Match Group
Match Group
1.001 – 5.000 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumB2CTechnologie
Match Group ist ein globales Technologieunternehmen, das digitale Plattformen und Anwendungen entwickelt, die Menschen dabei helfen, Beziehungen und Verbindungen aufzubauen. Die Produkte richten sich an unterschiedliche Zielgruppen in mehr als 40 Sprachen und spiegeln einen breit gefächerten Ansatz für Online-Dating und soziale Entdeckung wider. Bei der Entwicklung von Technologien für Menschen in modernen Beziehungen legt das Unternehmen besonderen Wert auf Vertrauen, Sicherheit, Datenschutz und inklusive Nutzererlebnisse. Als große internationale Technologieorganisation bietet Match Group vielfältige Rollen in den Bereichen Verbraucherprodukte, Plattformentwicklung und Systeme, die sichere und zugängliche digitale Interaktionen unterstützen.

Analytics Engineer, Data Enablement — Match Group | Tokio Hybrid

Erstelle vertrauenswürdige Datenmodelle, Pipelines und semantische Ebenen für Pairs, Japans führende Online-Dating-App. Ermögliche KI-gestützte Analysen und schnellere, zuverlässigere Geschäftsentscheidungen.

Beschreibung

  • Erfasse geschäftliche und analytische Anforderungen und entwirf anschließend Datenmodelle, die sowohl Menschen als auch KI-Agenten genau verstehen und abfragen können.
  • Entwirf, implementiere und betreibe eine semantische Ebene, die Metrikdefinitionen und Berechnungslogik für eine zuverlässige Nutzung durch KI-Agenten zentralisiert.
  • Schaffe Ontologie- und Geschäftskontext-Grundlagen, die Beziehungen zwischen Geschäftskonzepten und Metriken strukturieren.
  • Implementiere und betreibe mehrschichtige Datenpipelines mit Dagster und dbt auf Grundlage der entworfenen Datenmodelle.
  • Definiere Standards für Datenqualität auf Basis von DMBOK, automatisiere Qualitätstests und entwickle Data-SRE-Praktiken einschließlich Monitoring sowie der Verwaltung von SLI und SLO weiter.
  • Überwache und bewerte von KI generiertes SQL sowie die Genauigkeit von Antworten und etabliere Feedbackschleifen zur kontinuierlichen Verbesserung.
  • Verwalte Metadaten und pflege die Dokumentation über einen Datenkatalog.
  • Entwirf und betreibe Richtlinien zur Datennutzung und Zugriffskontrollen und reagiere auf datenbezogene Monitoring-Probleme.
  • Befähige Teams außerhalb der Entwicklung, KI-Agenten selbstständig für alltägliche Datenanalysen zu nutzen.

Anforderungen

  • Nachgewiesene Kenntnisse und Erfahrung darin, geschäftliche und analytische Anwendungsfälle zu verstehen sowie geeignete Datenmodelle zu entwerfen und umzusetzen.
  • Erfahrung mit SQL für Datenanalysen und Aggregationen zur Unterstützung geschäftlicher Entscheidungen und Verbesserungen.
  • Erfahrung bei der Optimierung der Abfrageleistung sowie der Reduzierung von Kosten und Datenvolumen durch ein Verständnis der Eigenschaften cloudbasierter Data Warehouses.
  • Berufserfahrung beim Aufbau, Testen und Betrieb von Datenpipelines mit dbt oder einem vergleichbaren Framework für Datentransformationen.
  • Erfahrung im Betrieb von Datenpipelines mit einem Job-Orchestrator wie Dagster oder Airflow.
  • Praktische Kenntnisse und Erfahrung bei der Definition von Datenqualität sowie beim Entwurf von Tests und Monitoring zu ihrer Sicherstellung.
  • Erfahrung mit der Implementierung von Datenanalysen, Verarbeitungsskripten oder Jobs in Python.
  • Grundlegende Kenntnisse in Datenarchitektur und Data Governance.
  • Grundlegende Kenntnisse in Cloud-Plattformen wie AWS oder GCP.
  • Fähigkeit zur proaktiven Kommunikation über die Bereiche Engineering, Produktmanagement, BI und Business hinweg, zur Strukturierung von Themen und zur Herstellung von Konsens.
  • Japanischkenntnisse auf Geschäftsniveau oder höher.

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