Старший аналитический инженер / BI продуктовый инженер

Что предстоит делать

О роли LiftIQ ищет Senior Analytics Engineer / BI Product Engineer для создания продуктов отчётности и аналитики, которые наши команды используют для управления бизнесом. Это не традиционная роль в BI, где стейкхолдеры предоставляют спецификации, а вы просто строите дашборды. Нам нужен человек, который способен понять лежащую в основе бизнес- проблему, определить, что на самом деле нужно пользователям, и превратить неоднозначные запросы в точную, практически применимую аналитику. Зачастую лучшее решение будет отличаться от того, что было изначально запрошено. Вы должны быть готовы оспаривать требования, выявлять инсайты, о которых пользователи не догадывались спросить, и проектировать отчёты, помогающие людям принимать решения, — а не просто давать им больше данных. Это также высокотехнологичная full-stack аналитическая роль, сочетающая аналитический инжиниринг с BI product engineering. Вы будете работать с BigQuery, dbt, TypeScript, Next.js и React, активно используя Claude Code для ускорения разработки. Корректность данных критична. Неверные числа хуже падений. Вы будете отвечать за точность, надёжность и удобство использования продуктов отчётности LiftIQ от начала и до конца — от моделирования данных и определений метрик до опыта работы с дашбордами и прав доступа. Что вы будете делать • Работать напрямую со стейкхолдерами, чтобы понимать бизнес-вопросы и переводить их в полезные аналитические продукты. • Проектировать метрики, отчёты, дашборды и визуализации, которые выявляют практически применимые инсайты. • Писать сложный BigQuery SQL и создавать/расширять модели dbt, data marts и размерные модели (факты, измерения, семантические слои) • Сверять отчётность с системами-источниками и расследовать расхождения в данных. • Создавать дашборды от начала и до конца на всех уровнях: слой данных, семантический слой, слой приложения, права доступа и автоматизированные тесты. • Активно использовать Claude Code, сохраняя ответственность за лежащую в основе архитектуру, логику и корректность данных. • Защищать конфиденциальные финансовые данные и данные о компенсациях с помощью строгих серверных контролей доступа. • Писать автоматизированные тесты для метрик, бизнес-правил и прав доступа. • Документировать бизнес-логику, определения метрик и модели данных для обеспечения ясности и согласованности между командами Что мы ищем Обязательно Исключительные навыки SQL Глубокий опыт работы с аналитическим SQL, включая сложные join, оконные функции, атрибуцию, агрегацию, гранулярность данных, сверку и производительность. Опыт работы с BigQuery настоятельно предпочтителен. Сильное аналитическое и бизнес-мышление Вы способны понять, какое решение пытается принять стейкхолдер, определить, какие метрики важны, и спроектировать нечто более полезное, чем просто выполнение изначального запроса. Сильные навыки сбора требований Вы комфортно работаете напрямую с бизнес-пользователями, задаёте правильные вопросы, разбираетесь в незнакомых процессах и превращаете неоднозначность в чёткое решение. Опыт работы с dbt Опыт использования dbt в высоконагруженной production-среде данных. Опыт работы с размерным моделированием, семантическими слоями и управлением метриками. Скептицизм к данным Вы инстинктивно валидируете, сверяете, выборочно проверяете и исследуете. Вам должно быть некомфортно выпускать число, которое вы не можете объяснить. Дисциплина тестирования Опыт создания тестируемой аналитической логики и автоматизированных тестов для метрик и бизнес- правил. Опыт работы с контролем версий, гигиеной PR и модульными практиками аналитического инжиниринга. Английский: уверенное рабочее владение (B2+), способность напрямую общаться с бизнес-стейкхолдерами и собирать требования. Будет плюсом • Опыт в performance- или партнёрском маркетинге, включая CPL, CPA, EPC, ROAS и экономику медиабаинга • Опыт работы с такими платформами, как Everflow, Ringba, RedTrack, Voluum, LeadProsper или HubSpot • GCP / Cloud Run / Cloud Scheduler / Cloud Build • Python ETL и интеграции с API • Опыт работы с системами расчёта зарплат или комиссий • Claude API или другая разработка LLM-приложений • Интерактивная визуализация данных • Playwright / E2E-тестирование Технологический стек Данные: BigQuery, dbt, Python ETL, Google Sheets Приложение: Next.js 14, TypeScript, React, Tailwind, NextAuth, Neon Postgres AI: Claude Code, Claude API Тестирование: Vitest Инфраструктура: GCP, Cloud Run, Cloud Scheduler, Cloud Build, Docker Как выглядит успех Сильный человек в этой роли становится тем, к кому бизнес приходит с проблемами, а не со спецификациями для дашбордов. Если кто-то говорит: «Мне нужно понять, почему упала маржа этого байера», вы должны быть способны понять бизнес-контекст, исследовать данные, определить соответствующие метрики и возможные причины и построить нечто, что делает ответ очевидным. Вы должны одинаково комфортно отлаживать тонкую проблему гранулярности SQL, разговаривать со стейкхолдером о том, как устроен его бизнес, и использовать Claude Code, чтобы превратить полученное решение в production-дашборд. Это full-stack аналитическая роль, но самая сложная часть работы — это корректность данных, дисциплина моделирования и аналитическое суждение, а не фронтенд-разработка. Успех также означает, что стейкхолдеры доверяют вашим числам без колебаний, дашборды становятся инструментами для принятия решений, а не свалками данных, а определения метрик остаются согласованными между командами.