Вакансии

Location: Almaty, Kazakhstan; Warszawa, Poland; Tbilisi, Georgia; Belgrade, Serbia; Yerevan, Armenia; Vilnius, Lithuania; Madrid, Spain; Lisboa, Portugal; Sofia, Bulgaria; Larnaca, Cyprus; Bucharest, Romania Workplace: fully We are looking for a Senior Analytics Engineer: 🗣 Language Proficiency: Intermediate 🧾 Employment type: Full time 🌍 Candidate Location: EU, Serbia, Georgia, Armenia, Kazakhstan 🕐 Working Time Zone: CET 🚀 Start: ASAP 🧭 Planned Work Duration: 6 months 👥 Customer Description: The customer is a global mobility and urban services platform offering transportation, delivery, and on-demand services. 🧩 Project Description: Data delivery and attribution pipeline migration to a core data warehouse platform. ⚙️ Project Phase: Ongoing 💡 Hard Skills / Must Have: • 3+ years of Analytics Engineering, DWH Engineering, or Data Analysis experience • Expert SQL and good Python knowledge for ETL and data processing • DWH architecture, ODS, data marts, incremental loads, history handling, and deduplication • BigQuery or similar columnar databases; data mart design and optimisation • dbt for large incremental projects and Airflow or similar orchestration tools • Pipeline migration, data parity validation, Git, Data Quality, and Data Governance • Ability to translate stakeholder needs into data requirements ✨ Hard Skills / Nice to Have: • Mobile or marketing attribution data, ad network cost data, SKAN/ATT, and ad fraud data • Google Cloud Platform, Cloud Storage, and Dataform • Lightdash, Looker, or Tableau 📌 Responsibilities and Tasks: • Clarify requirements and implement changes to attribution logic, sources, and data marts • Lead migration of dbt models, Airflow DAGs, and sources to the core DWH platform • Build and optimise incremental BigQuery data marts, including recalculations and backfills • Implement data quality checks and investigate discrepancies • Analyse external inputs and ensure reliable data delivery • Participate in testing, validation, releases, and technical documentation Technology Stack: SQL, Python, BigQuery, dbt, Airflow, Git, Data Warehousing, Data Modeling, ETL/ELT, Data Quality, Data Governance Interview stages : English check (15 minutes) internal technical interview (1-1,5 hour) client interview (1 hour) client interview – cultural fit (45 minutes) What we offer Model: B2B contract with Bonapolia - one contract, one monthly invoice Rate: negotiated per candidate seniority and client budget Payment: monthly invoice, paid on the same schedule the client pays us (usually 30 days) Contract written under your country's law We handle the client-side paperwork: MSA, NDA, invoicing 🏢 About Bonapolia Bonapolia is a family-owned IT staff augmentation team based in Lisbon. We build engineering teams for product companies and IT consultancies across Europe and the US. More at bonapolia.com 📩 Ready to Join? We look forward to receiving your application and welcoming you to our team!

Задачи: — Разрабатывать и сопровождать потоковые приложения на Apache Flink: подключать новые домены и типы событий, реализовывать дедупликацию, идемпотентную обработку, обогащение через Redis и маршрутизацию невалидных событий в DLQ; — Обеспечивать полноту и качество потоков: контролировать lag, пропуски, дубли, объёмы, freshness, расхождения между источником и целевым хранилищем; участвовать в восстановлении и дозагрузке данных; — Развивать batch-пайплайны в Apache Airflow: регуляторные выгрузки день в день, bulk-загрузки в Cassandra, проверки полноты, свежести и результатов загрузки; — Подключать новые источники: разбираться в семантике событий, идентификаторах, ключах партиционирования, формате данных, ретенции, владельцах и ограничениях источника; — Cassandra, документация потоков, runbook и постмортемы; — Участвовать в on-call по понятному регламенту: локализовать инциденты, корректно эскалировать, объяснять простои и фиксировать пробелы в сборе данных. Требования: — 2–4 года опыта в Data Engineering либо backend-разработке с практическим переходом в data-направление; — Уверенный SQL и понимание работы с большими объёмами: партиционирование, шардирование, распределённые вычисления, оценка стоимости запросов и поиск узких мест; — Построение корпоративных DWH , понимание слоев данных; — Практический Kafka-опыт: producer/consumer, consumer groups, ключи и партиционирование, offsets, ретенция, replay, обработка ошибок, DLQ; — Python для data-задач и Airflow: умение разрабатывать и сопровождать DAG-и, писать идемпотентные задачи, организовывать retries и backfill; — Опыт работы с Java-кодом Flink (Python Flink может быть релевантным как опыт): читать, дорабатывать, отлаживать, разбираться в причинах рестартов, checkpointing и backpressure; — Опыт самостоятельной разработки stateful Flink-пайплайнов будет преимуществом; — Практический опыт хотя бы с одной технологией: Cassandra или ClickHouse; — Для Cassandra: понимание моделирования от паттернов доступа, partition key, TTL, консистентности и особенностей записи; — Для ClickHouse: оптимизация запросов, работа с кластером и шардами, моделирование таблиц, TTL и особенности upsert/merge-семантики; — Опыт сопровождения Airflow-пайплайнов в production; — Привычка к инженерному циклу: тесты, CI/CD, кволитигейт, мониторинг, алерты, анализ причин инцидента и профилактические действия; — Внимательность к SLA и регуляторным ограничениям: если данные нельзя терять, система должна уметь это обнаружить, объяснить и восстановить.

Задачи: — управлять командой, состоящей из Data Scientist, Data Engineer, MLOps — соблюдать требования и стандарты производственного процесса банка — взаимодействовать с руководителями проектов и внутренними заказчиками — участвовать в архитектурных решениях, касающихся внедрения моделей и данных для моделирования — оценивать трудозатраты и сроки, выполнять декомпозицию задач для команды — контролировать качество и сроки выполнения задач — выполнять Code Review, участвовать в приемо-сдаточных испытаниях Требования: — опыт работы в роли MLOps Engineer от 5 лет с желанием расти в лидерскую позицию или опыт работы в роли Лидера команды/ИТ-лидера команды от 2 лет и опыт работы в команде в роли Data Engineer от 3 лет — опыт разработки на Python — знания в области Big Data (Hadoop, Spark) — опыт работы с базами данных, уверенные знания SQL — понимание гибких методологий разработки (Agile) — понимание принципов CI/CD, Gitflow, управления релизами Будет плюсом: — знание планировщиков процессов (AirFlow) — знание технологий контейнеризации (Kubernetes) — опыт разработки и/или внедрения ML моделей в бизнес-процесс — понимание способов интеграций IT-систем Условия: — уровень зарплаты обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности — долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review — релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников — доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер)

