高级分析工程师——dbt 与 Databricks
负责 Clarus 的分析工程工作，使用 dbt、SQL、Python 和 Databricks 构建可信赖的数据产品。 负责数据架构、质量、治理及团队发展。
描述
- 制定分析工程路线图、优先事项、标准和运营实践
- 设计并演进涵盖 bronze、silver 和 gold 数据层的分析架构
- 构建、维护和优化可复用的 dbt 模型及适用于分析的数据集
- 编写并优化高级 SQL；使用 Python 执行转换、验证、自动化和复杂处理
- 开发维度模型和业务导向模型，为仪表盘、自助分析、运营报告和数据产品提供支持
- 定义统一的 KPI、计算逻辑、数据契约、所有权和权威数据源
- 实施自动化测试、数据源新鲜度检查、文档、数据血缘和监控
- 建立 Git 版本控制、代码审查、CI/CD 及环境间的受控发布流程
- 与数据工程团队协作处理数据摄取、源数据架构、平台性能及数据层交接
- 与分析师、BI 开发人员和业务相关方合作，构建可扩展的模型
- 通过表设计、增量处理、查询优化和计算资源管理，提升 Databricks 性能并提高成本效率
- 牵头调查数据质量问题、分析根本原因、落实整改并做好沟通
- 加强数据治理、访问控制、敏感数据处理、所有权和管理职责
- 将电子表格、仪表盘和临时查询中的逻辑迁移到受治理的 dbt 模型中
- 设计稳健的模型，以支持历史分析、不断变化的源系统、增量加载和演进中的业务定义
- 编写技术文档、建模规范和赋能材料
- 通过设计评审、可复用模式、反馈和实践指导，提升团队能力
任职要求
- 计算机科学、数据工程、分析、信息系统、数学或相关领域的学士及以上学位，或同等专业经验
- 至少 8 年相关数据与分析工作经验，其中包括负责生产环境分析模型和标准的高级岗位经验
- 成功牵头复杂分析工程、数据工程、商业智能工程或相关项目
- 精通 SQL，包括复杂转换的设计、调试和优化
- 具备丰富的 dbt 实践经验，包括可扩展架构、测试、增量模型、快照、文档、宏、包和生产环境部署
- 具备扎实的 Databricks 经验，熟悉 Delta Lake、Spark SQL、Workflows 或 Jobs、Unity Catalog 及性能调优
- 具备在 bronze、silver 和 gold 层运行 medallion 架构和 lakehouse 模型的经验
- 具备扎实的 Python 技能，可用于数据处理、测试、验证、自动化和工程工具开发
- 了解维度建模、数据仓库与 lakehouse 设计、语义层、缓慢变化维度和指标治理
- 具备 Git、CI/CD、代码审查、自动化测试、编排和环境管理经验
- 能够将不明确的业务需求转化为清晰的技术设计，并与高级管理人员及非技术相关方沟通
- 具备动物健康、兽医服务、宠物保险、SaaS、金融科技或健康科技领域经验者优先
福利待遇
- 符合条件者可获得年度奖金
- 全面的医疗、牙科和视力保险
- 员工可免费享有人寿保险基本保障
- 公司承担短期和长期伤残保险费用
- 12 周全薪育儿假
- 健康储蓄账户（HSA）
- 灵活支出账户（FSA）
- 退休储蓄计划
- 个人带薪休假
- 带薪节假日及公司全员健康日
- 支持员工参与非营利组织志愿服务的带薪休假
- 欢迎宠物的办公环境
- 通勤福利
- 团体宠物保险
- 在职培训和技能发展
- 员工援助计划（EAP）
