Staff Analytics Engineer Kami memiliki misi untuk membuat uang bermanfaat bagi semua orang. KamiPamit dari cara perbankan tradisional yang rumit dan membingungkan. Setelah dimulai sebagai kartu prabayar, jajaran produk kami telah berkembang pesat dalam 10 tahun terakhir di Inggris. Selain rekening pribadi dan bisnis, kami menawarkan rekening bersama, rekening untukizens/remaja usia 16-17 tahun, rekening anak gratis, dan kartu kredit di Inggris, dengan hal-hal menarik lainnya yang akan datang. Pelanggan di Inggris juga dapat menabung, investasi, dan menggabungkan pensiun mereka bersama kami. Dengan kartu berwarna coral, fitur pembayaran lebih awal,/edua materi Tuple seluruh,... serta pendidikan keuangan di media sosial dan layanan pelanggan pemenang penghargaan, kami memiliki sejarah panjang dalam menciptakan momen menyenangkan bagi pelanggan! Kami tidak berfokus pada menjual produk, tetapi ingin menyelesaikan masalah dan mengubah hidup melalui Monzo ❤️ Staff Analytics Engineer - Borrowing | London/Cardiff/UK Remote | £121.600-164.600 + Imbalan Insentif yang dikaitkan dengan kinerja dan manfaat Tim Borrowing Analytics Engineering Misi kami di Borrowing adalah membantu orang mencapai tujuan keuangan mereka melalui Kiev yang lebih baik. Pelanggan kami meminjam uang untuk mencapai sesuatu dalam hidup mereka, baik membuat peristiwa penting dalam hidup lebih terjangkau, membeli sesuatu yang mereka butuhkan saat itu tanpa memengaruhi anggaran bulanan, atau bertahan hidup sampai jadwal pembayaran berikutnya. Kamiлах Twenty ini dengan membangun produk yang disukai pelanggan, sekaligus memperbesar beberapa sumber pendapatan terbesar Monzo secara aman. Borrowing merupakan salah satu domain Monzo yang paling kompleks dan berkembang pesat. Kami mengoperasikan 12+ produk di berbagai wilayah, yang ditopang oleh 1.700+ model data dan tim analytics engineering yang terus berkembang untuk menyesuaikan kebutuhan. Kami sedang undergo transformasi besar dalam arsitektur data, memperluas bisnis ke pasar baru, dan membangun infrastruktur data generasi berikutnya untuk menopang semuanya. Kami mencari Staff Analytics Engineer untuk membantu membentuk cara Borrowing membangun dan menggunakan data dalam skala besar. Dengan melapor kepada Borrowing Data Director, Anda akan bekerja bersama tim produk, kredit, rekayasa, Data Platform, dan analytics engineering untuk mengubah masalah teknis kompleks menjadi sistem yang lebih jelas, produk data yang lebih kuat, dan keputusan bisnis yang lebih baik. Peran Anda akan menjadi penting untuk: - Merancang lapisan data Borrowing secara berskala. - Bekerja sama dengan tim Analytics Engineering, Product, Engineering, Credit, dan Data Platform untuk menentukan bagaimana 1.700+ model data di 12+ produk disusun, dihubungkan, dan dikembangkan. - Menetapkan pola bersama yang membantu tim membangun produk data yang tepercaya, konsisten, dan dapat diskalakan di seluruh Borrowing. - Merancang dan mengelola produk data, dengan beralih dari tabel yang dibuat secara ad hoc menuju aset data yang terdefinisi jelas dan berbasis kontrak, memiliki pemilik, SLA, dokumentasi, serta antarmuka yang jelas. - Bekerja sama dengan tim di seluruh Borrowing dan Data Platform untuk menentukan standar dataset Borrowing yang “production-grade” dan dapat digunakan oleh tim analytics, ML, decisioning, serta regulasi. - Membangun feature store dan aset analitik yang dapat digunakan kembali. - Mengidentifikasi sinyal