Director, Analytics Engineering

Как Director, Analytics Engineering, вы будете руководить командой из 8 человек и отчитываться перед VP of Data & Insights. Вы задаёте направление для всей дата-организации, остаётесь достаточно близки к работе, чтобы авторитетно направлять технические решения, и сотрудничаете с Data Engineering, Data Science, IT и руководителями бизнес-направлений. У вас будет три мандата:

• Создать надёжный, готовый к AI self-service. Поставить семантическую модель, которая корректно отвечает на бизнес-вопросы, с телеметрией, оценками (evals) и гибкостью моделей, чтобы это подтвердить и держать расходы под контролем.

• Задать стратегию того, как GitLab получает доступ к данным. Владеть моделями данных, BI-инструментами и паттернами доступа к данным через AI (Claude, MCP servers, Slack agents), которые дают всем доступ к надёжным данным.

• Создавать приложения на основе данных, на которые опирается вся компания. Выпускать production-grade приложения, которые объединяют надёжные данные, API и AI, чтобы отвечать на вопросы, с которыми не справляются дашборды.

• Создать и владеть надёжной семантической моделью с управляемыми метриками и бизнес-определениями, которая даёт согласованные ответы на бизнес-вопросы во всех инструментах

• Создавать оценки (evals) и ground-truth датасеты, измеряющие качество ответов, и использовать их для улучшений и выявления регрессий

• Внедрить телеметрию, чтобы видеть, кто использует семантическую модель и AI-инструменты, что они спрашивают и где у них возникают затруднения

• Создать систему выбора моделей (model-selection harness), чтобы GitLab мог распределять задачи между LLM и сохранять гибкость по стоимости и качеству

• Отвечать за моделирование данных и курируемые датасеты для self-service, включая владение, контракты данных, тестирование и документацию, которые делают их готовыми к AI

• Определить стратегию доступа AI к данным: когда использовать BI, Claude, MCP servers или Slack agents, с управлением и безопасностью, обеспечивающими надёжный и достоверный доступ

• Отвечать за стратегию корпоративных BI и инструментов self-service (например, Tableau, Omni), включая оценку, внедрение и стоимость

• Создавать возможности self-service, такие как Claude skills, документация и guided workflows, которые помогают людям самостоятельно находить и использовать данные

• Создавать и владеть общекорпоративными приложениями на основе данных — от одностраничных приложений, созданных с помощью Claude, до приложений внутри BI-инструментов — которые объединяют данные Snowflake, вызовы API, AI-анализ (deep dives) и запись обратно в Postgres или Snowflake

• Устанавливать инженерные стандарты для дата-приложений (безопасность, аутентификация, тестирование, развёртывание и мониторинг), чтобы они были надёжными в масштабе компании

• Задавать долгосрочную дорожную карту, увязанную со стратегией компании, и лёгкую операционную модель, которая балансирует срочные потребности стейкхолдеров с инвестициями в многократно используемые data-продукты и снижение технического долга

• Нанимать, развивать и удерживать высокоэффективную команду из 8 человек: выстраивать карьерные пути, развивать лидеров, распределять ответственность и признавать отличную работу

• Выступать в роли customer zero для GitLab и GitLab Duo в рабочих процессах с данными, делясь обратной связью с Product и Engineering

• 12+ лет опыта в analytics engineering, data engineering или BI, включая 5+ лет управления командами и 2+ года управления менеджерами или senior-лидами

• Глубокая экспертиза в моделировании данных и семантических слоях (например, dbt Semantic Layer, Snowflake semantic views, LookML, Cube), а также экспертный уровень dbt, включая тестирование и CI/CD в рамках многокомандного проекта

• Практический опыт создания доступа к данным на основе LLM (text-to-SQL, агенты, MCP servers), включая оценки (evals) и телеметрию для качества ответов, а также продвинутое использование AI coding agents, таких как Claude Code

• Экспертный уровень SQL и значительный опыт работы со Snowflake; рабочее знание Python

• Сильный опыт в области управления данными (data governance): качество данных, происхождение (lineage), сертифицированные датасеты и контроль доступа (RBAC, политики доступа и маскирования на уровне строк)

• Подтверждённый опыт руководства кросс-функциональными инициативами в области данных — от стратегии до внедрения и измеримого влияния на бизнес, включая корпоративный BI и self-service в масштабе

• Системное мышление: видение того, как связаны модели, пайплайны и архитектурные решения, и проектирование с учётом эффектов второго порядка

• Исключительные коммуникативные навыки: умение писать понятные технические спецификации, задавать чёткое видение, делать компромиссы явными и влиять на руководителей и коллег по всей компании

• Прагматизм в условиях неопределённости: принятие обоснованных решений по новым технологиям и выпуск правильной следующей версии, а не ожидание идеального конечного состояния

• Умение работать в GitLab, успешно функционировать в полностью удалённой, асинхронной компании, демонстрировать компетенции удалённой работы GitLab и работать в соответствии с ценностями GitLab

• Опыт работы с инструментами LLM routing или gateway и управления стоимостью моделей

• Опыт работы с Tableau, Omni или миграцией BI-платформы

• Опыт разработки веб-приложений (например, React, TypeScript) и Postgres

• Опыт владения финансовыми данными или данными, критически важными для выручки (например, ARR, consumption), где точность и возможность аудита не подлежат обсуждению

Диапазон базовой зарплаты для указанного уровня этой роли в настоящее время предназначен только для резидентов США. Этот диапазон отражает ставку базовой зарплаты для роли в разных локациях по всей территории США. Грейд и диапазоны зарплат определяются на основе собеседований и оценки образования, опыта, знаний, навыков и способностей кандидата, равенства с другими членами команды, соответствия рыночным данным и географического местоположения. Диапазон базовой зарплаты не включает какие-либо бонусы, акции (equity) или льготы. Подробнее о наших льготах и equity см. ниже. Роли в продажах также имеют право на стимулирующие выплаты, целевой размер которых составляет до 100% от предложенной базовой зарплаты.

Диапазон зарплаты для США

$139,200—$285,600 USD

Как GitLab поддерживает штатных сотрудников

• Льготы для поддержки вашего здоровья, финансов и благополучия

• Гибкий оплачиваемый отпуск (Flexible Paid Time Off)

• Группы ресурсов для членов команды (Team Member Resource Groups)

• Компенсация в виде акций и план покупки акций сотрудниками (Equity Compensation & Employee Stock Purchase Plan)

• Фонд роста и развития (Growth and Development Fund)

• Отпуск по уходу за ребёнком (Parental Leave)