分析工程师 II（美国远程）
为 TAXWELL 数字税务平台构建 dbt 和 Snowflake 数据模型。创建可靠的数据集、指标和管道，为业务决策提供支持。
描述
- 创建并维护可靠且有文档记录的数据模型，用于报告、自助式分析和业务决策。
- 与数据工程师、分析师、数据科学家及业务相关方合作，将原始数据转化为可复用的数据集和一致的指标。
- 使用 dbt 和 Snowflake 构建并管理数据模型及转换管道。
- 编写并优化用于报告、分析和运营工作的 SQL 查询及转换逻辑。
- 负责分配的工作，从需求收集到开发、验证、部署及持续支持。
- 厘清相关方的需求，并将分析要求转化为准确的数据集和指标。
- 与数据工程师协调接入新的数据源并解决上游依赖问题。
- 创建并维护 dbt 模型、宏、自动化测试和文档。
- 解决数据质量问题和转换故障，并提升查询和模型性能。
- 协助定义共享指标和语义层。
- 及时更新数据定义、文档和数据血缘信息，以支持数据治理和自助式分析。
- 参与代码审查和知识分享。
- 使用 AI 辅助工具进行 SQL 开发、故障排查、测试和文档编写，并核验其输出。
- 同步工作进展、依赖项和风险，并就复杂或不明确的工作寻求指导。
任职要求
- 拥有 3–5 年分析工程、数据建模、商业智能或相关数据领域的工作经验。
- 具备扎实的 SQL 技能，包括复杂连接、窗口函数、聚合、查询故障排查和优化。
- 具备 dbt 实践经验，包括模块化模型、测试、文档编写和基础 Jinja。
- 有 Snowflake 或类似云数据仓库的使用经验。
- 了解维度建模、数据集粒度和表关系。
- 有 Git、拉取请求和协作式代码审查经验。
- 了解数据质量、自动化测试、文档、治理和数据血缘。
- 能够独立交付定义明确的工作、厘清不清楚的需求并排查数据问题。
- 有使用 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot 或类似 AI 辅助开发工具的经验。
- 能够向技术和非技术受众解释技术概念。
- 注重细节，保持好奇心，并主动解决问题。
- 有语义层、共享指标定义或数据契约方面的经验。
- 有使用 Sigma、Omni、Tableau、Power BI 或 Looker 等现代 BI 工具的经验。
- 熟悉 Fivetran 或 Matia 等数据摄取和集成工具。
- 熟悉 CI/CD 和分析代码的自动化部署。
- 有使用 Python 编写脚本或实现自动化的经验。
- 熟悉用于数据集成和处理的 AWS 服务。
福利待遇
- 支持性强、开放且包容的工作环境。
- 提供平等就业机会。
- 在招聘过程中为残障人士提供协助和便利安排。