lintas produk, seperti perilaku kredit, pola pembayaran, keterjangkauan, dan indikator risiko, yang sebaiknya dimodelkan sekali, diuji secara ketat, lalu digunakan oleh banyak pihak. - Merancang lapisan yang mengubah data mentah produk menjadi fitur terkurasi dan berversi yang menopang model, dasbor, dan keputusan. - Memperluas infrastruktur analytics engineering. - Membentuk perangkat kerja, pola kerja, dan pengalaman pengembang yang membuat organisasi kredit dan data dengan 80+ orang lebih produktif. - Mempengaruhi arsitektur data dan cara kerja di seluruh bidang data dan kredit, serta bekerja sama dengan tim Data Platform pusat untuk memastikan kebutuhan Borrowing tercermin dalam desain ingestion, streaming, dan kontrak skema. - Mendorong konsistensi data lintas produk. - Saat Borrowing berkembang ke berbagai wilayah dan lini produk, memastikan model data tetap koheren dan dapat dibandingkan. - Bekerja sama dengan pemimpin AE dan Domain Expert untuk menentukan konvensi serta abstraksi bersama yang memungkinkan seluruh Borrowing dipahami sebagai satu kesatuan, bukan hanya produk demi produk. - Menjadi mitra teknis senior untuk aset data Borrowing. - Bekerja sama dengan backend engineer untuk merancang payload data sumber, product manager untuk menyusun strategi pengukuran, tim kredit untuk menyiapkan data decisioning, dan的高级领导ership untuk menentukan kemungkinan serta langkah berikutnya. - Memimpin melalui pengaruh dan leverage. - Anda tidak akan mengelola orang secara langsung, tetapi akan membentuk cara seluruh domain membangun data. - Anda akan memperbesar dampak AE di seluruh Borrowing dengan menetapkan pola yang tepat, membuka hambatan keputusan arsitektur, dan menaikkan standar kualitas. - Kami ingin mendengarnya dari Anda jika: - Anda berpikir secara sistem, bukan sekadar-query. - Anda telah merancang arsitektur data yang mencakup banyak produk atau domain dan mampu menjaganya tetap koheren saat berkembang. - Anda dapat mengubah masalah yang ambigu menjadi arah teknis yang jelas, urutan pengerjaan, dan sekumpulan trade-off. - Anda telah membangun produk data, bukan sekadar model data. - Anda memahami perbedaan antara tabel yang sekadar ada dan aset data yang dikelola, terdokumentasi, berversi, mudah ditemukan, serta tepercaya. - Anda telah menentukan SLA, kontrak, antarmuka, atau model kepemilikan bagi konsumen data danBersemangat untuk melakukannya dalam skala besar. - Anda memiliki pemahaman mendalam mengenai sistem dan infrastruktur analytics engineering. - Anda menguasai dbt dalam skala besar, BigQuery atau teknologi setara, CI/CD untuk data, framework pengujian, serta orchestration. - Anda tidak hanya menggunakan perangkat ini, tetapi membentuk cara tim menggunakannya. - Anda pernah encounter batas masalah skalabilitas dan mengetahui cara menanganinya. - Anda dapat merancang lapisan fitur yang dapat digunakan kembali. - Anda telah merancang, membantu membangun, atau memiliki visi yang jelas mengenai lapisan fitur yang dapat digunakan kembali oleh banyak konsumen, termasuk pipeline ML, dasbor, decisioning engine, dan pelaporan regulasi. - Anda memahami trade-off antara freshness, biaya, granularitas, ketepatan, dan kemudahan penggunaan. - Anda nyaman berada di batas platform. - Anda dapat berdiskusi secara produktif dengan Data Platform engineer tentang pola ingestion, trade-off streaming dan batch, evolusi skema, serta biaya infrastruktur. - Anda tidak perlu membangun platform, tetapi