Williams-Sonoma, Inc. ni muuzaji wa bidhaa za nyumbani aliye na mkusanyiko wa chapa unaojumuisha Williams Sonoma, Pottery Barn na West Elm. Biashara yake ya maduka na biashara ya mtandaoni hutoa bidhaa za jikoni, sehemu za kuishi na maeneo ya nje, huku ikiunganisha usanifu wa bidhaa, uuzaji, huduma kwa wateja na biashara ya kidijitali katika shughuli zinazohusisha chapa nyingi. Kampuni huajiri watu katika nafasi mbalimbali zinazosaidia biashara yake ya maduka na mtandaoni.
Mhandisi Mwandamizi wa BI
Jenga dashibodi za Power BI na MicroStrategy, miundo ya kisemantiki na uchanganuzi kwa majukwaa ya kimataifa ya Williams-Sonoma ya rejareja ya bidhaa za nyumbani na biashara ya kidijitali.
Maelezo
- Tafsiri mahitaji ya biashara kuwa suluhisho za kuripoti na uchanganuzi zinazoweza kupanuliwa
- Unda na kuboresha dashibodi, ripoti na zana za uchanganuzi za Power BI
- Jenga na kudumisha miundo ya kisemantiki yenye vipimo, dimensheni, mahusiano, KPI na fasili za biashara
- Tengeneza ripoti, dashibodi, kadi za alama za MicroStrategy na suluhisho nyingine zinazohusiana za kuripoti
- Buni na kutumia vitu vya skima vya MicroStrategy, Intelligent Cubes, caching, majedwali ya jumla na mipangilio ya VLDB
- Andika na kuboresha hoja changamano za SQL katika seti kubwa za data za biashara
- Tumia Snowflake, Azure Databricks, Delta Lake na majukwaa mengine ya data ya biashara
- Geuza mahitaji ya biashara kuwa miundo ya data, miundo ya kisemantiki, ripoti na suluhisho za uchanganuzi
- Boresha utendaji wa dashibodi, SQL, miundo ya kisemantiki na ripoti
- Dumisha uthabiti wa vipimo vya biashara, KPI, fasili na mantiki ya ukokotoaji
- Saidia mawakala wa AI na uchanganuzi wa lugha asilia kupitia tabaka za kisemantiki za biashara zinazosimamiwa
- Boresha uchanganuzi unaoendeshwa na AI kwa metadata, maelezo, visawe, mahusiano na muktadha wa biashara
- Fanya kazi na timu za Uhandisi wa Data na AI ili kutoa data ya biashara inayoaminika na kusimamiwa
- Dumisha ubora wa data, usalama, vidhibiti vya ufikiaji, nasaba ya data na uthabiti
- Chunguza matatizo ya uzalishaji, tambua sababu za msingi na utekeleze marekebisho ya kudumu
- Saidia uwekaji na matoleo ya uzalishaji katika majukwaa ya kuripoti
- Kagua suluhisho za wenzako na kudumisha viwango vya uhandisi
- Washauri wahandisi chipukizi na kushiriki maarifa na mbinu
- Elekeza suluhisho kuanzia mahitaji na usanifu hadi uendelezaji, majaribio, uwekaji na usaidizi wa uzalishaji
Mahitaji
- Angalau miaka mitano ya uzoefu katika business intelligence, uhandisi wa uchanganuzi, uhandisi wa data au jukumu linalohusiana
- Uzoefu wa moja kwa moja wa Power BI, ikijumuisha miundo ya kisemantiki, DAX, Power Query na urekebishaji wa utendaji
- Uzoefu wa moja kwa moja wa kutengeneza ripoti na dashibodi za MicroStrategy
- Ujuzi wa vitu vya skima vya MicroStrategy, vipimo, vichujio, prompt, Intelligent Cubes, caching na urekebishaji wa utendaji
- Ujuzi imara wa SQL na uzoefu wa seti kubwa za data za biashara
- Uzoefu wa vitendo na Snowflake
- Uzoefu na Azure Databricks, Delta Lake au majukwaa ya kisasa ya data yanayolingana
- Ujuzi wa uwekaji data ghala na uundaji wa dimensheni, ikijumuisha majedwali ya ukweli, dimensheni, skima za nyota na skima za snowflake
- Ujuzi wa tabaka za kisemantiki, vipimo vya biashara, KPI, metadata na mahusiano
- Uzoefu wa kuboresha utendaji wa ripoti na hoja
- Uelewa wa ubora wa data, usimamizi, usalama, nasaba ya data na udhibiti wa ufikiaji unaotegemea majukumu (RBAC)
- Uwezo wa kuchunguza kwa kujitegemea matatizo changamano ya kuripoti na data
- Uwezo wa kufanya kazi moja kwa moja na watumiaji wa biashara na kutafsiri maswali yao kuwa suluhisho za kiufundi
- Ujuzi imara wa mawasiliano na utatuzi wa matatizo
- Shahada ya kwanza katika sayansi ya kompyuta, uhandisi, teknolojia ya habari au uzoefu unaolingana
- Inapendelewa: uzoefu na Azure Data Factory, Microsoft Fabric, Power BI Copilot, LLM, RAG, mawakala wa AI, Python, PySpark, Apache Spark, Apache Kafka, MicroStrategy REST APIs, miunganisho ya SDK, usimamizi wa MicroStrategy au data ya rejareja, biashara ya mtandaoni, mnyororo wa ugavi, merchandising, wateja au fedha
Manufaa
- Manufaa kamili kwa wafanyakazi na familia zao
- Fursa za kukuza taaluma
- Mazingira ya kujifunza endelevu
- Fanya kazi na teknolojia za kisasa, suluhisho zinazoendeshwa na AI na changamoto kubwa za uhandisi
- Mpangilio wa kazi mseto uliobuniwa kusaidia unyumbufu na ushirikiano
- Siku mbili za kufanya kazi ofisini kwa ushiriki wa timu