我们的客户
一家快速发展的、由风险投资支持的广告技术初创公司，总部位于旧金山。他们已经筹集了1200万美元的资金，正在改变企业对企业营销人员接触理想客户的方式。他们的身份解析技术融合了商业和消费者信号，将静态受众列表转换为高匹配和跨渠道的细分市场，而无需使用cookie。通过将第一方和第三方数据转化为可以在Meta、Google和YouTube等平台上精准定位的受众，他们使营销团队能够提高匹配率，减少广告支出浪费，并加速销售线索增长。凭借对传统上专注于消费者活动的渠道中商业买家行为的深刻理解，他们正在重新定义企业品牌如何扩大需求生成和基于账户的努力。
关于我们
Catalyst Labs是一家领先的人才代理机构，专注于应用人工智能、机器学习和数据科学领域。我们作为一家深度嵌入客户招聘运营的代理机构而脱颖而出。
我们直接与推动应用智能下一波浪潮的创始人、首席技术官和人工智能负责人合作，从模型优化到产品化的AI工作流程。我们自豪于促进与您的技术专长、创造性解决问题的思维方式以及在不断发展的智能系统世界中的长期增长轨迹相一致的对话。
地点
旧金山
工作类型
全职
薪酬
高于市场的基本工资+奖金+股权
角色与职责
• 领导从数据摄取到洞察的端到端数据平台的设计、开发和扩展，确保数据快速、可靠并为业务使用做好准备。
• 构建和维护可扩展的批处理和流处理管道，在可信赖和低延迟系统中转换多样的数据源和第三方应用程序接口。
• 全面负责可靠性、成本和服务水平目标。这包括实现99.9%的正常运行时间，保持分钟级延迟并优化每TB的成本。进行根本原因分析并提供持久的解决方案。
• 运营推理管道，使用大型语言模型和检索增强生成来增强和丰富数据评分和质量保证。管理版本控制、缓存和评估循环。
• 跨团队协作，通过创建明确的数据合同、所有权模型、生命周期流程和基于使用的决策来交付数据作为产品。
• 指导数据湖和整个管道堆栈的架构决策。在做出内部构建或外部购买的实际决策时，记录数据沿袭、权衡和可逆性。
• 扩展与应用程序接口和内部服务的集成，同时确保数据一致性、高数据质量并支持实时和批处理用例。
• 指导工程师、审查代码并提高团队的整体技术标准。在整个组织中推广数据驱动的最佳实践。
资格
• 计算机科学、计算机工程、电气工程或数学的学士或硕士学位。
• 优秀的书面和口头沟通能力；积极主动和协作的心态。
• 在混合或分布式环境中具有强烈的所有权和责任感。
• 创始人级别的行动倾向，识别瓶颈、自动化工作流程，并根据可衡量的结果快速迭代。
• 展示出教授、指导和清晰记录技术决策和模式的能力。
核心经验
• 6到12年构建和扩展生产级数据系统的经验，具有数据架构、建模和管道设计的深厚专业知识。
• 精通SQL（大数据集上的查询优化）和Python技能。
• 拥有分布式数据技术（Spark、Flink、Kafka）和现代编排工具（Airflow、Dagster、Prefect）的实践经验。
• 熟悉dbt、DuckDB和现代数据栈；具有IaC、CI/CD和可观察性的经验。
• 接触过Kubernetes和云基础设施（AWS、GCP或Azure）。
• 加分项：具备快速入职和系统集成的强大技能。
• 在高增长初创公司（10到200人）或早期环境中具有强烈产品思维的经验。
