Mercury to firma z sektora fintech i dostawca oprogramowania bankowego założona w 2017 roku. Tworzy narzędzia finansowe dla startupów oraz małych i średnich firm. Jej platforma łączy firmowe rachunki bieżące i oszczędnościowe, produkty Treasury, firmowe karty kredytowe, zarządzanie wydatkami, płatności, fakturowanie, integracje z systemami księgowymi oraz automatyzację przepływów pracy opartą na sztucznej inteligencji w jednym cyfrowym środowisku. Mercury udostępnia również interfejsy API i narzędzia dla deweloperów, w tym karty wirtualne oraz szczegółowe mechanizmy kontroli przeznaczone dla zespołów, agencji, marek e-commerce, funduszy venture capital i firm z branży kryptowalut. Usługi bankowe są świadczone we współpracy z bankami ubezpieczonymi przez FDIC.
Starszy inżynier analityki w Mercury — praca zdalna, Stany Zjednoczone
Dołącz do Mercury jako starszy inżynier analityki i twórz skalowalne potoki danych, wymiarowe hurtownie danych oraz podstawy analityki natywnej dla AI. Rola obejmuje wsparcie narzędzi agentowych, analityki samoobsługowej, zarządzania danymi i produktów danych dla firmy fintech.
Opis
- Tworzyć skalowalne potoki danych i wymiarowe hurtownie danych dostosowane do potrzeb biznesu, we współpracy z zespołami Data Science, inżynierii, produktu i operacji
- Pomagać rozwijać i wdrażać narzędzia agentowe, takie jak AI Data Analyst firmy Mercury, Hermes, dbt Agent i Ralph
- Rozwijać analitykę samoobsługową poprzez wdrażanie procesów, uczenie praktyk inżynierii analitycznej i wspieranie współpracowników
- Dostarczać produkty danych i analityki wymagane do obsługi licencji bankowej Mercury
- Pomagać kształtować strategie dotyczące jakości, zarządzania i bezpieczeństwa danych
- Współtworzyć standardy, procesy i najlepsze praktyki inżynierii analitycznej
- Tworzyć wspólne podstawy danych na potrzeby podejmowania decyzji, automatyzacji i pomiarów w Mercury
- Umożliwiać tworzenie trwałych produktów danych, szybkie eksperymentowanie, modelowanie skłonności, procesy agentowe i doświadczenia klientów oparte na danych
Wymagania
- Co najmniej cztery lata doświadczenia w inżynierii analitycznej lub inżynierii danych
- Eksperckie doświadczenie z nowoczesnym stosem danych, w tym z narzędziami takimi jak Fivetran, Airflow, Snowflake, dbt, Omni lub Hex
- Bardzo dobra znajomość SQL
- Doświadczenie zawodowe w korzystaniu z Pythona
- Biegłość w korzystaniu z agentów AI w celu przyspieszania pracy analitycznej i inżynieryjnej
- Doświadczenie w stosowaniu zasad modelowania wymiarowego i projektowaniu skalowalnych systemów danych
- Umiejętność ustalania priorytetów dla rozwiązań wielokrotnego użytku i skalowalnych
- Udokumentowane doświadczenie w tworzeniu czytelnego kodu, solidnych testów i wyczerpującej dokumentacji
- Doświadczenie w bankowości lub usługach finansowych będzie dodatkowym atutem
- Doświadczenie w tworzeniu rozwiązań agentowych lub procesach analitycznych będzie dodatkowym atutem
- Znajomość praktyk zarządzania danymi, zgodności i bezpieczeństwa będzie dodatkowym atutem
- Szerokie spojrzenie full-stack i gotowość do rozwiązywania problemów od początku do końca będą dodatkowym atutem
Benefity
- Wynagrodzenie podstawowe
- Udział w kapitale firmy w formie opcji na akcje lub jednostek akcji z ograniczeniami
- Świadczenia pracownicze
- Racjonalne usprawnienia w procesie rekrutacji dla kandydatów z niepełnosprawnościami lub szczególnymi potrzebami