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Nimble Gravity
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51 – 200 Mitarbeitende
BeratungLogistikMarketing
Nimble Gravity ist ein Beratungs-, Marketing- und Logistikunternehmen, das Unternehmen dabei unterstützt, künstliche Intelligenz, Data Science und digitale Technologien auf praktische Wachstumsherausforderungen anzuwenden. Das Leistungsspektrum umfasst prädiktive und präskriptive Analysen, digitale Transformation, Softwareentwicklung, E-Commerce-Strategie und CRM-Optimierung, einschließlich lösungsorientierter Salesforce-Angebote. Darüber hinaus entwickelt Nimble Gravity generative KI-Agenten und datenbasierte Commerce-Tools, die Automatisierung unterstützen, die Entscheidungsfindung verbessern und Initiativen zur digitalen Transformation voranbringen.
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Stellen im Unternehmen

Senior Data- und Analytics Engineer Vereinigte Staaten Remote

Entwickle Snowflake-Datenmodelle, Pipelines und semantische Ebenen für Finanzinstitute als Kunden von Nimble Gravity. Hilf dabei, zuverlässige KI-Agenten und messbare Ergebnisse durch technische Arbeit mit Kunden zu liefern.

USVereinigte StaatenRemoteVollzeitSeniorLeadErforderliche Sprache: EnglischAnalytics Engineer
AirflowERPPythonSQL

Beschreibung

  • Entwirf flexible, leistungsstarke Datenmodelle, die vertrauenswürdige Single Sources of Truth für verschiedene Geschäftsbereiche schaffen
  • Entwickle und pflege SQL-, Python-, dbt- und Snowflake-Infrastrukturen für Reporting, Analysen und Automatisierung
  • Validiere die Datenqualität in Snowflake und erstelle automatisierte Tests für Datenmodelle
  • Wirke an Governance-Praktiken für Berechtigungen, Datenherkunft und Geschäftsdefinitionen mit
  • Implementiere Zugriffskontrollen, die Modelle auf autorisierte Daten beschränken
  • Erstelle semantische Modelle, die Daten aus Geschäftsbereichen über Cortex Analyst für Abfragen in natürlicher Sprache verfügbar machen
  • Definiere und überprüfe die für KI-Agenten erforderlichen Metriken, Dimensionen und Beziehungen
  • Finde und behebe strukturelle, Benennungs- und Abdeckungsprobleme, die zu Agentenfehlern oder unzuverlässigen Antworten führen können
  • Pflege Playbooks, wiederverwendbare Modellierungsvorlagen und Bibliotheken semantischer Modelle
  • Leite technische Workshops, die die Fähigkeiten des Teams stärken
  • Erstelle Konfigurationen für semantische Ansichten sowie YAML- oder Markdown-Skill-Dateien für nichttechnische Analysten
  • Verwalte den Daten-Stack von der Quellaufnahme bis zur semantischen Ebene mit Schwerpunkt auf zuverlässigen und wartbaren Produktionssystemen
  • Arbeite mit Kunden, Engineers und KI-Spezialisten zusammen, um neue Technologien in messbare Geschäftsergebnisse zu überführen
  • Überwache die Nutzung nach dem Launch, beseitige Reibungspunkte und setze die Zusammenarbeit fort, bis das Datenprodukt zuverlässig ist und an operative Teams übergeben wurde
  • Überführe Geschäftsanforderungen in technische Spezifikationen und gib der Führungsebene praxisnahes Feedback

Anforderungen

  • Mindestens acht Jahre Erfahrung im Analytics Engineering, Data Engineering oder einem verwandten technischen Bereich, einschließlich Erfahrung mit Kunden oder bereichsübergreifender Zusammenarbeit
  • Nutze täglich einen KI-Coding-Assistenten als primäres Entwicklungswerkzeug
  • Verfasse selbstständig fortgeschrittene SQL-Abfragen, einschließlich Fensterfunktionen und komplexer Joins
  • Berufserfahrung mit dbt
  • Du hast ein produktives Datenmodell oder eine Pipeline bereitgestellt, die von nichttechnischen Stakeholdern aus dem Geschäftsbereich genutzt wird
  • Sicherer Umgang mit Git für Branches, Pull Requests und Code-Reviews
  • Nachweisliche Fähigkeit, Geschäftsanforderungen in klare technische Spezifikationen zu überführen
  • Sehr gute Kenntnisse von CTEs, Fensterfunktionen und dem Design inkrementeller Pipelines
  • Erfahrung mit der Entwicklung von Dateninfrastrukturen für große relationale Datensätze
  • Du hast dbt-Projekte mit Tests, Dokumentation und CI/CD entwickelt und gepflegt
  • Verfasse modernen, typisierten und wartbaren Python-Code für Datenpipelines und Automatisierung
  • Nutze regelmäßig einen LLM-Coding-Assistenten wie CoCo, Cursor, GitHub Copilot, Claude oder ein gleichwertiges Tool
  • Du kannst Konfigurationen für semantische Ansichten oder strukturierte Skill-Dateien erstellen, die Sonderfälle und Domänenwissen abbilden
  • Wirksame Kommunikation in kundenorientierten Situationen
  • Kenntnisse der Snowflake-Cortex-Produkte, einschließlich Cortex Analyst, Cortex Agents, Cortex Search, semantischer Ansichten und Dynamic Tables
  • Erfahrung mit Airflow oder einem anderen Orchestrierungs-Framework ist ein großer Vorteil
  • Vertrautheit mit Unternehmenssystemen wie ERP, CRM oder HRIS ist ein großer Vorteil
  • Berechtigt, ohne Sponsoring eines H1B-Visums zu arbeiten

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