Starszy Analityk

Informacje o ApprovalMaxApprovalMax to szybko rozwijająca się firma B2B SaaS, która pomaga firmom zautomatyzować przepływy pracy związane z zatwierdzaniem i kontrolę finansową. Dzięki globalnemu zespołowi składającemu się z ponad 100 osób w Wielkiej Brytanii, Europie, Ameryce Północnej, Australii i Republice Południowej Afryki tworzymy oprogramowanie, które ma znaczenie i szybko się skaluje. Przegląd ról Podlegający dyrektorowi ds. danych starszy analityk będzie odpowiedzialny za relację analityczną między centralnym centrum danych a odpowiednią funkcją (marketing, przychody lub produkt).

To jest podwójna rola. Będziesz wykonywać krytyczne prace analityczne, budując modele, dashboardy i spostrzeżenia, na których opiera się Twoja funkcja. Będziesz właścicielem sposobu, w jaki ta funkcja wykorzystuje dane, ustalając rytmy, umowy SLA i standardy, dzięki którym analityka stanie się prawdziwym partnerem firmy, a nie działem obsługi.

To nie jest rola dla kogoś, kto chce otrzymać dobrze zdefiniowany brief i zgodnie z nim wykonać. Model szprych w ApprovalMax jest obecnie budowany, a osoba na tym stanowisku będzie miała realny wpływ na to, czym się stanie, przede wszystkim ze względu na swoją funkcję i jako szablon działania szerszego zespołu ds. danych w miarę upływu czasu. Powinieneś czuć się równie komfortowo podczas definiowania sposobu działania analityki, jak podczas wykonywania samej pracy analitycznej.

Praca zdalna - kandydaci muszą mieć siedzibę w Wielkiej Brytanii, Portugalii, Serbii lub Mołdawii. Kluczowe obowiązki Funkcja Analityka Posiadaj powiązania analityczne z funkcjami marketingu, przychodów lub produktu: zrozum ich priorytety, przewiduj ich potrzeby w zakresie danych i dostarczaj analizy, które wpływają na decyzje, a nie tylko je informują. Twórz i utrzymuj podstawowe dashboardy, raporty i modele, na których opierają się poszczególne funkcje, i weź odpowiedzialność za ich dokładność, aktualność i użyteczność.

Przekładaj niejednoznaczne pytania biznesowe na jasne ramy analityczne; jasno formułuj założenia i dostarczaj użytecznych wyników, zanim dostępne będą doskonałe dane. Wprowadź kontekst międzyfunkcjonalny do analizy funkcji, łącząc wykorzystanie produktu, przychody i dane operacyjne, aby uzyskać spostrzeżenia, których nie przeoczyłby widok jednofunkcyjny. Własność modelu Spoke Zdefiniuj i udokumentuj działający model pomiędzy centrum danych a odpowiednią funkcją: własność metryk, przyjmowanie żądań, umowy SLA dotyczące realizacji, ścieżki eskalacji i oczekiwania dotyczące świeżości danych.

Bądź właścicielem domeny funkcji w ramach Centralnego słownika wskaźników KPI i metryk oraz wprowadzaj dodatki i konflikty do procesu zarządzania, zamiast pozwalać na kumulowanie się definicji cieni. Dokumentuj wiedzę dziedzinową, preferencje interesariuszy i analityczne przypadki brzegowe, aby można było przekazywać lub skalować funkcje bez zaczynania od zera. Weź udział w planowaniu zatrudnienia, identyfikując, gdzie w miarę rozwoju firmy potrzebne będą zdolności analityczne.

Samoobsługa i raportowanie Twórz i utrzymuj pulpity nawigacyjne oraz automatyczne raporty (Power BI, Amplitude), aby zmniejszyć zależność od centrum w przypadku powtarzających się pytań. Twórz przejrzystą dokumentację, którą inni mogą weryfikować, rozszerzać i na której opierać: definicje metryk, uwagi dotyczące metodologii i zastrzeżenia dotyczące danych. Aktywnie poszukuj możliwości przeniesienia powtarzających się prac analitycznych do samoobsługi, uwalniając w ten sposób możliwości centrum w zakresie analiz o wyższej wartości.

Analiza wspomagana sztuczną inteligencją i przepływy pracy agentów Używaj narzędzi wspomaganych przez LLM i agentów kodujących AI jako domyślnej części analitycznego przepływu pracy - do eksploracji danych, generowania zapytań, syntezy spostrzeżeń i dokumentacji. Dzięki tym narzędziom powinieneś działać szybciej i dokładniej, a nie tylko być ich świadomym. Pomóż osadzić przepływy pracy agentów w zespole funkcyjnym, pokazując interesariuszom, jak uzyskiwać odpowiedzi z danych bez konieczności ciągłego angażowania analityka.