perlu membentuk hasil yang的平台 $. - Anda menghubungkan pilihan teknis dengan hasil bisnis. - Anda peduli apakah model data, lapisan fitur, dan pola platform benar-benar memperbaiki kualitas keputusan. - Anda memahami bagaimana tim produk, kredit, rekayasa, dan operasional menggunakan data, serta memanfaatkan konteks tersebut untuk menyelaraskan orang dalam pilihan teknis yang lebih baik. - Anda memimpin melalui orang lain. - Anda menghasilkan dampak dengan menetapkan pola, meninjau desain, membuka hambatan tim, serta menaikkan standar, bukan dengan menulis lebih banyak SQL. - Anda bersemangat membuat 30+ orang lebih efektif, bukan menjadi satu-satunya ahli. - Anda dapat berkomunikasi pada berbagai tingkat organisasi. - Anda mampu mempresentasikan arsitektur data di whiteboard bersama backend engineer pada pagi hari dan strategic data roadmap kepada seorang director pada sore hari. - Anda menyesuaikan pesan dengan audiens tanpa mengurangi ketepatan. - Anda peduli pada produk kredit. - Anda bersemangat atau penasaran terhadap kompleksitas pembiayaan, termasuk risiko, keterjangkauan,约束 regulasi, dan dinamika banyak produk. - Anda melihat Financing sebagai domain data yang menarik, bukan sekadar lini bisnis. Proses wawancara Proses khas kami terdiri atas: - Percakapan dengan recruiter - Percakapan awal - 3 x sesi lasting 1 jam sebagai wawancara akhir Proses rata-rata kami membutuhkan sekitar 3-4 minggu, tetapi kami selalu akan menyesuaikan jadwal dengan ketersediaan Anda. Manfaat yang Anda dapatkan: - £121.600-164.600 + Imbalan Insentif yang dikaitkan dengan kinerja dan manfaat - ✈️ Kami dapat membantu Anda pindah ke Inggris - ✅ Kami dapat menyediakan sponsor visa - Peran ini dapat berdasarkan di kantor kami di London, tetapi kami terbuka untuk distributed working di seluruh Inggris, dengan pertemuan ad hoc di London. - ⏰ Kami menawarkan jam kerja fleksibel dan mempercayai Anda untuk bekerja cukup jam agar dapat menjalankan pekerjaan dengan baik, pada waktu yang sesuai dengan Anda dan tim. - Anggaran pembelajaran £1.000 per tahun untuk buku, kursus pelatihan, dan Conferences - Dan banyak lagi lainnya; lihat daftar lengkap manfaat kami di sini #LI-AS #LI-Remote Peluang yang sama untuk semua orang Keberagaman dan inklusi merupakan prioritas bagi kami, dan kami memastikan menyediakan banyak dukungan agar seluruh orang dapat bertumbuh di Monzo. Di Monzo, kami merangkul keberagaman dengan fostering lingkungan inklusif bagi semua orang agar dapat melakukan pekerjaan terbaik dalam hidup bersama kami. Hal ini merupakan bagian integral dari misi kami untuk membuat uang bermanfaat bagi semua orang. Anda dapat membaca selengkapnya di blog kami, Laporan Keberagaman dan Inklusi 2026, serta Laporan Kesenjangan Gaji Based on Gender 2025. Kami adalah pemberi kerja yang menawarkan peluang sama. Seluruh pelamar akan dipertimbangkan untuk bekerja tanpa memperhatikan usia, etnisitas, agama, jenis kelamin, orientasi seksual, identitas gender, status keluarga atau status orang tua, asal kebangsaan, status veteran, neurodiversity, atau status disabilitas. Jika Anda memiliki nama pilihan, gunakan nama tersebut saat melamar. Kami tidak memerlukan nama lengkap atau nama lahir pada tahap pengajuan.

Staff Analytics Engineer

Deskripsi Pekerjaan

Ringkasan

Lowongan Terkait Lainnya

Senior Machine Learning Manager, Borrowing

Senior Data Scientist

Model Validation Senior Manager

Lead Machine Learning Scientist, Search