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201 – 500 Mitarbeitende
BeratungGesundheitswesenMarketing
Perplexity entwickelt eine KI-gestützte Plattform für die dialogbasierte Suche und Recherche in natürlicher Sprache. Das webbasierte Produkt liefert prägnante, quellenbasierte Antworten und ermöglicht eine vertiefte Auseinandersetzung mit Themen über kuratierte Spaces in Bereichen wie Finanzen, Gesundheit und Sport. Nutzer können Informationen vergleichen, Probleme lösen, Themen analysieren, den Suchverlauf einsehen und über ein Pro-Abonnement auf zusätzliche Funktionen zugreifen. Die Plattform richtet sich an Menschen, die Informationen schneller recherchieren und ihre Recherche zu unterschiedlichsten Themen organisieren möchten.
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Staff Analytics Engineer bei Perplexity – San Francisco, hybrid

Perplexity sucht eine:n Staff Analytics Engineer, um eine zuverlässige und governance-konforme Dateninfrastruktur für seine KI-gestützte Antwortmaschine aufzubauen. Die Rolle umfasst Data Warehouses, Pipelines, semantische Ebenen und für KI lesbare Datensysteme.

USVereinigte StaatenCAKalifornienNYNew York
175.000 $ – 330.000 $ / Jahr
HybridVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischAnalytics Engineer
SQL

Beschreibung

  • Zuverlässige Datenmodelle, Data Marts und Pipelines entwickeln und warten
  • Bei der Verwaltung von Warehouse-Architektur, Umgebungen, Berechtigungen, Performance, Kosten, Lebenszyklen und Betriebsstandards unterstützen
  • Die Nutzbarkeit des Warehouses für KI durch Dokumentation, semantischen Kontext, Metadaten, Datenherkunft und Retrieval-Muster verbessern
  • dbt-Praktiken, Standards für dimensionale Modellierung, Namenskonventionen, Tests und Review-Workflows etablieren und fördern
  • Standards für Data Governance in den Bereichen Zugriff, Verantwortlichkeit, Datenherkunft, Dokumentation, Aufbewahrung, Qualität und sensible Informationen festlegen
  • Mit Engineering, Security, Legal und Finance zusammenarbeiten, um sicheren und datenschutzbewussten Datenzugriff sowie KI-Workflows zu ermöglichen
  • KI-gestützte Prozesse zur Erkennung von Problemen, Erklärung von Ursachen, Empfehlung von Lösungen, Generierung von Tests und Verringerung reaktiver Wartung entwickeln
  • Wiederkehrende Aufgaben automatisieren, interne Tools verbessern und die Effizienz des Datenteams steigern
  • Mit Data Science, Engineering, Product, Finance sowie Go-to-Market-Teams zusammenarbeiten, um analytische Anforderungen in robuste Systeme zu überführen
  • Build-or-Buy-Optionen bewerten, Anbieter betreuen und skalierbare Tools auswählen

Anforderungen

  • Mindestens sechs Jahre Erfahrung in Analytics Engineering, Data Engineering, Data Science oder einem eng verwandten Bereich
  • Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse, einschließlich Abfragekorrektheit, Performance, Joins, Granularität und Umgang mit Sonderfällen
  • Berufserfahrung mit dbt oder einem vergleichbaren Framework für Datentransformation
  • Praktische Kenntnisse in dimensionaler Modellierung, Datenverträgen, Tests und der Weiterentwicklung analytischer Schemata
  • Erfahrung mit dem Aufbau, Betrieb, der Fehlerbehebung und Optimierung produktiver Datenpipelines
  • Erfahrung mit Warehouse-Administration, Zugriffsmustern, Berechtigungen, Performance-Tuning, Kostenkontrolle oder betrieblicher Verantwortung
  • Kenntnisse in Datenverantwortlichkeit, Zugriffskontrollen, Datenschutz, Aufbewahrung, Datenherkunft, Auditierbarkeit und Risiken sensibler Daten
  • Erfahrung mit dem Einsatz von KI für Entwicklung, Dokumentation, Qualitätssicherung, Exploration und Workflow-Automatisierung
  • Fähigkeit, analytische Anforderungen in vertrauenswürdige Modelle, Metriken und wiederverwendbare Datenbestände zu überführen
  • Fähigkeit, Projekte von der unklaren Problemdefinition bis zur Bereitstellung in der Produktion mit begrenzter Aufsicht zu führen
  • Gutes operatives Urteilsvermögen in Bezug auf Zuverlässigkeit, Governance, Sicherheit, Kosten und Wartbarkeit
  • Fähigkeit, an vier Tagen pro Woche im Büro zu arbeiten
  • Im Bewerbungsprozess wird gefragt, ob du eine Unterstützung bei der Beantragung eines US-Arbeitsvisums benötigst

Zusatzleistungen

  • Aktienvergütung
  • Krankenversicherung
  • Zahnzusatzversicherung
  • Sehversicherung
  • Altersvorsorgeleistungen
  • Fitnessleistungen
  • Zuschüsse für den Arbeitsweg
  • Konten für die Betreuung von Angehörigen
  • Für Vollzeitbeschäftigte außerhalb der USA nach Region gestaltete Zusatzleistungen

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