高级数据工程师—远程，美国
负责 Benepass 数据平台的架构与运营，涵盖数据管道、受治理的分析、数据质量和 AWS 基础设施。 构建支持安全报告和数据驱动产品开发的可扩展系统。
描述
- 负责数据平台的设计与交付，覆盖数据仓库、复制、编排、转换和语义层
- 从 Aurora/RDS 和应用数据库向数据仓库构建可靠的数据管道，同时处理个人身份信息、多租户和数据驻留要求
- 运营具备恢复机制和可观测性的编排与调度系统
- 通过查询设计、物化、增量模型、分区和数据仓库优化提升查询性能并控制成本
- 开发数据质量控制、自动化测试、验证流程、数据血缘、文档和元数据
- 建立数据模型、缓慢变化维度、租户访问控制和行级安全方案
- 与工程团队合作定义源数据契约、弥补埋点缺口并管理架构变更
- 创建从 dbt staging 到 mart 的模型，以及用于受治理 BI 和产品报告的 Cube 模型与度量
- 配置 Cube 行级安全，并通过预聚合、缓存和物化视图提升查询性能
- 帮助分析师和数据科学家扩展模型、编写安全查询并生成报告
- 与产品、工程、客户运营、GTM、销售、财务、分析师和数据科学家协作推进数据项目
- 管理监控、告警、事故响应、复盘、部署流程、测试框架、刷新触发器和可观测性
- 持续更新运行手册和入职文档
- 指导数据平台路线图，并评估实时、流式、CDC、数据目录和 BI 能力
- 确保数据基础设施遵循 AWS、Kubernetes、基础设施和安全实践
- 每年参加三次全公司现场活动
任职要求
- 至少五年数据工程经验，并逐步承担数据平台架构、数据管道和数据质量方面的更大责任
- 具备扎实的 SQL 和 Python 技能，包括在现代数据技术栈上交付生产级数据管道的经验
- 具备使用 Redshift、Snowflake 或 BigQuery 等数据仓库以及 dbt 的实践经验
- 具备使用 CDC、DMS、Airbyte、Fivetran 或同类工具构建和运营数据复制管道的经验
- 深入了解维度建模、数据粒度、缓慢变化维度和数据质量实践
- 具备语义层或度量平台经验，例如 Cube、LookML 或 MetricFlow，并熟悉受治理的 BI 指标
- 熟悉 AWS 数据服务，包括 RDS、S3、Redshift、DMS 和 Lambda，并具备基础设施即代码经验；优先考虑 Terraform 经验
- 具备在受监管行业处理个人身份信息、多租户数据、行级安全和合规要求的经验
- 具备清晰的书面和口头沟通能力
- 认同高责任、高信任的工作文化
- 位于美国并依法获准在美国工作，申请问题将对此进行确认
福利待遇
- 医疗、牙科和视力保险覆盖 95%
- 一次性 250 美元居家办公设备补贴
- 每年 500 美元学习与发展福利
- 每月 150 美元手机和网络福利
- 每月 100 美元健康福利
- 每月 100 美元联合办公和通勤福利
- 每年数次团队现场活动
- 灵活的带薪休假
- 股权