Ang Williams-Sonoma, Inc. ay isang retailer ng mga gamit sa bahay na may portfolio ng mga brand kabilang ang Williams Sonoma, Pottery Barn, at West Elm. Nag-aalok ang retail at eCommerce business nito ng mga produkto para sa kusina, mga lugar-pamumuhayan, at mga panlabas na espasyo. Pinagsasama nito ang disenyo ng produkto, merchandising, serbisyo sa customer, at digital commerce sa isang operasyon na may maraming brand. Nagha-hire ang kumpanya para sa malawak na hanay ng mga tungkuling sumusuporta sa retail at online business nito.
Senior na BI Engineer
Bumubuo ng mga dashboard ng Power BI at MicroStrategy, semantic model, at analytics para sa pandaigdigang platform ng home retail at digital commerce ng Williams-Sonoma.
Paglalarawan
- Isalin ang mga pangangailangan ng negosyo tungo sa mga scalable na solusyon sa pag-uulat at analytics
- Gumawa at pagbutihin ang mga dashboard, ulat, at analytical tool ng Power BI
- Bumuo at magpanatili ng mga semantic model na may mga sukat, dimensyon, ugnayan, KPI, at depinisyon ng negosyo
- Bumuo ng mga ulat, dashboard, scorecard ng MicroStrategy, at kaugnay na solusyon sa pag-uulat
- Magdisenyo at gumamit ng mga schema object ng MicroStrategy, Intelligent Cubes, caching, aggregate table, at setting ng VLDB
- Sumulat at mag-optimize ng mga komplikadong SQL query sa malalaking enterprise dataset
- Gumamit ng Snowflake, Azure Databricks, Delta Lake, at iba pang enterprise data platform
- Gawing mga data model, semantic model, ulat, at analytical solution ang mga pangangailangan ng negosyo
- Pagbutihin ang performance ng mga dashboard, SQL, semantic model, at ulat
- Panatilihing pare-pareho ang mga business metric, KPI, depinisyon, at lohika ng pagkalkula
- Suportahan ang mga AI agent at natural-language analytics sa pamamagitan ng pinamamahalaang business semantic layer
- Pagyamanin ang AI-driven analytics gamit ang metadata, paglalarawan, kasingkahulugan, ugnayan, at konteksto ng negosyo
- Makipagtulungan sa mga pangkat ng Data Engineering at AI upang maghatid ng mapagkakatiwalaan at pinamamahalaang enterprise data
- Panatilihin ang kalidad ng data, seguridad, mga kontrol sa access, lineage, at pagkakapare-pareho
- Siyasatin ang mga isyu sa production, tukuyin ang ugat ng problema, at magpatupad ng pangmatagalang pag-aayos
- Suportahan ang deployment at production release sa iba’t ibang platform ng pag-uulat
- Suriin ang mga solusyon ng mga kasamahan at panatilihin ang mga pamantayan sa engineering
- Mag-mentor ng mga junior engineer at magbahagi ng kaalaman at mga gawain
- Gabayan ang mga solusyon mula sa mga kinakailangan at disenyo hanggang sa development, testing, deployment, at production support
Mga Kinakailangan
- Hindi bababa sa limang taong karanasan sa business intelligence, analytics engineering, data engineering, o kaugnay na tungkulin
- Aktuwal na karanasan sa Power BI, kabilang ang semantic model, DAX, Power Query, at pag-tune ng performance
- Aktuwal na karanasan sa pagbuo ng mga ulat at dashboard ng MicroStrategy
- Kaalaman sa mga schema object, metric, filter, prompt, Intelligent Cubes, caching, at pag-tune ng performance ng MicroStrategy
- Mahusay na kasanayan sa SQL at karanasan sa malalaking enterprise dataset
- Praktikal na karanasan sa Snowflake
- Karanasan sa Azure Databricks, Delta Lake, o maihahambing na modernong data platform
- Kaalaman sa data warehousing at dimensional modeling, kabilang ang mga fact table, dimensyon, star schema, at snowflake schema
- Kaalaman sa semantic layer, business measure, KPI, metadata, at mga ugnayan
- Karanasan sa pag-optimize ng performance ng ulat at query
- Pag-unawa sa kalidad ng data, governance, seguridad, lineage, at role-based access control (RBAC)
- Kakayahang magsiyasat nang mag-isa ng mga komplikadong isyu sa pag-uulat at data
- Kakayahang direktang makipagtrabaho sa mga business user at isalin ang kanilang mga tanong tungo sa mga teknikal na solusyon
- Mahusay na kasanayan sa komunikasyon at paglutas ng problema
- Bachelor’s degree sa computer science, engineering, information technology, o katumbas na karanasan
- Mas gusto: karanasan sa Azure Data Factory, Microsoft Fabric, Power BI Copilot, LLM, RAG, AI agent, Python, PySpark, Apache Spark, Apache Kafka, MicroStrategy REST API, SDK integration, administrasyon ng MicroStrategy, o data tungkol sa retail, e-commerce, supply chain, merchandising, customer, o finance
Mga Benepisyo
- Komprehensibong benepisyo para sa mga empleyado at kanilang pamilya
- Mga pagkakataon para sa pagpapaunlad ng karera
- Kapaligirang patuloy ang pagkatuto
- Makipagtrabaho sa makabagong teknolohiya, mga solusyong pinapagana ng AI, at malalaking hamon sa engineering
- Hybrid na kaayusan sa trabaho na idinisenyo upang suportahan ang flexibility at pagtutulungan
- Dalawang araw sa opisina para sa pakikilahok ng pangkat