Задачи: — Исследовать большие объемы данных о покупательском поведении и находить закономерности для решения бизнес-задач — Разрабатывать и улучшать ML-модели для прогнозирования оттока и отклика пользователей — Решать задачи uplift-моделирования и выбора оптимального воздействия на пользователя — Подбирать персональные товары, категории, скидки, пороги и механики промо — Генерировать и проверять гипотезы, участвовать в подготовке и анализе A/B-тестов — Оценивать качество моделей не только по ML-метрикам, но и по влиянию на бизнес-показатели — Участвовать в развитии внутренних ML-инструментов и фреймворков команды — Участвовать в подготовке моделей к промышленному запуску и их дальнейшем развитии Требования: — Учишься на старших курсах бакалавриата, в магистратуре или недавно окончил техническую специальность — Хорошо знаешь Python и умеешь писать понятный и структурированный код — Знаешь основы машинного обучения и понимаешь принципы работы классических ML-алгоритмов — Умеешь работать с данными и знаешь SQL — Понимаешь основы математической статистики, теории вероятностей и проверки статистических гипотез — Понимаешь принципы проведения A/B-тестов и оценки результатов экспериментов — Умеешь самостоятельно разбираться в новой задаче, формулировать гипотезы и проверять их на данных — Интересуешься применением машинного обучения для решения реальных бизнес-задач Будет плюсом: — Знаком с PySpark и понимаешь основные принципы распределенной обработки данных — Работал с PyTorch или другими библиотеками для глубокого обучения — Знаком с uplift-моделированием, рекомендательными системами или задачами персонализации — Имеешь опыт участия в ML-проектах, соревнованиях, исследовательских или учебных проектах — Знаком с Airflow, Docker, Kubernetes, Grafana, MLflow — Имеешь представление о жизненном цикле ML-модели и процессе вывода моделей в промышленную эксплуатацию Условия: — Полная занятость — График: 5/2 — Формат работы: удалённо

Location: Москва Мы - Управление развития искусственного интеллекта блока "Развитие клиентского опыта B2C". В нашей зоне ответственности ML-решения, результаты работы которых ежедневно влияют на поведение десятков миллионов клиентов. Развитие клиентского опыта – динамический и активно развивающийся процесс. Совместно с бизнесом мы проводим десятки различных экспериментов ежемесячно, и лучшие из них оформляем в полноценные ML продукты. Совокупные финансовые эффекты от наших продуктов > 1 млрд. руб. в год. Обязанности * проектировать и развивать end-to-end пайплайны для ML-решений в рамках программы Лояльности: от поставки данных и обучения до A/B-тестирования и вывода моделей в production * декомпозировать и рефакторить существующие решения (в том числе полу-ручные MVP) в высоконагруженные, отказоустойчивые микросервисы на Python * тестировать и оптимизировать PySpark ETL/ELT-пайплайны: профилировать узкие места, настраивать джобы, работать с партиционированием и форматом хранения данных для обеспечения производительности на больших объёмах * разрабатывать внутренние Python-библиотеки и стандарты разработки для переиспользования кода командами Data Science. Требования * опыт от 3 лет в разработке на Python, из них от 2–3 лет в роли MLOps Engineer, Data Engineer или Backend-разработчика в ML-платформах * уверенная работа с экосистемой Big Data: опыт работы, тестирования и оптимизации PySpark-пайплайнов, Apache Airflow (или аналоги), Kafka, Docker/Kubernetes (K8s), S3/HDFS * опыт проектирования архитектуры ML-решений: понимание микросервисов, асинхронности, паттернов проектирования * понимание полного цикла жизни ML-модели: от подготовки данных и feature engineering до мониторинга в проде (MLflow, Prometheus/Grafana или аналоги). будет плюсом: * опыт автоматизации CI/CD для полного цикла ML (обучение, валидация, развёртывание моделей) с использованием GitLab CI или Jenkins * понимание PySpark на уровне администратора/архитектора: тонкая настройка кластеров, управление ресурсами (динамическое распределение _Dynamic Allocation_), работа с _executors_, _partitions_, управление памятью (_spark.memory.fraction_, _spark.memory.storageFraction_), тюнинг _shuffle_ * опыт работы с Feature Store, MLflow, ClickHouse. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская  * офисный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития  * программа адаптации и помощь руководителя на старте  * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа  * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких  * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Организация пайплайнов потоков данных (конвейера движения данных в компании) — Разработка, поддержка и оптимизация производительности Корпоративного Хранилища Данных (EDWH) — Разработка и настройка ETL/ELT-процессов в Корпоративное Хранилище Данных (сбор, структурирование и обеспечение сохранности данных) — Настройка инфраструктуры для обеспечения качества данных — Разработка BI дашбордов, визуализации данных Требования: — Обязателен опыт работы с технологиями: Greenplum или другая MPP СУБД, ClickHouse, Airflow — Хорошее знание SQL и реляционных баз данных (желательно, Greenplum или PostgreSQL), опыт написания сложных запросов — Хорошее знание Python — Знание современных технологий обработки больших данных — Высшее образование (IT/математика/математическая статистика/физика)

