Match Group est une entreprise technologique mondiale qui développe des plateformes et des applications numériques pour aider les personnes à nouer des relations et des liens. Ses produits s’adressent à des publics variés dans plus de 40 langues, reflétant une approche étendue des rencontres en ligne et de la découverte sociale. L’entreprise accorde une importance particulière à la confiance, à la sécurité, à la confidentialité et à des expériences inclusives pour les utilisateurs lorsqu’elle développe des technologies destinées aux personnes qui vivent les relations modernes. En tant que grande organisation technologique internationale, Match Group propose une variété de postes liés aux produits grand public, au développement de plateformes et aux systèmes qui favorisent des interactions numériques sûres et accessibles.
Ingénieur analytique, Enablement des données — Match Group | Tokyo hybride
Concevez des modèles de données, des pipelines et des couches sémantiques fiables pour Pairs, la principale application de rencontres en ligne au Japon. Permettez des analyses assistées par l’IA et des décisions métier plus rapides et plus fiables.
Description
- Recueillir les besoins métier et analytiques, puis concevoir des modèles de données que les personnes comme les agents d’IA peuvent comprendre et interroger avec précision.
- Concevoir, mettre en œuvre et exploiter une couche sémantique centralisant les définitions des métriques et la logique de calcul pour une utilisation fiable par les agents d’IA.
- Construire les fondations ontologiques et de contexte métier qui structurent les relations entre les concepts et les métriques de l’entreprise.
- Mettre en œuvre et exploiter des pipelines de données en couches avec Dagster et dbt, à partir des modèles de données conçus.
- Définir des normes de qualité des données à l’aide de DMBOK, automatiser les tests de qualité et faire progresser les pratiques de Data SRE, notamment le monitoring et la gestion des SLI/SLO.
- Surveiller et évaluer le SQL généré par l’IA ainsi que l’exactitude des réponses, en établissant des boucles de rétroaction pour une amélioration continue.
- Gérer les métadonnées et tenir la documentation à jour au moyen d’un catalogue de données.
- Concevoir et exploiter des directives d’utilisation des données et des contrôles d’accès, tout en répondant aux problèmes de monitoring liés aux données.
- Permettre aux équipes non techniques d’utiliser les agents d’IA de manière autonome pour leurs analyses quotidiennes de données.
Exigences
- Connaissances et expérience avérées dans la compréhension des cas d’usage métier et analytiques, ainsi que dans la conception et la mise en œuvre de modèles de données adaptés.
- Expérience de l’utilisation de SQL pour l’analyse et l’agrégation de données afin de soutenir les décisions et les améliorations métier.
- Expérience de l’optimisation des performances des requêtes et de la réduction des coûts et du volume de données analysées, grâce à une bonne compréhension des caractéristiques des entrepôts de données cloud.
- Expérience professionnelle de la création, des tests et de l’exploitation de pipelines de données avec dbt ou un framework comparable de transformation des données.
- Expérience de l’exploitation de pipelines de données avec un orchestrateur de tâches tel que Dagster ou Airflow.
- Connaissances pratiques et expérience dans la définition de la qualité des données et la conception de tests et de dispositifs de monitoring pour la maintenir.
- Expérience de la mise en œuvre d’analyses de données, de scripts de traitement ou de tâches en Python.
- Connaissances fondamentales en architecture des données et en gouvernance des données.
- Connaissances fondamentales de plateformes cloud telles qu’AWS ou GCP.
- Capacité à communiquer de manière proactive avec les équipes d’ingénierie, de gestion produit, de BI et métier, à organiser les problèmes et à parvenir à un consensus.
- Maîtrise du japonais au niveau professionnel ou supérieur.