RevOps Analytics Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Março 19

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $40.000 - $120.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

📊 Engenheiro de Analytics

👻 Score fantasma 56%

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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Lean Layer

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2019

📣 Marketing

📦 Logística

💼 Consultoria

Marketing • Logistics • Consulting

Lean Layer é uma empresa de serviços fracionados em RevOps, GTM e inteligência de negócios que ajuda empresas B2B a otimizar tecnologia de receita, análises e estratégia de go-to-market. Implementamos e mantemos infraestruturas de CRM e RevOps (principalmente Salesforce e HubSpot), construímos análises e relatórios de receita personalizados e ajudamos na operacionalização da estratégia de receita — atuando como uma extensão das equipes dos clientes para melhorar a previsão, conversão e crescimento do pipeline. A Lean Layer oferece especialistas fracionados, workshops e execução prática para gerar resultados de receita mensuráveis.

Descrição

• Design and maintain datasets and table structures • Manage warehouse performance, partitioning, clustering, and cost optimization • Maintain access controls and permissions • Structure warehouse schemas to support revenue analytics and reporting • Build and maintain ETL / ELT pipelines from revenue systems into the warehouse • Integrate data from systems such as HubSpot, Salesforce, marketing and sales analytics platforms, sales engagement platforms, billing systems, and product analytics tools • Monitor pipeline health and resolve failures • Manage schema changes from upstream systems • Ensure reliable and timely data synchronization • Manage GitHub repositories • Design and maintain analytics-ready data models • Build models for accounts, contacts, opportunities, and pipeline data • Maintain tables and models used by BI tools such as Looker • Optimize queries and support derived tables used in reporting • Ensure consistent metric definitions across reporting layers • Dashboard creation for data validation • Implement data validation and testing • Monitor pipeline health and data freshness • Identify and resolve data inconsistencies • Maintain documentation for warehouse models and data definitions

🎯 Requisitos

• 3–5 years of experience in data engineering or analytics engineering • Strong SQL skills • Experience working with data warehouses (BigQuery, Snowflake, Redshift, etc.) • Experience working with Salesforce or HubSpot as a data source • Experience building and maintaining ETL / ELT pipelines • Experience designing analytics-ready data models • Familiarity with API-based integrations and data syncing • Python for data pipelines or automation • Reverse ETL or operational data workflows • dbt or similar transformation tools • Looker or similar BI platforms • Experience with GitHub

🏖️ Benefícios

• Offers Commission • Offers Bonus

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Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

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