Mercury è un'azienda di tecnologia finanziaria e software bancario fondata nel 2017, che sviluppa strumenti finanziari per startup e piccole e medie imprese. La sua piattaforma riunisce conti correnti e di risparmio aziendali, prodotti di tesoreria, carte di credito aziendali, gestione delle spese, pagamenti, fatturazione, integrazioni contabili e automazione dei flussi di lavoro basata sull'intelligenza artificiale in un'unica esperienza digitale. Mercury offre anche API e strumenti per sviluppatori, con funzionalità come carte virtuali e controlli granulari pensati per team, agenzie, marchi di e-commerce, fondi di venture capital e aziende di criptovalute. I servizi bancari sono forniti tramite partnership con banche assicurate dalla FDIC.
Senior Analytics Engineer presso Mercury, lavoro da remoto negli Stati Uniti
Unisciti a Mercury come Senior Analytics Engineer per sviluppare pipeline di dati scalabili, data mart dimensionali e basi analitiche native per l’IA. Il ruolo supporta strumenti agentici, analytics self-service, governance e prodotti dati per un’azienda fintech.
Canada
Stati Uniti
California
New York
Oregon166.600 $ – 208.300 $ / anno
Da remotoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere analyticsDescrizione
- Sviluppare pipeline di dati scalabili e data mart dimensionali allineati al business in collaborazione con Data Science, Ingegneria, Prodotto e Operations
- Contribuire allo sviluppo e all’adozione di strumenti agentici come l’AI Data Analyst di Mercury, Hermes, dbt Agent e Ralph
- Far progredire gli analytics self-service implementando workflow, insegnando le pratiche di Analytics Engineering e supportando i colleghi
- Fornire i prodotti dati e analitici necessari a supportare la licenza bancaria di Mercury
- Contribuire alla definizione di strategie per la qualità, la governance e la sicurezza dei dati
- Contribuire agli standard, ai processi e alle best practice di Analytics Engineering
- Creare basi dati condivise per il processo decisionale, l’automazione e la misurazione in tutta Mercury
- Abilitare prodotti dati duraturi, sperimentazione rapida, modellazione della propensione, workflow agentici ed esperienze cliente basate sui dati
Requisiti
- Almeno quattro anni di esperienza in Analytics Engineering o Data Engineering
- Esperienza di livello avanzato con uno stack di dati moderno, inclusi strumenti come Fivetran, Airflow, Snowflake, dbt, Omni o Hex
- Solide competenze in SQL
- Esperienza professionale nell’uso di Python
- Competenza nell’uso di agenti di IA per accelerare il lavoro analitico e di ingegneria
- Esperienza nell’applicazione dei principi di modellazione dimensionale e nella progettazione di sistemi dati scalabili
- Capacità di dare priorità a soluzioni riutilizzabili e scalabili
- Comprovata esperienza nella produzione di codice leggibile, test solidi e documentazione completa
- L’esperienza nel settore bancario o nei servizi finanziari costituisce una qualifica aggiuntiva
- L’esperienza nello sviluppo agentico o nei workflow analitici costituisce una qualifica aggiuntiva
- La familiarità con le pratiche di governance, conformità e sicurezza dei dati costituisce una qualifica aggiuntiva
- Una prospettiva full-stack e la disponibilità a risolvere i problemi dall’inizio alla fine costituiscono qualifiche aggiuntive
Benefit
- Stipendio base
- Partecipazione azionaria tramite stock option o restricted stock unit
- Benefit per i dipendenti
- Adeguamenti ragionevoli durante il processo di selezione per candidati con disabilità o esigenze speciali