Quartile 是一家零售媒体优化公司，帮助电子商务品牌管理并改善其在亚马逊、谷歌和社交媒体上的广告投放。其平台融合广告活动自动化、机器学习和分析功能，为多渠道广告决策提供支持。Quartile 服务于全球数千个品牌和卖家，每年管理超过 20 亿美元的广告支出。公司的职业发展机会主要围绕为应对不断增长的零售媒体和数字广告市场的企业打造技术与服务展开。
数据分析工程师 - 巴西远程
为 Quartile 的 AI 驱动零售媒体优化平台构建可靠且受治理的数据模型。 支持电商分析、数据质量与治理，助力业务做出有依据的决策。
描述
- 分析内部项目和客户驱动请求的业务与数据需求。
- 调查数据问题和缺陷，确定根本原因，并与相关团队协调解决。
- 识别各数据模型和服务中的数据质量问题、不一致之处及新出现的风险。
- 通过持续验证和监控，维护数据的准确性、可靠性和服务质量。
- 确保数据模型、业务规则、指标、流程和服务的文档准确且保持最新。
- 根据需求和预期结果检查业务规则、关键绩效指标及转换逻辑。
- 通过统一的定义、结构、命名和质量标准，支持数据治理与标准化。
- 与数据建模与治理团队以及组织内的跨职能合作伙伴协作。
任职要求
- 精通高级 SQL，包括复杂查询、CTE、窗口函数、聚合、连接和验证技术。
- 扎实掌握数据建模、数据结构和数据质量原则。
- 有使用 Claude 或同类 AI 工具进行数据分析、SQL 开发、文档编写和日常工作流处理的经验。
- 熟悉 Excel 公式、分析功能、查找函数、数据透视表和数据验证。
- 基本了解 Databricks 笔记本、表、目录及 SQL 查询执行。
- 具备较强的问题解决能力，能够调查数据问题、找出根本原因并制定有效解决方案。
- 具备较强的分析和批判性思维能力，能够评估数据、发现不一致并得出基于证据的结论。
- 检查数据准确性、一致性和验证结果时注重细节。
- 具备电商数据和指标经验，包括销售额、收入、订单、转化率、ROAS、ACOS、TACOS、CPC 及相关商业或广告关键绩效指标。
- 有处理 Amazon、Walmart、Shopify、Google Ads、Meta 或同类电商和广告服务平台数据的经验。
- 熟悉数据治理、质量监控、文档管理和标准化实践。
- 有处理大型复杂数据集的经验。
- 有与分析、工程、产品或其他跨职能团队协作的经验。
福利待遇
- 平等机会雇主，重视多元化、包容性和归属感。
- 合同合作采用 PJ 安排。