Weź udział jako praktyk i użytkownik narzędzi do obsługi języka naturalnego i zamiany tekstu na SQL tworzonych przez lidera platformy danych. Jakość danych i zarządzanie Zgłaszanie problemów z jakością danych przed liderem platformy danych; zrozum, w jaki sposób Twoje analizy zależą od konkretnych rurociągów i kontraktów, i aktywnie podnoś ryzyko. Uczestniczyć w procesie przyjmowania i cotygodniowej segregacji; pomagają klasyfikować i określać zakres żądań przychodzących z funkcji.

Upewnij się, że nowe funkcje produktu, zmiany cen lub ruchy GTM zostaną odzwierciedlone w definicjach wskaźników i pulpitach nawigacyjnych przed wprowadzeniem na rynek, a nie po nim. Mentoring i sposoby pracy Zapewnia wskazówki techniczne, ramy analityczne i przeglądy kodu dla młodszych analityków. Udział w zwinnych przepływach pracy (Kanban/Scrum) i sesjach planowania; dbaj o to, aby Twoja praca była widoczna, a priorytety jasne.

Pomóż kształtować standardy dokumentacji i normy analityczne, które będą obowiązywać w miarę skalowania zespołu. Czego szukamy Ponad 4 lata praktycznego doświadczenia na stanowisku analityka danych, z udokumentowaną umiejętnością pracy w wielu domenach danych i dostarczania analiz starszym interesariuszom biznesowym. Zademonstrowane wykorzystanie agentów kodujących AI i narzędzi wspieranych przez LLM jako podstawowej części analitycznego przepływu pracy, nie okazjonalnie, ale domyślnie.

Powinieneś być w stanie pokazać, jak te narzędzia zmieniły szybkość i głębokość Twojej pracy. Budujemy funkcję danych gotową do agenta i ta rola musi modelować to podejście. Silne umiejętności SQL i biegłość w języku Python w zakresie manipulacji, automatyzacji i analizy danych, z doświadczeniem w pisaniu kodu o jakości produkcyjnej, a nie tylko skryptów ad hoc.

Doświadczenie z nowoczesnymi narzędziami BI i analityką produktów - Power BI, Amplitude, Looker lub równoważnymi - w tym w tworzeniu dashboardów, z których faktycznie korzystają interesariusze nietechniczni. Doświadczenie w dostarczaniu analiz łączących dane z wielu systemów źródłowych (CRM, produkt, finanse, marketing), aby odpowiedzieć na pytania, na które żaden pojedynczy zespół nie byłby w stanie odpowiedzieć sam. Umiejętność jasnego i zwięzłego przekazywania wniosków starszym, nietechnicznym odbiorcom, w formie pisemnej, ustnej i poprzez wizualizacje.

Doświadczenie w pracy w ramach procesu zarządzania metrykami: definicje, własność i rozwiązywanie konfliktów między konkurującymi liczbami. Potrafisz swobodnie operować niejednoznacznością, potrafisz określić zakres niejasnego pytania, jasno sformułować rozsądne założenia i dostarczyć czegoś przydatnego, zanim powstaną doskonałe dane. Miło jest mieć doświadczenie w firmie oferującej produkty SaaS lub B2B, z ekspozycją na wskaźniki subskrypcji (ARR, NRR, rezygnacja, ekspansja), analitykę wykorzystania produktów i analizę ścieżki GTM.

Znajomość dbt lub podobnych frameworków transformacji; zrozumienie, w jaki sposób warstwy semantyczne i modele danych stanowią podstawę analityki samoobsługowej. Doświadczenie w pracy lub pomaganiu w ustanawianiu wbudowanego modelu analitycznego (szprycha, partner biznesowy lub równoważny). Ekspozycja na wzorce aplikacji LLM, szybkie projektowanie, zamianę tekstu na SQL lub wykorzystanie modeli językowych do eksploracji danych i podsumowywania spostrzeżeń.

Doświadczenie w mentorowaniu młodszych analityków lub ustalaniu standardów analitycznych w zespole. Co oferujemy Świadczenie zdrowotne i dobre samopoczucie Stypendium Konfiguracja biura domowego - jednorazowy zwrot 500 GBP, okres próbny 26 dni płatnego urlopu 1 dodatkowy dzień wolny z okazji urodzin Nagroda finansowa za lata pracy Regularne przeglądy wynagrodzeń oparte na wynikach Rozwijający się międzynarodowy biznes z ponad 10 000 subskrybentów Pierwotnie opublikowane w Himalajach