Senior Analytics Engineer

🕒 Agosto 5

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $140.000 - $160.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

📊 Engenheiro de Analytics

👻 Score fantasma 4%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Digible, Inc

SiteLinkedInTodas as Vagas

51 - 200 funcionários

📣 Marketing

🏠 Imobiliário

☁️ SaaS

💰 $250.000 Seed Round em 2018-04

Marketing • Real Estate • SaaS

A Digible, Inc. é uma agência de marketing inovadora que se especializa na indústria multifamiliar. A empresa fornece estratégias personalizadas de mídia paga e mídia orgânica, aproveitando tecnologia inovadora e análises orientadas por dados para aumentar a visibilidade e a reputação dos clientes. A Digible, Inc. oferece serviços que incluem SEO, marketing de mídia social e gerenciamento de reputação, com forte foco em programas mensuráveis e centrados no cliente. Como parceiro certificado do Google e Meta Business, a Digible é reconhecida por seu compromisso com a transparência na precificação e relatórios, promovendo uma cultura de paixão e felicidade no setor multifamiliar. A empresa é conhecida por sua abordagem transformadora ao marketing de apartamentos, esforçando-se para redefinir os padrões da indústria.

Descrição

• Drive data warehouse strategy and performance, including modeling standards, materialization strategy, query performance, and warehouse speed and cost optimization • Own Silver- and Gold-layer modeling in dbt, including clean, documented, tested, and governed models • Consolidate redundant pre-materialized views, resolve metric drift, and correct non-additive measures at risk of bad re-aggregation • Build and govern the semantic layer as a single source of truth for metric definitions • Lead BI tooling strategy and enablement, standardizing the BI stack and enabling trustworthy self-serve analytics • Partner with stakeholders and analysts to translate business questions into durable models and metrics • Establish data best practices, governance standards, and tooling for upstream domain teams • Troubleshoot data quality and consistency issues and drive root-cause, long-term fixes • Contribute to platform evolution by optimizing, refactoring, and scaling analytics infrastructure • Report to the Director of Data and partner with Data Engineering, Product, Engineering, analysts, and business stakeholders • Deliver governed metrics, performant Silver and Gold models, and standardized BI that reduce one-off data pulls and metric disputes

🎯 Requisitos

• 5-7+ years of data/analytics engineering experience, including at least 2 years in a senior capacity • Expert proficiency with SQL and data modeling tools such as dbt, Dataform, or SQLMesh • Strong command of dimensional modeling and medallion/layered architectures • Hands-on experience with at least one cloud data warehouse, such as Snowflake and/or BigQuery • Experience with data warehouse performance and cost optimization • Experience with a semantic or metrics layer, such as dbt Semantic Layer/MetricFlow, Cube, or LookML • Track record of standardizing and governing metric definitions • Proficiency with modern BI tools such as Hex, Sigma, Omni, Tableau, Looker, Metabase, or Lightdash • Working proficiency with Python for transformation, tooling, and automation • Strong proficiency with Git and version control practices • Demonstrated fluency with AI-assisted development tools • Experience working with modestly-sized, fast-paced teams • Strong communication skills and ability to partner across engineering, product, and business stakeholders • Working knowledge of iterative, value-focused technical delivery • Candidates must be located within the United States • Prolonged periods sitting at a desk and working on a computer • Must be able to lift up to 15 pounds at times • Professional references may be requested during the hiring process

🏖️ Benefícios

• 4-Day Work Week (32-Hour Work Week) • US Remote — Work From Anywhere • Profit Sharing Bonus • 3 weeks PTO + Sick Leave + Bereavement • 11 paid holidays (not counting ones that fall on a Friday) • 401(k) + Match • 75% Employer-Paid Health Benefits (Medical, Dental, Vision) • Mental and Physical Wellness Reimbursement ($75/mo each) • $1,000/year travel fund (after 3+ years) • Paid Parental Leave • Dog-Friendly Office • Monthly Social Events • Weekly lunches and snacks for in-office employees

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