LILT je podjetje na področju umetne inteligence in SaaS, ki razvija večjezične tehnologije za lokalizacijo za podjetja, organizacije javnega sektorja in razvijalce umetne inteligence. Njegova platforma združuje kontekstne modele umetne inteligence s strokovnim človeškim preverjanjem ter ustvarja varne prevode in lokalizirano vsebino, skladno z blagovno znamko, v več kot 100 jezikih. LILT podpira tudi usposabljanje prilagojenih modelov, nenehno izboljševanje, upravljanje lokalizacijskih projektov, izvorne integracije ter uvedbe na lastni infrastrukturi ali v omrežjih z zračno vrzeljo.
Vodja podatkovnega inženiringa pri LILT (hibridno)
Vodite podatkovno transformacijo in strategijo podatkovnega skladišča podjetja LILT za prevajanje s podporo umetne inteligence. Zgradite podatkovno ekipo, vzpostavite dosledne metrike in izboljšajte stroškovno učinkovitost infrastrukture.
Opis
- Prevzemati odgovornost za podatkovni transformacijski sloj podjetja LILT, vključno z dbt in podatkovnim skladiščem
- Metrike definirati enkrat v dbt ter ohranjati njihovo doslednost v analitiki, vmesnikih LLM/MCP, notranjih nadzornih ploščah, poslovnih operacijah, produkciji, financah in produktu
- Upravljati transformacijski sloj in podatkovno skladišče z jasnim lastništvom cevovodov, testiranjem in preglednostjo stroškov
- Spremljati porabo podatkovnega skladišča in dosegati merljiva znižanja stroškov
- Določiti strategijo podatkovnega skladišča, opredeliti vlogo ClickHouse ter določiti, kako se podatkovni sloj izpostavlja prek API-jev in MCP
- Ustvariti in voditi novo podatkovno podskupino znotraj platformnega inženiringa
- Zaposlovati, mentorirati in razvijati podatkovnega inženirja ter višjega podatkovnega znanstvenika
- Vzpostaviti poslanstvo ekipe ter nadzorovati izvedbo, kakovost in pripravljenost na dežurstva
- Določiti prakse za uporabo agentov AI pri izdelavi, testiranju in pregledu cevovodov ter modelov
- Pisati, pregledovati in vzdrževati SQL, dbt in Python ekipe
- Poročati vodji platforme
Zahteve
- Najmanj sedem let izkušenj na področju podatkovnega ali analitičnega inženiringa
- Najmanj dve leti izkušenj z vodenjem majhne ekipe od dveh do petih oseb
- Dokazani uspehi pri zaposlovanju in razvoju strokovnih sodelavcev
- Tekoče znanje SQL in Pythona
- Izkušnje z izdelavo in upravljanjem produkcijskih podatkovnih cevovodov
- Izkušnje z dbt ali primerljivim transformacijskim slojem
- Poznavanje BigQueryja, ClickHousea, Snowflakea ali podobne podatkovne platforme
- Izkušnje z upravljanjem proračuna podatkovnega skladišča ali cevovodov in doseganjem merljivih znižanj stroškov
- Sposobnost pretvarjanja poslovnih potreb v tehnične načrte in določanja prednostnih nalog zaostankov ob kadrovskih omejitvah
- Izkušnje s prevzemanjem odgovornosti za podatke za deležnike iz financ, operacij in vstopa na trg
- Razumevanje metrik B2B SaaS, kot so ARR, ACV, bruto marža in pravočasna dostava
- Redna uporaba orodij AI ter presoja, kdaj pomagajo, zavajajo ali zahtevajo preverjanje
- Sposobnost dokumentiranja odločitev ter pojasnjevanja kompromisov, tveganj in stroškov vodstvu
Ugodnosti
- Lastniški delež
- Priložnosti za strokovni razvoj
- Sodelovanje z globalnimi ekipami
- Dostop do vodilnih orodij
- Zaposlitveni proces s podporo AI in možnostjo odjave
- Vključujoč in pregleden zaposlitveni proces