Analytics Engineer (Ops Analytics)

Analytics Engineer (Ops Analytics) Що варто знати про SKELAR? Це венчур-білдер — іншими словами, компанія, яка будує компанії. З нами фаундери створюють consumer-бізнеси, які стають лідерами на глобальних ринках EdTech, Mental health, Petcare, FashionTech та інших. Скеларівці будують tech-продукти, які здобувають відзнаки від Product Hunt, The Webby Awards та отримують тисячі позитивних відгуків на TrustPilot. Загалом tech-продуктами наших бізнесів користуються 10+ млн людей у світі. Усе завдяки сильним командам, бо наші спеціалісти — це ключова цінність SKELAR. Для професійної реалізації ми створили середовище з експертизою та необмеженими можливостями — і шукаємо тих, хто прагне викликів.Зараз ми в пошуку Analytics Engineer, щоб разом піднімати планку результату.🎯Якщо тебе дратують неякісні дані більше, ніж поганий Wi-Fi — ми вже маємо про що поговорити.Ми шукаємо не просто SQL-спеціаліста.Ми шукаємо людину, яка дивиться на хаотичні дані й бачить систему. Яка не може спокійно пройти повз дублікати, неконсистентні метрики чи неоптимальний запит. Яка готова сперечатися за якість даних так само впевнено, як інші сперечаються про архітектуру.У нас Analytics Engineer — це інженер аналітичної платформи.Людина, яка будує надійний фундамент для десятків аналітиків, сотень бізнес-рішень і мільярдів подій.</aside>Чим ти будеш займатисяБудувати та підтримувати аналітичні шари даних (Raw → Staging → Marts).Очищати, стандартизувати та збагачувати дані з десятків різних джерел.Проєктувати моделі даних, які залишаються зрозумілими навіть через кілька років.Робити BigQuery швидшим, дешевшим і розумнішим.Оптимізувати SQL не лише для правильного результату, а й для мінімальної вартості виконання.Будувати процеси контролю якості даних та автоматичні перевірки.Робити так, щоб бізнес довіряв цифрам без додаткових перевірок.Бути тим самим незручним колегою, який помітив проблему ще до того, як вона стала інцидентом.Виклики, які тебе чекаютьПобудова надійного аналітичного шару даних (Raw → Staging → Marts) для складної продуктової екосистеми з десятками джерел та мільярдами подій.Проєктування моделей даних та оптимізація BigQuery-запитів там, де швидкість і вартість виконання безпосередньо впливають на бізнес.Усунення розривів між потребами аналітиків (Data Analytics) та можливостями дата-інженерії (Data Engineering) — часто в умовах неповної або суперечливої інформації.Побудова стандартів якості даних у середовищі, де їх потрібно створити практично з нуля.Пошук причин системних проблем, а не нескінченне лікування їхніх симптомів.На що ти реально будеш впливатиНадійність та антикрихкість всієї аналітичної екосистеми.Довіру бізнесу до даних та швидкість прийняття рішень.Вартість обчислень у BigQuery та ефективність аналітичної інфраструктури.Якість роботи кожного аналітика, який використовує створені тобою моделі.Що для нас важливоВпевнене володіння SQL та BigQuery (partitioning, clustering, оптимізація запитів).Системне та критичне мислення. Ми шукаємо людину, яка бачить проблему в архітектурі, а не лише в конкретному SQL.Алгоритмічне мислення — вміння розкласти будь-яку задачу на логічний ланцюжок дій.Маніакальна уважність до деталей. Ми цінуємо людей, яких буквально "свербить", коли дані неконсистентні.Скрупульозність. Якщо після твого рев'ю ніхто більше не хоче пушити код без перевірки — це скоріше комплімент.Буде великим плюсомДосвід роботи з dbt або Dataform.Розуміння Git та базового CI/CD для аналітичного коду.Знання Python.Глибоке розуміння внутрішніх механізмів Tableau: як працюють Extracts, Live Connections, Hyper, Context Filters, LOD, кешування, порядок виконання запитів та інші особливості, що дозволяють значно пришвидшувати дашборди й зменшувати навантаження на інфраструктуру.Використання AI як інженерного інструменту, а не як заміни власного мислення. Ми цінуємо людей, які прискорюють себе за допомогою AI, а не перекладають на нього відповідальність.Тобі буде комфортно, якщо ти...отримуєш задоволення від красивої архітектури даних;не віриш даним, поки сам їх не перевіриш;можеш витратити годину, щоб зекономити сотні годин команди;вважаєш, що хороший SQL — це той, який можна буде зрозуміти через рік;думаєш про систему, а не про окремий запит;не боїшся ставити незручні питання, якщо бачиш, що дані "брешуть".Що ти отримаєш разом з нами:— Внутрішні клуби за професійними напрямками: маркетинг, розробка, фінанси, рекрутинг;— Тренінги, курси, відвідування конференцій;— Просторі та сучасні офіси у Києві та Варшаві;— Медичне страхування, корпоративний лікар.Ми шукаємо людину, яка більше любить якісні дані, ніж людей. (Ну майже.)Давай разом будувати the next big everything — там, де «добре» не фініш, а старт!