Задачи: — Проектировать, создавать и внедрять модели машинного обучения для прогнозирования ключевых бизнес-показателей, таких как отток, расширение, конверсия и вовлеченность клиентов. — Разрабатывать и поддерживать масштабируемые ML-пайплайны для непрерывного приема данных, переобучения моделей, проверки производительности и предоставления предсказаний в продакшене. — Работать с большими структурированными и неструктурированными данными, применяя современные методы машинного обучения и большие языковые модели (LLM), если они приносят измеримую бизнес-ценность. — Мониторить модели в продакшене, улучшать их производительность со временем, обеспечивать надежность через тестирование, валидацию и непрерывную итерацию. — Сотрудничать с инженерами данных, менеджерами продуктов и бизнес-стейкхолдерами для создания ML-решений, решающих реальные задачи клиентов и бизнеса. — Владеть ML-решениями на всех этапах — от определения проблемы и экспериментов до внедрения в продакшен, мониторинга и оптимизации. Требования: — 3–5 лет профессионального опыта в области машинного обучения, прикладного машинного обучения, науки о данных или смежных областях. — Степень бакалавра в области компьютерных наук, математики, статистики, инженерии или другой количественной дисциплины. — Магистратура или PhD приветствуются, но не обязательны. — Глубокое понимание методов машинного обучения и статистического моделирования, включая регрессию, классификацию, анализ выживаемости, причинно-следственный анализ, uplift-моделирование и другие. — Опыт разработки моделей на больших реальных данных, включая инженеринг признаков, валидацию моделей и работу с несовершенными данными. — Опыт работы с неструктурированными данными с использованием эмбеддингов, дообучения, векторных представлений и современных NLP-техник. — Сильные навыки программирования на Python с опытом создания программного обеспечения промышленного уровня. — Уверенные навыки SQL и опыт работы с облачными хранилищами данных (предпочтительно Snowflake). — Опыт развертывания, обслуживания и мониторинга моделей машинного обучения в продакшене. — Знание дизайна экспериментов, A/B тестирования или причинно-следственного анализа будет плюсом. — Опыт работы с инструментами оркестрации рабочих процессов, такими как Airflow, dbt или аналогичными, приветствуется. — Умение использовать AI-инструменты для разработки, например Claude Code, Cursor, GitHub Copilot и др. Условия: — Полная занятость. — Удаленная работа из Кракова, Польша. — Годовой базовый оклад от 98 000 до 146 000 евро. — Возможность получения бонусов, льгот и других стимулов, которые обсуждаются на этапе предложения. Дополнительно: — Работа в команде Enterprise Machine Learning, которая создает интеллектуальные системы для улучшения бизнес-решений. — Взаимодействие с продуктовой, инженерной и бизнес-командами. — Компания придерживается принципов равных возможностей и инклюзивности. — Использование AI и автоматизированных систем для оценки заявок в соответствии с законодательством. — Возможность получения разумных приспособлений для соискателей с инвалидностью.

Задачи: — Разрабатывать и поддерживать ETL процедуры в Airflow — Проектировать, реализовывать и внедрять распределённые системы обработки и хранения данных — Участвовать в развитии архитектуры хранилища — Работать с реляционными/NoSQL базами данных — Разрабатывать и поддерживать процедуры автоматизации аналитической инфраструктуры Требования: — Уверенное знание SQL — Уверенное знание Python — Опыт разработки ETL процедур от 3-х лет — Опыт работы с реляционными СУБД — Навыки командной разработки в Git — Будет плюсом опыт работы с современными code-driven ETL/ELT инструментами, распределенными колоночными СУБД (ClickHouse, Vertica, Greenplum), Docker, Kubernetes, S3 хранилищем, CI/CD процедурами Условия: — Официальное трудоустройство и конкурентная заработная плата — Удаленный формат работы с возможностью работать в офисе рядом с метро Дмитровская, Савеловская — Предоставление современной рабочей техники, дополнительного монитора — Гибкое начало рабочего дня по согласованию с руководителем — Медицинское страхование (ДМС со стоматологией), страхование от несчастных случаев и критических заболеваний после испытательного срока — Консультации психолога от сервиса «Ясно» — Поддержка в обмене знаниями и идеями, поощрение выступлений на митапах — Бесплатная подписка на сервис корпоративных скидок и предложений BestBenefits и доступ к онлайн-библиотеке издательства «МИФ»

Задачи: — Развивать и поддерживать IT-инфраструктуру, обеспечивать стабильность и отказоустойчивость систем. — Настраивать и сопровождать процессы CI/CD, автоматизировать развёртывание и эксплуатацию сервисов. — Работать с контейнеризацией и оркестрацией на базе Docker и Kubernetes. — Автоматизировать инфраструктурные и эксплуатационные задачи с использованием Ansible, Bash и Python. — Администрировать базы данных, обеспечивать резервное копирование, восстановление и мониторинг. — Поддерживать и оптимизировать процессы загрузки, преобразования и обработки данных (ETL). — Участвовать в развитии хранилищ данных (DWH) и витрин данных. — Настраивать мониторинг, алертинг и диагностику инфраструктуры и сервисов. — Анализировать и устранять проблемы производительности, загрузки и обработки данных. — Использовать AI-инструменты и AI-агентов для автоматизации рутинных DevOps-задач и повышения эффективности работы. Требования: — Опыт работы в DevOps и/или Data Engineering от 4 лет с практическими навыками в обоих направлениях. — Уверенное владение Linux (Ubuntu/Debian, CentOS/RHEL). — Опыт работы с Docker, Kubernetes и Helm. — Практический опыт работы с Ansible и CI/CD на базе GitLab. — Навыки автоматизации с использованием Bash и Python. — Уверенное владение SQL и опыт работы с PostgreSQL. — Опыт работы с одной или несколькими СУБД: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum. — Понимание принципов построения хранилищ данных (DWH) и организации ETL-процессов. — Опыт работы с Apache NiFi и/или Apache Airflow. — Опыт настройки мониторинга и алертинга (Grafana, Prometheus или аналоги). — Понимание сетевых технологий и протоколов TCP/IP, HTTP, DNS. — Умение самостоятельно решать технические задачи и взаимодействовать с проектной командой. Будет плюсом: — Практический опыт разработки ETL-процессов, хранилищ и витрин данных. — Опыт работы с Python-библиотеками SQLAlchemy и Pandas. — Знакомство с продуктами Arenadata (ADB, ADS, ADH). — Опыт работы с Hadoop, PySpark или Apache Kafka. — Опыт работы с Terraform и OpenStack. — Опыт настройки высокодоступных и масштабируемых систем. — Понимание принципов Data Quality и опыт автоматизации проверок качества данных. — Практический опыт использования AI/LLM-инструментов и AI-агентов для автоматизации инженерных задач.

