Инженер по продуктовой аналитике
Компания: TaxDome
Тип занятости: FULL_TIME
О TaxDome
В TaxDome мы создаем платформу №1 для управления практикой бухгалтерских фирм в США и мире. Основанная в 2017 году, наша компания выросла до команды из более чем 400 полностью удаленных сотрудников в более чем 40 странах, обслуживая десятки тысяч бизнесов по всему миру с миллионами конечных клиентов.
Как мы работаем
Вы станете частью глобально распределенной команды, построенной на доверии, ответственности и самоуправлении. Мы фокусируемся на результатах, а не на активности — отдавая приоритет четкой ответственности, прагматичным решениям и подотчетности за результаты, а не жестким процессам. Сотрудничество — центральный элемент нашей работы: мы открыто общаемся, рано привлекаем нужных людей и постоянно улучшаем то, как мы вместе создаем продукты и команды.
Об этой роли
Мы ищем Инженера по продуктовой аналитике в команду данных TaxDome — группу, которая разрабатывает и поддерживает хранилище данных на BigQuery. Вы будете работать над всем жизненным циклом данных: проектировать и развивать модели данных, подключать новые источники, создавать аналитику для продуктовых и бизнес-команд, а также вносить вклад в AI-нативные рабочие процессы и агентские конвейеры. Команда работает по принципу AI-first — Claude Code и LLM-инструменты встроены в ежедневный рабочий процесс, а не являются экспериментом. Это полностью удаленная роль, мы нанимаем сотрудников с привязкой к европейским часовым поясам.
Наш технологический стек
- Облако: Google Cloud Platform (BigQuery, GCS, GKE/Kubernetes)
- DWH: BigQuery (межрегиональная безопасность, безопасность на уровне столбцов, маскирование PII)
- Трансформации и загрузка данных: dbt & Python
- Оркестрация: Apache Airflow на Kubernetes, Python ETL
- BI: Data Studio
- Процесс: GitLab, CI-проверки для архитектуры слоев, помощь AI в проверке кода
- AI: Claude Code, LLM-разработка и аналитика
Ваши обязанности
- Подключение новых источников данных «под ключ» — от сырой загрузки до сертифицированных витрин.
- Повышение качества данных: тесты, контракты, дашборды с метриками и мониторинг аномалий.
- Вклад в развитие архитектуры хранилища: соглашения, проверка кода, документация и AI-готовность контрактов на данные.
- Создание и поддержка дашбордов для продуктовых и бизнес-команд; проектирование метрик и обеспечение их доступности для самообслуживания.
- Проведение аналитической работы от бизнес-вопроса до воспроизводимого анализа с четкой рекомендацией к решению.
- Разработка моделей и аналитики с использованием AI-ассистентов (Claude Code и аналогичных) как основного рабочего процесса, а не как ускорения.
- Помощь в построении AI-нативных командных процессов: автоматизация рутинной работы, агентские конвейеры для документации, тестирования и ad-hoc анализа.
- Выполнение роли переводчика между бизнес-вопросами и дизайном моделей данных.
Что вы принесете с собой
Обязательно
- Подтвержденный опыт работы в сфере данных — инжиниринг аналитики, анализ данных с инженерным уклоном или инжиниринг данных с сильными аналитическими способностями.
- Продвинутый SQL — вы уверенно пишете и ревьюите сложные запросы и рассуждаете о компромиссах в производительности.
- Практический опыт работы с dbt в продакшене: инкрементальные модели, снимки, тесты, макросы и организация проектов.
- Опыт проектирования слоев DWH и рассуждений о компромиссах: нормализация против витрин, полная перестройка против инкрементальной, SCD2.
- Python для ETL-задач и анализа данных.
- Опыт создания дашбордов и метрик с возможностью доведения анализа до принятия решения — не просто таблицы.
- Реальный, глубокий опыт работы с AI-ассистентами в вашем ежедневном рабочем процессе — LLM как основной инструмент, а не эпизодический эксперимент.
- Опыт работы с Airflow или другой платформой оркестрации.
- Продвинутое управление стейкхолдерами и проектами: способность взять нечеткую бизнес-проблему, разложить ее на план и самостоятельно довести до завершения.
Желательно
- Опыт продуктовой аналитики SaaS: метрики PLG, анализ воронки, когортное моделирование.
- Опыт работы с данными GA4, HubSpot или Stripe.
- Понимание требований к конфиденциальности данных: GDPR, маскирование PII, policy tags.
- Опыт создания агентских конвейеров или автоматизаций на основе LLM API.
Что мы предлагаем
- Конкурентная заработная плата, выплачиваемая в USD, прозрачно раскрываемая до первого собеседования.
- Полностью удаленная работа с гибким графиком.
- 30 оплачиваемых выходных дней в год плюс больничные по необходимости.
- Поддержка здоровья и благополучия.
- Бюджет на обучение и развитие для поддержки вашего профессионального роста.
- Компенсация уроков английского языка.
- Компенсация коворкинга.
- Оборудование, предоставляемое компанией (условия могут варьироваться в зависимости от роли).
- Высокий уровень автономии и ответственности в работе.
- Возможность оказать реальное влияние на быстрорастущую глобальную SaaS-компанию.
- Командная, международная команда с сильным продуктовым мышлением
