Analytics Engineer, Finance and Modeling

О позиции

Вы присоединяетесь к команде In Tandem — компании, создающей технологии для поддержки семей через четыре бренда: OurFamilyWizard, Cozi, FamilyWall и Custody Navigator. Вашими ключевыми задачами станут внедрение управляемых метрик (ARR, churn rate, LTV/CAC), автоматизация финансовой отчётности с помощью marimo вместо Tableau, настройка автоматического рекурса транзакций и построение прогнозных моделей для CFO и совета директоров. Проект базируется на dbt в Databricks с Unity Catalog и внутренним AI-агентом для бизнес-запросов. Вы станете инженером, который владеет данными от вопроса CFO до финального расчёта и отчёта.

Чем заниматься

• Разработка и документирование метрик (ARR, renewal rate, churn, CAC) в dbt с тестами в Unity Catalog
• Миграция ежемесячной финансовой отчётности из Tableau в marimo с автоматическим запуском
• Настройка автоматического рекурса транзакций между app stores, платёжными процессорами и главной бухгалтерией
• Построение прогнозных моделей: когортный анализ, прогнозы удержания и выручки, LTV по источникам привлечения
• Внедрение ценового моделирования и анализа влияния промо перед запуском продуктов
• Создание таблиц со скорингом оттока и uplift-моделирование в dbt и Unity Catalog
• Ответы на бизнес-вопросы через внутренний AI-агент на основе семантического слоя

Что ждут

• 3+ года в аналитической инженерии, data science, BI-инженерии или продвинутой аналитике
• Статистическое моделирование в производственных процессах: прогнозное моделирование, survival analysis, cohort analysis
• Опыт работы с подписочными метриками: ARR/MRR, renewal, churn, LTV/CAC
• Глубокое знание SQL и dimensional modeling с опытом проектирования marts
• Python и Git как ежедневные инструменты разработки
• Понимание принципов работы app stores и платёжных систем
• AI-профессионализм: опыт работы с код-агентами (Claude Code, agent SDKs)
• Финансовая грамотность и способность объяснять любые числовые результаты

Будет плюсом

• dbt, Databricks и Unity Catalog (или аналогичный lakehouse)
• Опыт рекурса транзакционных данных в финансовые системы записи
• Code-first notebook отчётность (marimo, Hex, Streamlit, Quarto)
• Опыт согласования метрик с финансовым департаментом

Условия

• Работа над технологиями, реально влияющими на жизнь миллионов семей
• Прямой контакт с CFO и советом директоров через ваши модели
• Использование современного стека: dbt, Databricks, Unity Catalog, marimo
• Интеграция AI-агентов в ежедневную аналитическую работу
• Небольшая команда с широким scope и прямым impact
• Дальнейшие карьерные возможности в растущей финтех-компании

Навыки

• SQL
• Python
• Git
• dbt
• Databricks
• Unity Catalog
• Statistical Modeling
• Forecasting
• Cohort Analysis
• LTV/CAC
• Subscription Metrics
• Data Warehousing
• Dimensional Modeling
• Data Reconciliation
• Marimo
• AI Agents
• Machine Learning
• Business Intelligence

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о проекте, где вы построили прогнозную модель для бизнеса. Какую бизнес-проблему она решала и как оценивали качество модели?
2. Как вы подойдёте к реализации метрики ARR для компании с несколькими SaaS-продуктами и разными моделями ценообразования?
3. Опишите случай, когда два источника данных давали разные цифры. Что вы сделали и как решили проблему?
4. Какие принципы вы применяете при создании тестов в dbt для финансовых метрик? Приведите пример.
5. Как вы используете AI-агентов в своей повседневной работе? Приведите пример, где они значительно ускорили задачу.