Deepgram — компанія у сфері голосового ШІ, яка розробляє API для перетворення мовлення на текст, тексту на мовлення та розуміння мови. Її платформа допомагає розробникам створювати голосові застосунки, що працюють у реальному часі, зокрема розмовний ШІ, інструменти для контакт-центрів і робочі процеси медичної транскрипції. Обробляючи усне мовлення з акцентом на точність, швидкість та економічність, Deepgram дає змогу організаціям у сфері охорони здоров’я, логістики, консалтингу та інших галузях перетворювати голосові дані на корисну інформацію й інтерактивні рішення.
Старший інженер з аналітики, інтелектуальні рішення — Deepgram, віддалено
Створюйте керовану основу для ухвалення рішень на основі даних у голосовій AI-платформі Deepgram. Розробляйте семантичні моделі, інструменти для агентів і системи валідації, що підвищують точність аналітики.
Сполучені Штати185 000 $ – 240 000 $ / рік
ВіддаленоПовна зайнятістьСтарший спеціалістОбов’язкова Мова: англійськаІнженер з аналітикиОпис
- Створювати золотий шар даних на основі узгоджених сутностей клієнтів, облікових записів, проєктів, продуктів і контрактів
- Уніфікувати ідентичності в Salesforce, консолі, Stripe та білінгових системах
- Відповідати за семантичний шар і його версіювання, щоб дашборди, ноутбуки й агенти використовували узгоджені метрики
- Розробляти інструменти, дозволи та MCP-інтерфейси, які допомагають аналітичним агентам безпечно отримувати доступ до даних
- Впроваджувати перевірки гранулярності, унікальності та узгодженості між системами, призначаючи відповідальних за усунення проблем
- Тестувати відповіді агентів за перевіреними відповідями, відстежуючи точність, частоту відмов і частоту впевнених помилкових відповідей
- Вирішувати практичні питання відділів продажів, продукту та фінансів, створюючи повторно використовувані моделі даних
Вимоги
- Активно використовувати інструменти штучного інтелекту в повсякденній роботі та дотримуватися AI-native підходу
- Мати практичний досвід промислової розробки на SQL і Python
- Мати досвід самостійного ведення семантичного шару або шару метрик із використанням dbt, Cube, LookML чи порівнянної технології
- Застосовувати глибоке розуміння моделювання даних до гранулярності, ключів, дефектів і бізнес-визначень
- Ефективно працювати з інфраструктурою, що розвивається, і обмеженою кількістю успадкованих процесів
- Чітко висловлюватися в письмовій формі
- Досвід роботи з бізнес-моделями, заснованими на використанні або споживанні, буде перевагою
- Досвід роботи із системами білінгу та обліку споживання в реальному часі буде перевагою
- Досвід роботи з архітектурами lakehouse, такими як Iceberg, Athena або Trino, буде перевагою
- Участь у проєктах із відкритим кодом у сфері даних або штучного інтелекту буде перевагою
Переваги
- Компенсація у вигляді акцій
- Бонус за результатами роботи