概述
Affirm正在重新定义信用，使其更加诚实和友好，为消费者提供“先买后付”的灵活性，无需任何隐藏费用或复利。我们正在寻找一位高技能且行动导向的分析负责人加入人力分析组织，推动我们数据基础设施、建模和报告能力的下一次演变。人力分析团队构建和维护支持Affirm关键人才项目的数据基础，包括人才招聘、整体奖励、反馈与发展以及核心员工数据。
该团队推动高质量、可信赖的人力数据的设计、建模和报告，与业务紧密合作，提供能够做出明智决策的洞察和数据产品。
在这个角色中，您将担任我们人力数据生态系统的技术负责人——设计可扩展的架构，设定工程标准，并与业务各部门合作，交付高价值、可信赖的数据产品。理想的候选人具备强大的分析工程专业知识、战略思维、与生俱来的好奇心以及通过影响力领导的能力。您将在塑造我们数据路线图、引入现代工具和自动化、提升工程最佳实践以及指导其他分析工程师方面发挥关键作用。
加入我们的团队，帮助构建Affirm下一代的人力分析。
您的职责
- 设计并交付关系型和非关系型数据库模型、数据管道、报告和可视化解决方案，同时支持分析开发生命周期（ADLC）的所有阶段，包括需求收集、设计、开发、测试和部署。
- 开发、维护和扩展稳健的ETL/ELT管道，跨HR数据源（如Workday、Greenhouse Recruiting、内部工具如Arbor），确保可靠性、性能和可扩展性。
- 架构并实施优化的可扩展数据模型，以便于分析查询和长期维护。
- 确保所有数据资产的数据质量、完整性和可靠性，引入自动化和最佳实践进行监控和验证。
- 与人力分析利益相关者合作，将需求转化为合理的技术解决方案，并影响长期数据架构决策。
- 管理和优化云数据仓库基础设施（如Snowflake），包括性能调优、成本管理和安全访问模式。
- 利用AI和LLM自动化数据质量检查、增强元数据管理，并从非结构化HR数据中提取洞察。
- 关注技术最佳实践，并倡导人力分析团队的工程卓越。
- 拥有并管理所有人力分析系统的数据治理、安全、隐私和保留标准。
我们寻找的条件
- 5年以上经验并精通dbt（数据构建工具）、SQL和Python，包括：
- 具有编写清晰、计算效率高的代码的经验，涉及通过dbt、SQL和Python进行ETL过程和数据操作。
- 展示了设计和构建高效、分析就绪数据模型的能力，通过dbt将原始或非结构化数据转化为定义良好的数据集市。
- 熟悉生产级IDE（如Cursor、Visual Studio）和版本控制（如git，特别是GitHub）。
- 使用标准Python分析包的经验（如Pandas、NumPy）。
- 需要具备以下经验：
- Snowflake或其他云数据仓库。
- Sigma或其他现代BI平台。
- Fivetran或类似的集成平台，用于集成结构化、非结构化或不明确的数据格式。
- Airflow或其他编排平台。
- 优先具备以下经验：
- 利用LLM进行数据转换或分析；MLOps。
- 数据湖和/或Iceberg表格式。
- 使用Python或类似语言进行自定义数据应用开发（如Streamlit仪表板、Slackbots）。
- 其他资格：
- 强烈的责任感、智力好奇心，以及在动态、快节奏和模糊环境中创造性和批判性思考的能力。
- 展示了提供技术领导力、影响力的能力…
