О компании
Luxury Presence создает AI-платформу роста для недвижимости. При поддержке Bessemer Venture Partners и других ведущих инвесторов, компания находится на стадии Series C и достигла $100M годового регулярного дохода. Более 90 000 специалистов по недвижимости, включая более 30% из топ-100 агентов WSJ Real Trends в США, используют платформу для управления и развития своего бизнеса.
О роли
Мы ищем Senior Analytics Engineer, который построит и масштабирует аналитическую основу для принятия решений в командах Go-to-Market, Product, Finance, People и Operations. Роль находится на стыке инженерии данных и аналитики: превращение сырых данных о продукте, маркетинге, финансах и операциях в чистые, хорошо смоделированные и надежные наборы данных. Работа будет питать все: от исполнительных дашбордов и когортного анализа до экспериментов, биллинговых операций, AI-аутрича и семантических слоев, которые позволяют AI-агентам автономно отвечать на вопросы стейкхолдеров. Это высококросс-функциональная роль — партнерство с Product Management, Marketing, RevOps, Finance, People Ops и Engineering для обеспечения надежного, масштабируемого и соответствующего бизнесу аналитического стека.
Обязанности
Построение и владение фундаментом данных
- Владение и развитие dbt-проекта: обеспечение производительности, тестирования и документирования моделей.
- Проектирование и поддержка хранилища данных Snowflake и процессов загрузки данных.
- Использование современных практик моделирования данных для создания ключевых сущностей и наборов данных, учитывающих сложные бизнес-процессы и логику.
- Создание и поддержка кастомных Python/Airflow пайплайнов для загрузки данных из сторонних API в Snowflake.
- Проектирование и эксплуатация кросс-системных моделей сверки, которые сравнивают данные из разных источников для выявления расхождений и защиты выручки.
Обеспечение качества данных и автоматизации
- Внедрение тестирования и наблюдаемости для аналитических пайплайнов.
- Соблюдение лучших практик CI/CD: автоматизация, линтинг, тесты, код-ревью и согласования.
- Стандартизация определений метрик и обеспечение их единообразного расчета во всех инструментах.
- Расследование и документирование инцидентов с данными от анализа первопричин до отслеживания исправлений и коммуникации со стейкхолдерами.
Кросс-функциональное взаимодействие
- Выполнение роли связующего звена между Engineering, GTM и Finance: обеспечение согласованных определений метрик и правильной инструментовки систем.
- Предоставление стейкхолдерам возможности самостоятельного доступа к надежным инсайтам.
- Повышение грамотности в работе с данными: продвижение лучших практик написания запросов, создания дашбордов и интерпретации метрик; обучение стейкхолдеров самостоятельной работе.
Создание AI-готовой инфраструктуры данных
- Проектирование и поддержка семантических представлений Snowflake Cortex, служащих управляемым интерфейсом данных для AI-агентов и LLM-инструментов.
- Партнерство с AI/продуктовыми командами для определения, создания и валидации определений семантического слоя, поддерживающих внутренних AI-ассистентов.
- Создание фреймворков измерения для AI-инициатив, включая дизайн экспериментов и атрибуционное моделирование.
Требования
Обязательные
- Более 5 лет опыта работы аналитическим инженером, инженером данных или на аналогичной роли в SaaS-среде.
- Глубокие знания SQL, dbt и современных практик моделирования данных.
- Владение Python для разработки пайплайнов, интеграций с API и автоматизации.
- Опыт моделирования данных Salesforce: возможности, контракты, подписки, обращения и история полей.
- Подтвержденный опыт создания кастомных ELT-пайплайнов для загрузки данных из сторонних API в облачное хранилище данных.
- Опыт проектирования кросс-системных моделей сверки: объединение, дедупликация и сравнение данных из нескольких источников для выявления расхождений.
- Подтвержденный опыт работы с событийными данными и данными об использовании продукта (например, Posthog, Mixpanel).
- Опыт связывания маркетинговых данных (платная реклама, кампании, атрибуция) с продуктовой аналитикой — желательно создание сквозных пайплайнов от рекламных платформ до метрик конверсии и удержания.
- Опыт проектирования и поддержки семантических слоев, служащих управляемыми интерфейсами данных (dbt Semantic Layer, Snowflake Cortex или аналоги).
- Уверенная работа с масштабными системами данных (Snowflake, BigQuery, Redshift).
- Хорошее знакомство с CI/CD, Git-процессами и автоматизированным тестированием.
- Опыт кросс-функционального взаимодействия с инженерами, аналитиками и продакт-менеджерами.
- Подтвержденные успехи в использовании аналитики для принятия решений в технической или продуктовой среде.
- Умение брать на себя ответственность за неоднозначные задачи и проектировать комплексные решения.
Желательные
- Опыт создания и поддержки DAG в Airflow и оркестрации пайплайнов загрузки из множества API.
- Сильная база в статистике и дизайне экспериментов: A/B-тестирование, проверка значимости, измерение инкрементального эффекта.
- Опыт работы с основами предиктивного моделирования: классификация, отбор признаков и оценка моделей.
