Technical Operations Analyst, User Safety & Risk Operations

О позиции

Команда User Safety & Risk Operations защищает продукты и пользователей от злоупотреблений, мошенничества и рисков безопасности. Вы будете работать в подгруппе Risk Incubation & Systems, которая исследует возникающие риски, создаёт возможности для анализа данных и автоматизации, а также разрабатывает масштабируемые рабочие процессы. Роль находится в Сан-Франциско с трёхдневным присутствием в офисе.

Чем заниматься

• Понимать потребности команд в данных и определять требования к наборам данных и отчётам
• Строить, поддерживать и мониторить производственные конвейеры данных и Airflow DAGs — планирование, зависимости, повторные заполнители, устранение неисправностей
• Создавать и поддерживать переиспользуемые модели данных, кубы отчётности и операционные метрики
• Настраивать проверки качества и свежести данных, документировать происхождение и ответственность
• Документировать источники данных и преобразования для трассировки результатов до исходных записей
• Применять требования доступа и конфиденциальности при проектировании наборов данных и отчётов

Что ждут

• Сильные навыки SQL и практический опыт работы с Python для построения и поддержки конвейеров данных
• Опыт разработки и отладки запланированных конвейеров, на которые опираются другие
• Понимание моделирования данных, джойнов, дедупликации, тестирования и мониторинга
• Способность проследить неожиданную метрику до её источников и объяснить выводы
• Опыт сотрудничества с неинженерами для превращения неоднозначных требований в надёжные данные

Будет плюсом

• Опыт работы с Airflow или аналогичными инструментами оркестрации рабочих процессов
• Опыт перевода прототипов и новых рабочих процессов в надёжные масштабируемые операции

Условия

• Работа с передовыми технологиями и системами машинного обучения в международной компании
• Возможность влиять на безопасность миллионов пользователей
• Конкурентоспособный пакет компенсаций и социальных гарантий
• Возможности профессионального развития и роста внутри компании
• Коллеги с высоким уровнем экспертизы и культура технической дисциплины
• Трёхдневный офис в Сан-Франциско с гибким графиком

Навыки

• SQL
• Python
• Apache Airflow
• Data Modeling
• ETL Pipelines
• Data Quality
• Data Documentation
• Data Governance

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о случае, когда вы строили продакшн-конвейер данных, который зависел от других команд?
2. Как вы обеспечиваете качество данных и что делаете, если обнаруживаете проблемы в метрике?
3. Опишите, как вы документируете трансформации данных для коллег?
4. Как вы объясняете ограничения метрик нетехническим пользователям?
5. Какой опыт работы с Airflow у вас есть и как вы управляете DAGs?