GitLab entwickelt eine KI-gestützte DevSecOps-Plattform, die Softwareentwicklung, Sicherheit und Betrieb in einer Umgebung vereint. Die Produkte unterstützen die Verwaltung von Quellcode, KI-gestützte Entwicklung, CI/CD-Automatisierung, Compliance und das Management von Schwachstellen über den gesamten Lebenszyklus der Softwarebereitstellung hinweg. GitLab richtet sich an Unternehmen, die Entwicklungs-, Sicherheits- und Betriebsabläufe koordinieren und Software effizienter bereitstellen möchten. Jobsuchende, die sich für Positionen bei GitLab interessieren, finden möglicherweise Möglichkeiten in den Bereichen Softwareentwicklung, Cloud-Infrastruktur, Cybersicherheit, künstliche Intelligenz, Produktentwicklung und weiteren Funktionen rund um die integrierte Plattform.
Director Analytics Engineering bei GitLab (Remote, USA)
Leite das Analytics-Engineering-Team von GitLab und gestalte die Datenstrategie für die DevSecOps-Plattform. Entwickle verlässliche semantische Modelle, KI-gestützten Datenzugriff, BI-Tools und unternehmensweite Datenanwendungen.
Vereinigte Staaten139.200 $ – 285.600 $ / Jahr
RemoteVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischAnalytics EngineerBeschreibung
- Leite ein achtköpfiges Team, das an den VP Data & Insights berichtet.
- Lege die Ausrichtung der Datenorganisation fest und steuere ihre technischen Entscheidungen.
- Arbeite mit Data Engineering, Data Science, IT und Führungskräften aus den Fachbereichen zusammen.
- Entwickle und pflege ein verlässliches semantisches Modell mit kontrollierten Kennzahlen und Geschäftsdefinitionen.
- Erstelle Evaluierungs- und Ground-Truth-Datensätze, um die Antwortqualität zu bewerten und Regressionen zu erkennen.
- Erfasse die Nutzung des semantischen Modells und der KI-Tools per Telemetrie.
- Entwickle ein Modell-Auswahlsystem, das Aufgaben zwischen LLMs verteilt und dabei Kosten und Qualität abwägt.
- Verantworte Datenmodellierung und kuratierte Self-Service-Datensätze einschließlich Zuständigkeiten, Datenverträgen, Tests und Dokumentation.
- Definiere den KI-Datenzugriff über BI, Claude, MCP-Server und Slack-Agenten hinweg.
- Lege die Strategie für Enterprise-BI- und Self-Service-Tools fest – einschließlich Evaluierung, Nutzung und Kosten.
- Entwickle Self-Service-Ressourcen wie Claude Skills, Dokumentation und angeleitete Workflows.
- Erstelle unternehmensweite Datenanwendungen, die Snowflake-Daten, APIs und KI-Analysen kombinieren und Rückschreibvorgänge nach Postgres oder Snowflake ermöglichen.
- Lege Engineering-Standards für Anwendungssicherheit, Authentifizierung, Tests, Bereitstellung und Monitoring fest.
- Entwickle eine langfristige Roadmap und ein Betriebsmodell, die die Unternehmensstrategie unterstützen.
- Gewinne, entwickle und halte ein leistungsstarkes Team mit acht Mitarbeitenden.
- Nutze GitLab und GitLab Duo als interne Early-Adopterin bzw. interner Early Adopter in Daten-Workflows und teile Feedback mit Product und Engineering.
Anforderungen
- Mindestens 12 Jahre Erfahrung in Analytics Engineering, Data Engineering oder BI.
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Teamführung.
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Führung von Führungskräften oder leitenden Teamverantwortlichen.
- Fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung und semantischen Ebenen, etwa dbt Semantic Layer, Snowflake Semantic Views, LookML oder Cube.
- Sehr gute Kenntnisse in dbt, einschließlich Tests und CI/CD in teamübergreifenden Projekten.
- Praktische Erfahrung mit dem Aufbau LLM-basierter Datenzugriffe, einschließlich Text-to-SQL, Agenten, MCP-Servern, Evaluierungen und Telemetrie zur Antwortqualität.
- Fortgeschrittene Kenntnisse im Einsatz von KI-Coding-Agenten wie Claude Code.
- Sehr gute SQL-Kenntnisse und umfangreiche Snowflake-Erfahrung.
- Anwendungskenntnisse in Python.
- Umfangreiche Erfahrung mit Data Governance, einschließlich Datenqualität, Datenherkunft, zertifizierten Datensätzen und Zugriffskontrollen wie RBAC, Zeilenzugriff und Maskierungsrichtlinien.
- Nachweisliche Erfahrung darin, funktionsübergreifende Dateninitiativen von der Strategie bis zur Einführung und zu messbaren Geschäftsergebnissen zu führen.
- Erfahrung mit Enterprise-BI- und Self-Service-Tools im großen Maßstab.
- Fähigkeit, GitLab zu nutzen, in einem vollständig remote und asynchron arbeitenden Unternehmen effektiv zu arbeiten, GitLabs Kompetenzen für Remote-Arbeit vorzuleben und im Einklang mit den Unternehmenswerten zu handeln.
- Von Vorteil: Erfahrung mit LLM-Routing- oder Gateway-Tools und dem Management von Modellkosten.
- Von Vorteil: Erfahrung mit Tableau, Omni oder der Migration von BI-Plattformen.
- Von Vorteil: Erfahrung in der Entwicklung von Webanwendungen mit Tools wie React, TypeScript und Postgres.
- Von Vorteil: Erfahrung mit der Verantwortung für finanz- oder umsatzkritische Daten.
Zusatzleistungen
- Leistungen zur Unterstützung von Gesundheit, finanzieller Sicherheit und Wohlbefinden.
- Flexible bezahlte Freizeit.
- Team Member Resource Groups.
- Aktienvergütung und ein Mitarbeiteraktienkaufplan.
- Growth and Development Fund.
- Elternzeit.
- Remote-Arbeit für alle Positionen.
- KI als Produktivitätswerkzeug in die täglichen Arbeitsabläufe integriert.