة عن البنية التحتية الحرجة ونماذج البيانات التي تؤثر مباشرة على قرارات المنتجات ونمو الأعمال.
• التعاون مع مهندسي البيانات والمحللين لبناء طبقة دلالية يمكن للذكاء الاصطناعي استخدامها للإجابة على أسئلة المساهمين.