Location: San Francisco, CA, USA About the Role Chime’s Data Platform team builds the infrastructure every engineering and analytics team depends on - ingestion, transformation, quality, governance, and self-serve tooling across batch and streaming workloads. You’ll own core platform systems at scale, design the frameworks other teams build on, and set the technical standards for how data moves through Chime. High autonomy, real architectural trade-offs, production impact from day one. We’re hiring multiple engineers into this role at the senior level. In this role, you can expect to Design, build, and operate self-serve ETL/ELT frameworks supporting both batch and streaming workloads, with direct ownership of pipeline reliability, data quality SLAs, and schema evolution Drive the technical roadmap for our data platform - evaluate build-vs-buy decisions, define integration patterns, and set standards that engineering teams across the company adopt Partner with Product Engineering, Data Science, Analytics, and Marketing as a technical lead to design data contracts, onboard new data domains, and scale ingestion without sacrificing governance Architect and enforce data lineage, schema registry, and access controls across all domains - ensuring compliance with fintech regulatory requirements (SOX, PII handling) Own the platform - monitor, alert, debug, and resolve incidents across the data platform with the urgency expected of infrastructure that powers financial products Raise the technical bar of the team through code review, design reviews, and hands-on mentorship of junior and mid-level engineers Engineers are required to participate in on-call rotation. Being on call may include responding to incidents outside of regular working hours when necessary. To thrive in this role, you have 5+ years building, shipping, and operating data infrastructure in production - not just writing pipelines, but owning their reliability, performance, and cost at scale Strong system design skills - you’ve written design docs, made trade-offs, and delivered the result Solid understanding of key metrics for data pipelines and experience building solutions to provide visibility to partner teams Deep proficiency in Python or Java/Kotlin, with strong opinions on testing, code quality, and maintainability in data-heavy codebases Production experience with the modern data stack, specifically: A cloud data warehouse (Snowflake, BigQuery, or Redshift) Workflow orchestration (Airflow, Dagster, or Prefect) and IaC (Terraform) At least one streaming technology (Kafka, Flink, or Kinesis) - you understand when batch isn’t enough Data modeling and transformation frameworks (dbt) Built or improved observability for data systems - freshness monitoring, row-level quality checks, schema drift detection, and SLA dashboards that engineering and business teams actually trust Experience operating in a regulated environment (fintech, healthtech, or similar) where data governance, access control, and audit trails are non-negotiable #LI-Onsite #LI-DA1 Below is the base salary offered for this role and level of experience. Full-time employees may also be eligible for bonus(es), competitive equity, and benefits. For commissioned roles, the base salary listed in this job description does not include incentive/variable pay. The actual base salary offered may be higher, depending on your location, skills, qualifications, and experience. Wage Notice $187,000 — $259,000 USD A little about us At Chime, we believe that everyone can achieve financial progress. We created Chime—a financial technology company, not a bank*—on the premise that core banking services should be helpful, easy, and free. Through our user-friendly tools and intuitive platforms, we empower our members to take control of their finances and work towards their goals. Whether it's starting a savings account, purchasing a first car or home, launching a business, or pursuing higher education, we're proud to have helped millions unlock their financial potential. We're a team of problem solvers, dreamers, and builders with one shared obsession: our members. From day one, Chimers have worked tirelessly to out-hustle and out-execute competitors to bring our mission to life. Their grit and determination inspire us to work harder every day to deliver the very best experience possible. We each bring an owner's mindset to our work, refusing to be outdone and holding ourselves accountable to meet and exceed the highest bars for our teams, our company, and our members. We believe in being bold, dreaming big, and taking risks, while also working together, embracing our diverse perspectives, and giving each other honest feedback. Our culture remains deeply entrepreneurial, encouraging every Chimer to see themselves as stewards of our mission to help everyday Americans unlock their financial progress. We know that to achieve our mission, we must earn and keep people's trust—so we hold ourselves to the highest standards of integrity in everything we do. These aren't just words on a wall—our values are embedded in every aspect of our business, serving as a north star that guides us as we work to help millions achieve their financial potential. Because if we don't—who will? *Chime is a financial technology company, not a bank. Banking services provided by The Bancorp Bank, N.A. or Stride Bank, N.A., Members FDIC. What we offer for our full-time, regular employees 🏢 Our in-office work policy is designed to keep you connected - with four days a week in the office and Fridays from home for those near one of our offices, plus team and company-wide events depending on location. 💻 Benefits that support your work and life, including backup child, elder, and pet care and subsidized commuter benefits for eligible employees. ✨ Comprehensive health, financial, and wellbeing benefits designed to support you at every stage of life. 🏝 Generous vacation policy and company-wide paid days off 🫂 1% of your time off to support local community organizations of your choice 👟 Annual wellness stipend to use towards eligible wellness related expenses 👶 Up to 22 weeks of paid parental leave for birthing parents and 12 weeks of paid parental leave for non-birthing parents 👪 Access to family planning reimbursement 💚 A challenging and fulfilling opportunity to join one of the most experienced teams in FinTech and help millions unlock financial progress We know that great work can’t be done without a diverse team and inclusive environment. That’s why we specifically look for individuals of varying strengths, skills, backgrounds, and ideas to join our team. We believe this gives us a competitive advantage to better serve our members and helps us all grow as Chimers and individuals. Chime is proud to be an Equal Opportunity Employer. We consider qualified applicants without regard to race, color, ancestry, religion, sex, national origin, sexual orientation, gender identity, age, marital or family status, disability, genetic information, veteran status, or any other legally protected basis under provincial, federal, state, and local laws, regulations, or ordinances. We will also consider qualified applicants with criminal histories in a manner consistent with the requirements of state and local laws, including the San Francisco Fair Chance Ordinance, Cook County Ordinance, NYC Fair Chance Act, and the LA City Fair Chance Ordinance, and consistent with Canadian provincial and federal laws. If you have a disability or special need that requires accommodation during any stage of the application process, please contact: accommodations@chime.com . To learn more about how Chime collects and uses your personal information during the application process, please see the Chime Applicant Privacy Notice .

