高级分析工程师（dbt 和 GCP）—远程办公
为金融机构构建可靠的数据管道、转换模型和数据看板的高级分析工程师。使用 Google Cloud、dbt、BigQuery、Airflow、Looker、SQL 和 Python。
描述
- 在 Google Cloud 中为金融机构构建数据转换层和数据消费层。
- 将数据从源系统传输到数据看板，同时兼顾质量、性能和成本。
- 使用 dbt 创建、测试并记录转换模型。
- 编写并优化 SQL 查询，在 BigQuery 中设计维度模型和关系模型。
- 跟踪 BigQuery 性能，提高处理效率并控制成本。
- 使用 Airflow 构建、维护和编排数据管道。
- 创建 Looker 数据看板和语义模型，支持数据消费。
- 与业务利益相关者合作，明确需求并将其转化为数据解决方案。
- 调查根本原因，并根据数据提出解决方案。
- 记录数据资产并添加标签，支持健全的数据治理实践。
- 使用 Python 自动化工作流并开展探索性分析。
任职要求
- 具备丰富的分析工程师、商业智能工程师或类似职位工作经验。
- 具备高级 SQL 能力，包括查询调优以及维度模型和关系数据建模。
- 具备丰富的 dbt 经验，能够开发、测试并记录数据转换管道。
- 拥有构建、维护和编排复杂 Airflow 管道的实操经验。
- 深入了解 BigQuery，包括性能调优、成本管理和高级平台功能。
- 熟悉其他 GCP 数据服务，包括 Google Cloud Storage。
- 熟练使用 Looker Platform 创建数据看板。
- 具备使用 Python 进行自动化、自定义管道开发或探索性分析的工作知识。
- 熟悉 AARRR 等产品指标、LTV 和 CAC 等营销指标，或金融指标。
- 具备应用数据治理实践的经验，包括数据资产记录和标签管理。
- 具备咨询式工作方式，能够自信地与非技术利益相关者协作。
- 能够将业务需求转化为切实可行的数据解决方案。
- 具备出色的分析和批判性思维能力，尤其擅长诊断根本问题。
- 具备良好的文档编写和组织能力，能够管理交付成果。
- 能够在完全远程的环境中独立工作。
- 实际熟练使用 dbt、BigQuery、Airflow 和 Looker Platform。
福利待遇
- 持续的职业发展机会。
- 完全远程办公，可在家工作。
- 协作性强、节奏快的工作环境。
- 欢迎残障人士申请。