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Analytics Engineer, Marketingdaten – Remote in Kolumbien

Verantworte Addis Marketingdatenplattform, Integrationen und Zuverlässigkeitsinitiativen von Kolumbien aus. Baue kontrollierte Datenpipelines und KI-gestützte Automatisierung für eine Fintech-Plattform für Zahlungen, Banking und Shopping.

COKolumbienRemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischAnalytics Engineer
AirflowAWSETLPythonSparkSQL

Beschreibung

  • Verwalte Addis Marketingdatenplattform, Pipelines und Integrationen über Braze, AppsFlyer, GTM, Marketplace und die App hinweg.
  • Verbessere Zuverlässigkeit, Effizienz, Governance und Self-Service der Marketingdaten, wobei KI-Agenten als Standardbetriebsmodell dienen.
  • Führe in den ersten 90 Tagen eine End-to-End-Bewertung der Marketingdatenplattform durch.
  • Dokumentiere Datenquellen, Jobs, Tabellen und Integrationen für Menschen und KI-Agenten.
  • Identifiziere Schwachstellen der Plattform und kommuniziere eine priorisierte Verbesserungs-Roadmap.
  • Implementiere Tests und Benachrichtigungen für kritische Marketingdatenpipelines.
  • Stelle für wichtige Tabellen und Integrationen mindestens 99 % pünktlich bereitgestellte Daten sicher.
  • Reduziere Datenvorfälle um 50 % und ermittle ihre Ursachen innerhalb von zwei Geschäftstagen.
  • Bringe innerhalb von sechs Monaten mindestens zwei KI-Agenten oder agentische Workflows in Produktion.
  • Automatisiere wiederkehrende Marketingdatenaufgaben, einschließlich Zielgruppenanfragen, Qualitätstriage und der Pflege der Dokumentation.
  • Erstelle Runbooks und verbessere bereitgestellte agentische Workflows kontinuierlich.
  • Reduziere die Kosten oder Laufzeit zentraler Marketingdatenpipelines innerhalb von neun Monaten um mindestens 30 %.
  • Stilllege nicht verwendete oder doppelte Tabellen und Jobs.
  • Pflege einen kontrollierten Katalog von Marketingtabellen, Events und Attributen mit Verantwortlichen und Genehmigungsregeln.
  • Stelle sicher, dass an Marketingtools gelieferte Daten aus offiziellen Pipelines stammen.
  • Arbeite mit Marketing, Growth, Marketplace sowie technischen und nichttechnischen Stakeholdern zusammen.

Anforderungen

  • Nachgewiesene Fähigkeit, komplexes SQL ohne Unterstützung durch KI zu schreiben und zu debuggen.
  • Sehr gute Kenntnisse großer Joins, Window-Funktionen, CTEs und inkrementeller Verarbeitungslogik.
  • Fähigkeit, fehlerhafte Abfrageergebnisse zu erkennen und ihre Ursachen klar zu erklären.
  • Erfahrung mit der Erstellung sauberer, wiederverwendbarer Tabellen und Data Marts.
  • Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und Betrieb von ELT-Pipelines auf modernen Datenplattformen.
  • Praktische Erfahrung mit dbt, Airflow oder vergleichbaren Tools, Git und Code-Review-Praktiken.
  • Erfahrung mit SQL-Data-Warehouses, Notebooks und geplanten Jobs.
  • Arbeitskenntnisse in Datenkatalogen, Schemata, Tabellen und Zugriffsberechtigungen.
  • Erfahrung mit Tests, Monitoring und Alerting sowie Bereitschaft zu On-Call-Support und Ursachenanalysen.
  • Fähigkeit, Workflows zu automatisieren und Integrationen in Python zu entwickeln.
  • Erfahrung mit der Erstellung von Skripten und API-Integrationen, die andere Nutzer ausführen können.
  • Tägliche praktische Nutzung von Coding-Agenten wie Claude Code, Codex, Cursor oder vergleichbaren Tools.
  • Fähigkeit, Spezifikationen zu definieren, mehrstufige Aufgaben an Agenten zu delegieren und deren Ergebnisse zu bewerten.
  • Erfahrung in der Entwicklung von Agenten oder agentischen Workflows, die LLM-Aufrufe mit SQL, APIs, MCP-Servern oder anderen Tools verbinden.
  • Verständnis von Fehlerbildern und Schutzmaßnahmen bei Agenten sowie von Tests mit realen Eingaben.
  • Erfahrung bei der Validierung KI-generierter Ergebnisse und beim Hinzufügen geeigneter Prüfungen.
  • Fähigkeit, Dokumentation und Runbooks zu schreiben, die sowohl für Teammitglieder als auch für KI-Agenten funktionieren.
  • Fähigkeit, Anforderungen aus Marketing, Growth und Marketplace in geeignete Datenlösungen zu übersetzen.
  • Fähigkeit, einen eigenständigen Backlog zu verwalten und Aufgaben ohne enge Aufsicht zu liefern.
  • Klare Kommunikationsfähigkeiten für technische und nichttechnische Zielgruppen.
  • Berufliche Englischkenntnisse sind erforderlich.
  • Wünschenswert: Erfahrung mit Marketingplattformen wie Braze, AppsFlyer oder GTM.
  • Wünschenswert: Erfahrung mit Reverse ETL oder Customer-Data-Plattformen.
  • Wünschenswert: fortgeschrittene Pipeline-Tools, Spark-Performance-Optimierung oder eine Zertifizierung für Datenplattformen.
  • Wünschenswert: Erfahrung mit LLM-APIs, LiteLLM oder MCP-Servern.
  • Wünschenswert: Kenntnisse in A/B-Tests und grundlegender Statistik.
  • Wünschenswert: Vertrautheit mit Datenschutzanforderungen, einschließlich Einwilligung, Opt-out und Habeas Data.
  • Wünschenswert: AWS-Erfahrung und Hintergrund im Fintech-Bereich oder einer anderen regulierten Branche.

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket.
  • Beteiligung am Unternehmen.
  • Leistungen, die über Standardangebote hinausgehen.
  • Möglichkeit zur Remote-Arbeit.
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Zusammenarbeit mit einem Weltklasseteam.
  • Möglichkeit, eine Aufzeichnung des Interviews abzulehnen, ohne dass dies die Bewerbung beeinflusst.
  • Feedback unabhängig von der Einstellungsentscheidung.

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