Location: Hybrid About Us At Cloudflare, we are on a mission to help build a better Internet. Today the company runs one of the world’s largest networks that powers millions of websites and other Internet properties for customers ranging from individual bloggers to SMBs to Fortune 500 companies. Cloudflare protects and accelerates any Internet application online without adding hardware, installing software, or changing a line of code. Internet properties powered by Cloudflare all have web traffic routed through its intelligent global network, which gets smarter with every request. As a result, they see significant improvement in performance and a decrease in spam and other attacks. Cloudflare was named to Entrepreneur Magazine’s Top Company Cultures list and ranked among the World’s Most Innovative Companies by Fast Company. At Cloudflare, we’re not looking for people who wait for a polished roadmap; we’re looking for the builders who see the cracks in the Internet that everyone else has simply learned to live with. We value candidates who have the instinct to spot a "normalized" problem and the AI-native curiosity to create a solution using the latest tools. Our culture is built on iteration, leveraging AI to ship faster today to make it better tomorrow, while ensuring that every improvement, no matter how small, is shared across the team to lift everyone up. If you’re the type of person who values curiosity over bureaucracy, and that AI is a partner in solving tough problems to keep the Internet moving forward, you’ll fit right in. Available Locations: Lisbon About the Deal Desk Team The Deal Desk team is a critical component of the Finance function, serving as a trusted advisor to critical internal stakeholders as deal architect working on structuring, negotiating, approving and closing large complex commitment deals while balancing margin preservation, compliance, and velocity. We are committed to building a data-centric and AI-augmented Deal Desk that leverages predictive analytics and automated workflows to optimize pricing in real-time and automate routine approvals, allowing for deeper strategic focus. Role Summary As a Deal Intelligence Analyst, you will be the analytical engine driving our transition to a data-centric and AI-augmented Deal Desk. Sitting within the Finance function, you will design the data systems and executive dashboards that allow our deal architects to analyze complex deal terms, protect margins, and close large, complex commitment deals with unprecedented velocity. This role is designed for a "full-stack" analyst. You won't just be querying pre-cleaned data—you possess the technical skills to build the pipelines that feed your insights. You will leverage Cloudflare's Developer Platform (Workers, R2, D1, Workers AI) alongside standard data warehousing tools to extract raw CRM and CPQ data, integrate it into AI workflows, and deliver actionable insights that directly impact margin preservation and our global growth. What you’ll do Build Advanced Dashboards & Analytics: Design and maintain executive dashboards and self-serve reporting systems that provide real-time visibility into deal terms, discount thresholds, win/loss rates, and margin performance across all regions. Transform Ideas into Reality: Work with stakeholders and help them refine their ideas and goals into queries that we’ll automate. Drive Strategic Margin Analysis: Partner closely with Finance, Infrastructure and Deal Desk leadership to dive deep into historic and active pricing data, uncovering insights that ensure our quoting strategies consistently align with margin preservation goals. Develop Data Pipelines: Apply your data engineering skills to build and maintain data cleansing tools that help refine data from Salesforce, CPQ, and billing systems, transforming it into clean, usable semantic models. Power AI Workflows: Assist in integrating structured deal data into Deal Desk tools to help automate routine approvals and surface real-time pricing optimizations to deal managers. Data Storytelling & Enablement: Translate complex datasets into clear, actionable narratives for non-technical stakeholders, empowering the Deal Desk team to use your data products for faster, data-driven negotiations. Required Skills & Experience 3-5+ years of professional experience in Data Analytics, Business Intelligence, or a technical RevOps role, with a strong emphasis on full-stack data problem solving. Experience incorporating data into AI workflows, utilizing LLM orchestration frameworks, or building predictive models. Proven experience designing analytical data models; domain expertise in financial and SaaS metrics (e.g. margins, discount rates, ARR, NRR) is a strong plus Strong programming skills in Python (or TypeScript) with hands-on experience building ELT/ETL pipelines, interacting with APIs, and cleaning raw data. Experience designing analytical data models specifically tailored for financial and SaaS business analysis (e.g., margins, discount rates, ARR, NRR). Familiarity with cloud data platforms and an interest in edge computing/serverless architectures (Cloudflare Workers, R2, D1). Expertise, or interest in learning, CRM data structures (especially Salesforce custom objects), CPQ complexities, and the quote-to-cash lifecycle. Solid communication skills with the ability to bridge the gap between technical data systems and operations. Nice-to-Have Skills Background working closely with Deal Desk, Finance, RevOps or Sales Strategy teams at a high-growth SaaS or technology company is a plus Strong programming skills in Python (or TypeScript) with hands-on experience building ELT/ETL pipelines, interacting with APIs, and cleaning raw data. SQL and deep proficiency in modern data visualization and BI platforms (e.g., Tableau, Looker, Sigma, PowerBI) to build intuitive executive reporting. Familiarity with data transformation frameworks and orchestration tools (like Airflow). Familiarity with Google Cloud Platform or other analytics databases Compensation Compensation may be adjusted depending on work location. Equity This role is eligible to participate in Cloudflare’s equity plan. Benefits Cloudflare offers a complete package of benefits and programs to support you and your family.  Our benefits programs can help you pay health care expenses, support caregiving, build capital for the future and make life a little easier and fun!  The below is a description of our benefits for employees in the United States, and benefits may vary for employees based outside the U.S. Health & Welfare Benefits Medical/Rx Insurance Dental Insurance Vision Insurance Flexible Spending Accounts Commuter Spending Accounts Fertility & Family Forming Benefits On-demand mental health support and Employee Assistance Program Global Travel Medical Insurance Financial Benefits Short and Long Term Disability Insurance Life & Accident Insurance 401(k) Retirement Savings Plan Employee Stock Participation Plan Time Off Flexible paid time off covering vacation and sick leave Leave programs, including parental, pregnancy health, medical, and bereavement leave What Makes Cloudflare Special? We’re not just a highly ambitious, large-scale technology company. We’re a highly ambitious, large-scale technology company with a soul. Fundamental to our mission to help build a better Internet is protecting the free and open Internet. Project Galileo : Since 2014, we've equipped more than 2,400 journalism and civil society organizations in 111 countries with powerful tools to defend themselves against attacks that would otherwise censor their work, technology already used by Cloudflare’s enterprise customers--at no cost. Athenian Project : In 2017, we created the Athenian Project to ensure that state and local governments have the highest level of protection and reliability for free, so that their constituents have access to election information and voter registration. Since the project, we've provided services to more than 425 local government election websites in 33 states. 1.1.1.1 : We released 1.1.1.1 to help fix the foundation of the Internet by building a faster, more secure and privacy-centric public DNS resolver. This is available publicly for everyone to use - it is the first consumer-focused service Cloudflare has ever released. Here’s the deal - we don’t store client IP addresses never, ever. We will continue to abide by our privacy commitment and ensure that no user data is sold to advertisers or used to target consumers. Sound like something you’d like to be a part of? We’d love to hear from you! Please note that applicants who progress to the offer stage of the interview process may be asked to attend an in-person interview within one of the Cloudflare Offices or Cloudflare Hubs.  More details about this will be available at that stage of the interview process. This position may require access to information protected under U.S. export control laws, including the U.S. Export Administration Regulations. Please note that any offer of employment may be conditioned on your authorization to receive software or technology controlled under these U.S. export laws without sponsorship for an export license. Cloudflare is proud to be an equal opportunity employer.  We are committed to providing equal employment opportunity for all people and place great value in both diversity and inclusiveness.  All qualified applicants will be considered for employment without regard to their, or any other person's, perceived or actual race, color, religion, sex, gender, gender identity, gender expression, sexual orientation, national origin, ancestry, citizenship, age, physical or mental disability, medical condition, family care status, or any other basis protected by law. We are an AA/Veterans/Disabled Employer. Cloudflare provides reasonable accommodations to qualified individuals with disabilities.  Please tell us if you require a reasonable accommodation to apply for a job. Examples of reasonable accommodations include, but are not limited to, changing the application process, providing documents in an alternate format, using a sign language interpreter, or using specialized equipment.  If you require a reasonable accommodation to apply for a job, please contact us via e-mail at hr@cloudflare.com or via mail at 101 Townsend St. San Francisco, CA 94107.

