О нас
Perk (ранее TravelPerk) — это интеллектуальная платформа для управления путешествиями и расходами. Созданная для решения трудоемкой, ручной работы, которая мешает реальной работе, наши инструменты автоматизируют все — от бронирования поездок до учета расходов, обработки счетов и многого другого.
Нам доверяют более 12 000 компаний по всему миру, включая Bolt, GoCardless и Fabletics. Основанная в 2015 году, Perk выросла в глобальную компанию с более чем 1800 сотрудниками в 12 офисах по всему миру, с головными офисами в Лондоне и Бостоне.
Обзор
Эта ключевая роль находится на пересечении инженерии данных и аналитики данных, сосредоточена на преобразовании необработанных данных в высококачественные, надежные и легко потребляемые наборы данных и визуализации для бизнес-пользователей. Идеальный кандидат должен обладать сильными знаниями SQL, dbt, моделирования данных, принципов ETL/ELT и опытом работы с современными облачными платформами данных.
Основные обязанности
•Разработка и поддержка лучших практик трансформации в ELT-пайплайнах: проектирование, разработка и поддержка эффективных и масштабируемых рабочих процессов с использованием таких инструментов, как dbt, для преобразования необработанных данных, загруженных в наш хранилище данных (Snowflake), в чистые, готовые к использованию модели данных.
•Моделирование данных: внедрение лучших практик моделирования данных и методов инженерии программного обеспечения для обеспечения оптимизации структур данных по производительности, точности и удобству использования в отчетности и аналитических приложениях (например, CI/CD, тестирование, прослеживаемость).
•Качество данных и тестирование: написание комплексных проверок качества данных, тестов и скриптов мониторинга для обеспечения точности, полноты и надежности всех преобразованных данных. Создание и поддержка документации для всех трансформаций данных и моделей.
•Сотрудничество: тесная работа с аналитиками данных и бизнес-пользователями для понимания их потребностей в отчетности и оптимизации моделей данных для поддержки их аналитических задач. Сотрудничество с инженерами данных по стратегиям загрузки данных и оптимизации платформы.
•Оптимизация производительности: настройка и оптимизация SQL-запросов и моделей данных для снижения задержек и улучшения производительности нашего хранилища данных и связанных приложений.
•Внедрение инструментов: продвижение использования современных инструментов и практик стека данных (например, Git, CI/CD).
•Создание масштабируемых и привлекательных визуализаций данных в Looker, которые могут использовать большие команды.
Требуемые квалификации
•Опыт: несколько лет опыта работы в роли, связанной с данными (например, инженер аналитики, аналитик данных, разработчик BI).
•Мастерство SQL: экспертное владение написанием и оптимизацией сложных SQL-запросов.
•Инструменты трансформации данных: практический опыт работы с dbt (Data Build Tool) или аналогичными фреймворками трансформации данных обязателен.
•Хранилища данных: опыт работы с облачными хранилищами данных, такими как Snowflake, Google BigQuery или Amazon Redshift.
•Моделирование данных: хорошее понимание концепций хранилищ данных, принципов ETL/ELT и техник размерного моделирования.
•Контроль версий: владение Git для совместной разработки и контроля версий.
•Знакомство с инструментами отчетности/BI, такими как Looker.
Желательные квалификации
•Экспертные знания Python для автоматизации, интеграции и оркестрации.
•Опыт работы с семантическими слоями.
•Опыт работы с инструментами оркестрации, такими как Airflow.
•Знание современных практик инженерии программного обеспечения, применяемых к данным (например, модульность, код-ревью, тестирование).
Условия работы
Компания придерживается подхода IRL-first: команда работает вместе лично 3 дня в неделю. Для этой роли требуется проживание в пределах досягаемости до офисов в Лондоне или Барселоне. Для некоторых ролей возможна помощь с переездом из любой точки мира. Английский язык является официальным в офисе, резюме рекомендуется отправлять на английском языке.
