Nimble Gravity è una società di consulenza, marketing e logistica che aiuta le aziende ad applicare l’intelligenza artificiale, la data science e le tecnologie digitali a sfide concrete di crescita. I suoi servizi includono analisi predittiva e prescrittiva, trasformazione digitale, ingegneria del software, strategia per il commercio elettronico e ottimizzazione dei CRM, comprese soluzioni incentrate su Salesforce. Nimble Gravity sviluppa inoltre agenti di IA generativa e strumenti per il commercio basati sui dati, progettati per supportare l’automazione, migliorare il processo decisionale e promuovere le iniziative di trasformazione digitale.
Ingegnere senior di dati e analisi — da remoto negli Stati Uniti
Sviluppa modelli di dati, pipeline e livelli semantici Snowflake per i clienti di istituzioni finanziarie di Nimble Gravity. Contribuisci a fornire agenti IA affidabili e risultati misurabili attraverso un lavoro tecnico a contatto con i clienti.
Descrizione
- Progettare modelli di dati flessibili e ad alte prestazioni che stabiliscano fonti di verità affidabili in tutti i domini aziendali
- Creare e mantenere infrastrutture SQL, Python, dbt e Snowflake per reportistica, analisi e automazione
- Validare la qualità dei dati Snowflake e creare test automatizzati per i modelli di dati
- Contribuire alle pratiche di governance relative a permessi, lineage e definizioni aziendali
- Implementare controlli di accesso che limitino i modelli ai dati autorizzati
- Creare modelli semantici che rendano i dati delle funzioni aziendali disponibili per query in linguaggio naturale tramite Cortex Analyst
- Definire e verificare metriche, dimensioni e relazioni necessarie agli agenti IA
- Individuare e correggere problemi strutturali, di nomenclatura e di copertura che potrebbero causare errori degli agenti o risposte inaffidabili
- Mantenere playbook, template di modellazione riutilizzabili e librerie di modelli semantici
- Guidare workshop tecnici che rafforzino le competenze del team
- Creare configurazioni di viste semantiche e file di skill YAML o Markdown per analisti non tecnici
- Gestire lo stack dei dati dall’acquisizione delle fonti fino al livello semantico, con attenzione a sistemi di produzione affidabili e manutenibili
- Collaborare con clienti, ingegneri e specialisti IA per trasformare le tecnologie emergenti in risultati aziendali misurabili
- Monitorare l’adozione dopo il lancio, risolvere i punti di attrito e continuare il coinvolgimento finché il prodotto dati non è affidabile e trasferito ai team operativi
- Trasformare le esigenze aziendali in specifiche tecniche e fornire feedback pratici alla leadership
Requisiti
- Almeno otto anni di esperienza nell’ingegneria analitica, nell’ingegneria dei dati o in un campo tecnico correlato, inclusa esperienza a contatto con i clienti o in contesti interfunzionali
- Utilizzare ogni giorno un assistente di programmazione basato sull’IA come strumento di sviluppo principale
- Scrivere autonomamente SQL avanzato, comprese funzioni finestra e join complessi
- Esperienza professionale con dbt
- Aver realizzato un modello di dati o una pipeline di produzione utilizzati da stakeholder aziendali non tecnici
- A proprio agio con Git per branch, pull request e revisioni del codice
- Comprovata capacità di trasformare i requisiti aziendali in specifiche tecniche chiare
- Solida padronanza di CTE, funzioni finestra e progettazione di pipeline incrementali
- Esperienza nello sviluppo di infrastrutture dati per grandi insiemi di dati relazionali
- Aver creato e mantenuto progetti dbt con test, documentazione e CI/CD
- Scrivere Python moderno, tipizzato e manutenibile per pipeline di dati e automazione
- Utilizzare regolarmente un assistente di programmazione LLM come CoCo, Cursor, GitHub Copilot, Claude o uno strumento equivalente
- Capacità di creare configurazioni di viste semantiche o file di skill strutturati che includano casi limite e conoscenze del dominio
- Comunicazione efficace in contesti a contatto con i clienti
- Conoscenza dei prodotti Snowflake Cortex, tra cui Cortex Analyst, Cortex Agents, Cortex Search, viste semantiche e Dynamic Tables
- L’esperienza con Airflow o un altro framework di orchestrazione costituisce un forte vantaggio
- La familiarità con sistemi aziendali come ERP, CRM o HRIS costituisce un forte vantaggio
- Idoneità a lavorare senza sponsorizzazione del visto H1B