Location: San Francisco, CA, USA About the Role Chime’s Data Science and Machine Learning team is building models, services, and platforms that transform how millions of users manage and grow their financial lives. We are looking for a hands-on Tech Lead Manager with deep technical expertise in machine learning and data science, particularly within the Growth and Marketing domain. Beyond technical proficiency, we value creativity, user empathy, and strong collaboration. As a Tech Lead Manager within our Growth and Marketing team, you will lead a talented group of data scientists and machine learning engineers to develop innovative growth and marketing models. These models will provide critical insights into acquiring, retaining and growing Chime members, broaden access to credit, and ensure financial inclusivity. You will play a pivotal role in creating innovative, ground-up products while driving the development of cutting-edge acquisition and retention models and solutions. If you are passionate about marketing, growth, customer acquisition and retention models, this role could be a great fit for you. In this role, you can expect to Lead and inspire a high-performing team of data scientists and ML engineers, ensuring the successful development and deployment of machine learning solutions for customer acquisition, conversion and retention. Drive strategic direction for ML initiatives in marketing, engagement, and growth by identifying opportunities where AI/ML can optimize our customer funnel. Oversee the end-to-end development of machine learning models such as lifetime value prediction, churn risk modeling, customer segmentation, marketing attribution, referral recommendations, and personalized communications. Collaborate cross-functionally with marketing, product, growth, and engineering teams to align machine learning initiatives with business objectives. Leverage transactional and behavioral data to enhance customer targeting, optimize acquisition spend, and improve retention strategies. Establish ML best practices, including model development, validation, deployment, and monitoring, ensuring scalability and business impact. Advocate for a data-driven culture, partnering with business leaders to drive strategic decisions through experimentation and predictive analytics. Stay ahead of industry trends, bringing cutting-edge AI/ML techniques into our marketing and growth strategies. To thrive in this role, you have 7+ years of experience developing machine learning models for marketing and growth, from inception to production, with a focus on customer acquisition, engagement, and retention. 5+ years of experience leading data science teams, with a proven track record of mentoring, coaching, and driving impactful machine learning solutions. Strong expertise in marketing and growth analytics, including experience with customer segmentation, LTV modeling, churn prediction, referral systems, and multi-touch attribution. Deep understanding of AI/ML techniques, including classification, clustering, reinforcement learning, optimization, deep learning, and NLP for customer engagement. Hands-on experience deploying machine learning models in real-world production environments, integrating with marketing tech stacks and growth platforms. Strong product intuition with the ability to work iteratively in a fast-paced, cross-functional environment. M.S. or Ph.D. in Machine Learning, Computer Science, Statistics, or a related STEM field. Proficiency in Python and SQL, with experience in building ML pipelines and wrangling large-scale data. Experience with modern ML and data engineering technologies, such as AWS, Kafka, Airflow, Redis, MySQL, Postgres, Spark, Snowflake, Looker. Exceptional communication and stakeholder management skills, with the ability to partner effectively with marketing, growth, product, and engineering teams. #LI-DA1 #LI-Onsite Below is the base salary offered for this role and level of experience. Full-time employees may also be eligible for bonus(es), competitive equity, and benefits. For commissioned roles, the base salary listed in this job description does not include incentive/variable pay. The actual base salary offered may be higher, depending on your location, skills, qualifications, and experience. Wage Notice $199,000 — $275,000 USD A little about us At Chime, we believe that everyone can achieve financial progress. We created Chime—a financial technology company, not a bank*—on the premise that core banking services should be helpful, easy, and free. Through our user-friendly tools and intuitive platforms, we empower our members to take control of their finances and work towards their goals. Whether it's starting a savings account, purchasing a first car or home, launching a business, or pursuing higher education, we're proud to have helped millions unlock their financial potential. We're a team of problem solvers, dreamers, and builders with one shared obsession: our members. From day one, Chimers have worked tirelessly to out-hustle and out-execute competitors to bring our mission to life. Their grit and determination inspire us to work harder every day to deliver the very best experience possible. We each bring an owner's mindset to our work, refusing to be outdone and holding ourselves accountable to meet and exceed the highest bars for our teams, our company, and our members. We believe in being bold, dreaming big, and taking risks, while also working together, embracing our diverse perspectives, and giving each other honest feedback. Our culture remains deeply entrepreneurial, encouraging every Chimer to see themselves as stewards of our mission to help everyday Americans unlock their financial progress. We know that to achieve our mission, we must earn and keep people's trust—so we hold ourselves to the highest standards of integrity in everything we do. These aren't just words on a wall—our values are embedded in every aspect of our business, serving as a north star that guides us as we work to help millions achieve their financial potential. Because if we don't—who will? *Chime is a financial technology company, not a bank. Banking services provided by The Bancorp Bank, N.A. or Stride Bank, N.A., Members FDIC. What we offer for our full-time, regular employees 🏢 Our in-office work policy is designed to keep you connected - with four days a week in the office and Fridays from home for those near one of our offices, plus team and company-wide events depending on location. 💻 Benefits that support your work and life, including backup child, elder, and pet care and subsidized commuter benefits for eligible employees. ✨ Comprehensive health, financial, and wellbeing benefits designed to support you at every stage of life. 🏝 Generous vacation policy and company-wide paid days off 🫂 1% of your time off to support local community organizations of your choice 👟 Annual wellness stipend to use towards eligible wellness related expenses 👶 Up to 22 weeks of paid parental leave for birthing parents and 12 weeks of paid parental leave for non-birthing parents 👪 Access to family planning reimbursement 💚 A challenging and fulfilling opportunity to join one of the most experienced teams in FinTech and help millions unlock financial progress We know that great work can’t be done without a diverse team and inclusive environment. That’s why we specifically look for individuals of varying strengths, skills, backgrounds, and ideas to join our team. We believe this gives us a competitive advantage to better serve our members and helps us all grow as Chimers and individuals. Chime is proud to be an Equal Opportunity Employer. We consider qualified applicants without regard to race, color, ancestry, religion, sex, national origin, sexual orientation, gender identity, age, marital or family status, disability, genetic information, veteran status, or any other legally protected basis under provincial, federal, state, and local laws, regulations, or ordinances. We will also consider qualified applicants with criminal histories in a manner consistent with the requirements of state and local laws, including the San Francisco Fair Chance Ordinance, Cook County Ordinance, NYC Fair Chance Act, and the LA City Fair Chance Ordinance, and consistent with Canadian provincial and federal laws. If you have a disability or special need that requires accommodation during any stage of the application process, please contact: accommodations@chime.com . To learn more about how Chime collects and uses your personal information during the application process, please see the Chime Applicant Privacy Notice .

Задачи: — Сопровождение и развитие пайплайна автономного транспорта: интеграция модулей в единый процесс, поддержка совместимости версий, расследование сбоев на стыках компонентов. — Создание инструментов для разработки и мониторинга: обеспечение воспроизводимости прогонов, разработка инструментов для непрерывного мониторинга качества, быстрого разбора инцидентов и регрессов. — Масштабирование разработанных алгоритмов: перенос решений на новые платформы и конфигурации без потери стабильности, поддержка новых автомобильных платформ. Требования: — Уверенное владение C++ и Python. — Понимание устройства сложных многокомпонентных систем. — Умение разбираться в чужом коде и находить причины проблем на стыках компонентов. — Аккуратность, организованность и доведение задач до конца. Будет плюсом: — Опыт работы с ROS, ROS 2 или похожими фреймворками. — Опыт работы с пайплайнами обработки данных: Airflow, Dagster, MapReduce, YT. — Настройка CI/CD и автоматизация тестирования. Условия: — Компенсация 80% ДМС супругам и детям сотрудников. — Оплата ведения беременности и родов сотрудницам и жёнам сотрудников с опытом работы более двух лет. — Полный список бонусов доступен на сайте компании.

Задачи: — Развивать модели прогнозирования спроса и ценовой эластичности; — Исследовать подходы к causal inference, uplift-моделированию и оценки эффекта изменения цены; — Проектировать временную валидацию, backtesting и бизнес-метрики качества; — Работать с uncertainty, confidence, intermittent demand, cold start и long-tailSKU; — Разрабатывать логику выбора оптимальной цены с учётом бизнес-ограничений; — Организовать оценку plan/fact и мониторинг качества моделей; — Участвовать в проектировании feature engineering, batch training и batchinference на больших объёмах данных; — Проводить design review, code review и менторить ML-специалистов команды. Обязательные требования: — Опыт в классическом ML от 3 лет; — Сильная база в классическом ML, статистике и работе с табличными данными; — Опыт с forecasting, временными рядами и gradient boosting: LightGBM,CatBoost или XGBoost; — Понимание causal inference и экспериментального дизайна; — Опыт доведения ML-моделей до production; — Уверенное владение Python и SQL; — Понимание временной валидации, data leakage, calibration и uncertaintyestimation; — Опыт работы с Airflow или аналогичным оркестратором; — Понимание принципов распределённой обработки данных, партиционирования и оптимизации вычислений; — Умение связывать ML-метрики с измеримым бизнес-эффектом; — Опыт в retail, e-commerce, pricing или demand forecasting; — Практический опыт с PySpark, Trino, Iceberg, S3, dbt или ClickHouse; — Опыт с price optimization, hierarchical forecasting или operations research; — Опыт построения ML-мониторинга и проведения A/B-тестов. Компания рассматривает кандидатов только из России. Формат работы: Удаленка, Гибрид, Офис(Москва, Краснодар) Уровень позиции: Senior

Задачи: — Разрабатывать адаптеры интеграций с внешними источниками (REST, SOAP, JDBC, Kafka) по шаблонам проекта: конфигурация маппингов, конвертация XML→JSON, валидация по JSON Schema — Проектировать и реализовывать хранение данных: DDL ClickHouse (ReplacingMergeTree, дедупликация, партиционирование), Kafka-топики, при необходимости — кеш в Redis — Реализовывать отказоустойчивость интеграций: retry с backoff, Circuit Breaker, Rate Limiting, DLQ, fallback к устаревшим данным — Развивать REST-фасад данных: точечные, batch- и портфельные запросы, асинхронная загрузка, метаданные свежести — Участвовать в проработке архитектуры: выбор типа реализации (микросервис / Airflow DAG), оценка профиля нагрузки и capacity, оформление ADR — Настраивать мониторинг и алерты по метрикам (latency, reuse rate, consumer lag), поддерживать CI/CD-пайплайны Требования: — Опыт коммерческой разработки на Java 11+ и Spring Boot от 2–3 лет: конфигурация через application.yml, profiles, Actuator — Опыт работы с Apache Kafka: producer/consumer, партиционирование по ключу, consumer groups, семантики доставки (acks=all), DLQ, борьба с lag — Уверенный SQL — Понимание колоночных СУБД — Готовность быстро освоить ClickHouse: движки MergeTree-семейства, FINAL vs argMax, партиционирование, материализованные представления — Опыт интеграций по REST и SOAP: таймауты, retry с экспоненциальным backoff, обработка ошибок — Работа с JSON и XML (конвертация, JSONPath/XPath, XSD) — Понимание паттернов отказоустойчивости: Circuit Breaker, Bulkhead, Rate Limiting, fallback-стратегии — Опыт работы с кешированием (Redis или аналоги): cache-aside, TTL, обоснование включения кеша метриками — Понимание версионирования контрактов: JSON Schema, совместимость BACKWARD, опыт со Schema Registry будет сильным плюсом

Обязанности: — Разработка и поддержка административного портала на React/TypeScript: приложения, роли и доступы, секреты, пространства, ресурсы, репозитории и базовые образы, модели, мониторинг и отчёты; — Разработка и доработка REST API на Python/FastAPI в сервисах портала, шаблонизатора и нотификаций: эндпоинты, схемы Pydantic, сервисный слой, доступ к PostgreSQL; — Ведение фичи целиком: контракт OpenAPI, реализация на бэкенде, генерация клиента, экран и проверка прав; — Ролевая модель на фронте и авторизация на бэкенде; — Интеграции с GitLab, Vault, Airflow, Superset и смежными сервисами платформы; — Контейнеризация своих сервисов и участие в выкладке в Kubernetes через существующие CI/CD-пайплайны; — Тесты: pytest на API, Vitest и e2e на интерфейс. Требования: — Опыт коммерческой разработки и на TypeScript/React, и на Python — от 4 лет суммарно, из них не меньше двух лет на каждом стеке; — React 18: многостраничное приложение, роутинг, формы, таблицы, разграничение экранов по ролям; — Уверенный TypeScript; — Работа с REST и OpenAPI: проектирование контракта и использование сгенерированного клиента; — Python и FastAPI: асинхронные эндпоинты, Pydantic, структура роутер — сервис — репозиторий; — PostgreSQL, SQLAlchemy, миграции Alembic; — Аутентификация и авторизация: OAuth/OIDC, Keycloak, JWT; — Docker и понимание, как сервис живёт в Kubernetes; — Git и код-ревью; — умение самому довести задачу от API до интерфейса. Условия: — Работу в аккредитованной IT-компании; — Оформление по срочному ТД; — Гибкое начало рабочего дня: с 08:00 до 11:00 (по МСК); — ДМС со стоматологией, телемедициной и полисом ВЗР; — Возможность взять больничный без больничного: 7 дней в году; — Поэтапную адаптацию от hr и линейного руководителя; — Ревью и развитие: оцениваем результаты, обсуждаем карьерные цели и выстраиваем индивидуальный план развития; — IT-конференции, курсы, тренинги и сертификации за счет компании; — Корпоративный английский; — Развитие личного бренда: готовим спикеров к выступлениям на конференциях, помогаем в написании статей; — Внутренние митапы, онлайн/офлайн активности (квизы, вечера настольных игр, спортивные мероприятия).

Задачи: — Проектировать и поддерживать интеграцию источников данных (взаимодействие с процессинговыми системами и АБС); — Организовывать мониторинг актуальности входящих данных и оперативно реагировать на инциденты; — Готовить данные для загрузки в оговоренные форматы хранения (Data Lake / DWH) для потребления смежными командами; — Разрабатывать и оптимизировать витрины данных для BI-отчетности в Superset и PowerBI; — Проводить глубокую проверку качества данных (Data Quality), выявлять аномалии и устранять корневые причины ошибок; — Обеспечивать бесперебойную актуальность данных, нести ответственность за соблюдение SLA и быстрое восстановление при авариях. Требования: — Опыт работы в направлении финтех; — Отличное знание SQL (DDL/DML) в PostgreSQL и ClickHouse; — Отличные навыки оптимизации SQL-запросов и конфигурирования в PostgreSQL; — Отличные навыки работы с Python, опыт работы с асинхронными сервисами; — Опыт написания и поддержки DAG-ов в Airflow. Условия: — Работа над международными продуктами на стыке стартап-подхода и enterprise-надежности; — Гибридный формат работы в офисе в Казани; — Возможность релокации (обсуждается индивидуально).

About LawnStarter: LawnStarter is the nation's leading on-demand marketplace for lawn care and outdoor services, with over $150M in annual bookings. The company is expanding beyond lawn care to become a one-stop shop for all home services, operating across three brands (LawnStarter, Lawn Love, Home Gnome) on a single shared platform. About Analytics at LawnStarter: The analytics team is small and senior, supporting the entire company including product, marketing, operations, and finance. The data platform is built on a centralized Redshift data warehouse, modeled in dbt and orchestrated by Airflow, with Segment feeding event data. The team is mid-migration to Lightdash as the single BI platform, replacing Tableau and Metabase. Currently, governance tasks are side work done by analysts, and this role is dedicated to data governance. The Role: You will be the first dedicated person at LawnStarter responsible for data governance, owning the trustworthiness of data and the roadmap to improve it quarterly. Responsibilities include ensuring quality and freshness of source data, pipelines, reports, metric definitions, Segment event tracking standards, Lightdash workspace health, data feeding machine learning models, and data security. You will collaborate with product, marketing, operations, and finance to understand business data needs and prioritize platform work. This is a hands-on managerial role starting solo, building automation, fixing issues, and establishing scalable processes. Eventually, you will hire and lead a Lead Analytics Engineer. Key Differentiators: - First dedicated governance role, reshaping existing governance standards. - Own the data roadmap, discovering and prioritizing business needs. - Full ownership from source data to ML models. - Lead the migration to Lightdash, setting up permissions and structure. Responsibilities: - Develop and manage the data roadmap balancing stakeholder needs and platform health. - Implement automated monitoring for data quality and freshness. - Maintain data lineage and impact analysis to assess downstream effects of changes. - Administer Lightdash workspace, permissions, and rollout. - Extend and guard the semantic layer ensuring one governed definition per metric. - Govern Segment event tracking catalog, standards, and drift detection. - Ensure AI data readiness for internal AI tools querying the warehouse. - Manage data security and privacy including access controls and compliance with US state privacy laws. - Maintain governance documentation, ownership models, and review processes. Challenges to Solve: - Convert business requests into a prioritized data roadmap. - Ensure Lightdash migration improves platform usability and governance. - Complete and maintain the semantic layer. - Prevent entropy in event tracking and maintain standards. - Proactively detect and resolve data pipeline breakages. Success Metrics (Year 1): - Zero pipeline incidents from unannounced source data changes. - Zero freshness incidents with stakeholders always seeing up-to-date dashboards. - All business areas self-serve on official, well-maintained metrics and dashboards. - Retire Tableau and Metabase. - Every Segment event has an owner and meets standards. - Governance operates as a documented, sustainable system. Requirements: - Passion for data governance and making data systems trustworthy. - Daily use of AI tools (Claude Code, Copilot, ChatGPT) for automation and anomaly triage. - Hands-on manager accountable for others' output and still actively building. - Product-minded, able to translate vague requests into prioritized plans. - Automation-first approach to quality checks. - Ability to enforce standards with clear rules and good tooling. Role is not: - Large team leadership initially; starts solo with potential to grow. - Policy or committee role; hands-on fixing with code, config, or conversation. - BI analyst role focused on dashboard building. - Babysitting a finished system; role involves building and maturing the platform. Tech Stack: - Warehouse & pipelines: Redshift, dbt, Airflow - Ingestion: Fivetran, custom Airflow pipelines - Event tracking: Segment - BI: Lightdash (primary), Tableau and Metabase (sunsetting) - AI tooling: Claude Code, Codex, Brain (internal AI toolkit) - Observability: AI-powered Analytics Engineer agent for freshness monitoring, anomaly detection, dbt lineage Benefits: - Base salary $75k-$120k/year - Fully remote work with deep focus environment - Async collaboration - Flexible PTO - Equal employment opportunity and compliance with nondiscrimination laws