Directeur, Ingénierie analytique

Directeur, Ingénierie analytique

Franchise World Siège Social, LLC

Pourquoi rejoindre Subway?

À Subway, nous ne restons pas immobiles. Nous construisons.

C’est une entreprise axée sur ce qui compte le plus : accroître la rentabilité des franchisés, renforcer notre marque et créer de la valeur à long terme. Les gens qui s’épanouissent ici sont ceux qui veulent vraiment avoir un impact.

Tu ne feras pas juste le travail. Tu vas la façonner.

On bouge vite. On pense comme des propriétaires. Nous prenons des décisions qui comptent. Nous nous tenons à un niveau élevé parce que ce que nous faisons a un impact direct sur des milliers de franchisés à travers le monde.

Si vous apportez de l’énergie, de la responsabilité et un biais d’action, vous vous intégrerez parfaitement.

Nous prenons le travail au sérieux, mais nous savons aussi que les meilleurs résultats viennent des équipes qui se soutiennent mutuellement, célèbrent leurs victoires et se présentent prêtes à bâtir quelque chose de meilleur chaque jour.

C’est votre chance de faire partie de ce qui s’en vient.

Aperçu du poste

Le directeur de l’ingénierie analytique est responsable de la conception, du développement et de la livraison de modèles de données évolutifs et de haute qualité, de transformations et d’actifs de données sélectionnés qui alimentent l’analytique, les rapports et les produits de données à travers Subway. Ce rôle sert de pont entre l’ingénierie des données et l’analytique, assurant que les données prêtes pour les affaires sont fiables, bien modélisées et gouvernées. Opérant au sein de l’organisation technologique, le directeur dirige des équipes d’ingénierie analytique et collabore étroitement avec l’ingénierie des données, les produits de données, la BI et les parties prenantes d’affaires pour fournir des données fiables, performantes et accessibles qui permettent une prise de décision à grande échelle.

Responsabilités

• S’approprier la feuille de route de l’ingénierie analytique, alignée sur les priorités des produits de données et des affaires; diriger le développement de modèles de données sélectionnés, de couches sémantiques et de jeux de données prêts pour l’analytique; assurer la cohérence, l’évolutivité et la maintenabilité des transformations de données; promouvoir des pratiques modernes de données incluant l’ELT, la modélisation modulaire et le contrôle de version.

• Définir des normes pour la modélisation dimensionnelle, les data marts et les couches sémantiques; superviser les processus de logique de transformation et de validation de la qualité des données; s’assurer que les données sont structurées pour l’analyse, les rapports et la consommation en aval; collaborer avec l’ingénierie des données pour l’alignement de l’ingestion et de la conception de pipelines.

• Établir des normes de qualité des données, des cadres de tests et des pratiques de surveillance; assurer des définitions claires, des origines et de la documentation pour les métriques et ensembles de données clés; soutenir des initiatives de gouvernance incluant le contrôle d’accès, la conformité et l’audit; Favoriser la fiabilité et la confiance dans les actifs de données d’entreprise.

• Collaborer avec des gestionnaires de produits de données pour traduire les exigences d’affaires en modèles de données évolutifs; soutenir les équipes de BI, de rapports et d’analytique avec des ensembles de données sélectionnés et performants; collaborer avec les équipes de plateforme, d’ingénierie et d’architecture sur les outils et les normes; Communiquez clairement les compromis, les risques et les limites des données aux parties prenantes.

• Diriger l’adoption et la standardisation d’outils d’ingénierie analytique tels que la DBT ou des cadres similaires; assurer l’intégration avec des plateformes de données telles que Databricks, Snowflake ou équivalents; supporter les processus CI/CD, de tests et de déploiement pour les modèles de données; Promouvoir des cadres réutilisables et des meilleures pratiques d’ingénierie.

• Diriger et développer des ingénieurs analytiques et des CI seniors; fixer des objectifs clairs, des attentes de performance et des normes de livraison; soutenir l’embauche, l’intégration et le développement des capacités; Favoriser une culture de propriété, de qualité des données et de rigueur en ingénierie.

• Définir et suivre des KPI tels que la fiabilité des données, la performance du modèle et l’adoption par l’utilisateur; optimiser les pipelines de transformation et les modèles de données pour la performance et l’efficacité des coûts; Améliorer continuellement les processus et flux de travail analytiques en ingénierie.

Qualifications

• Solide expérience en ingénierie analytique, modélisation de données ou ingénierie des données.

• Compréhension approfondie de la pile de données moderne, y compris la DBT, les entrepôts de données cloud et les maisons de lac.

• Solide connaissance du SQL, des motifs de transformation de données et des techniques de modélisation des données (modélisation dimensionnelle, data marts, couches sémantiques).

• Expérience avec des outils de BI et des couches de consommation analytique.

• Capacité à relier efficacement les besoins techniques et commerciaux; De solides compétences en leadership, collaboration et gestion des parties prenantes.

• Expérience démontrée dans la qualité des données, la gouvernance et la normalisation à l’échelle des entreprises.

• Baccalauréat en informatique, données, génie ou domaine connexe.

• 8 à 12 ans d’expérience en ingénierie des données, ingénierie analytique ou développement BI.

• 3 à 5 ans d’expérience à la tête d’équipes ou d’initiatives de données d’entreprise.

• Expérience en soutien à l’analytique d’entreprise, aux rapports et aux environnements de produits de données.

• Expérience sur des plateformes de données infonuagiques telles que Databricks, Snowflake, BigQuery ou équivalentes.

Qualifications préférées

• Diplôme avancé (maîtrise) en informatique, science des données, génie ou domaine connexe.

• Expérience pratique avec dbt (dbt Core ou dbt Cloud) à l’échelle de l’entreprise, incluant la gestion de paquets, le développement de macros et l’intégration CI/CD.

• Familiarité avec les principes du maillage de données, la propriété fédérée des données et les cadres contractuels de données.

• Expérience avec l’observabilité des données et les outils de catalogage tels que Monte Carlo, Great Expectations, Alation ou autres.

• Expérience dans les secteurs de la gestion des services de gestion de la qualité (QSR), du commerce de détail, des biens de consommation (CPG) ou des franchises.

Qu’est-ce qu’on offre?

• Régimes d’assurance (médicaux, vie)

• Pension/401K/RSP (spécifique au pays)

• Bonus compétitif

• Allocation de mobilité

• Remboursement des frais de scolarité

• Vacances d’entreprise

• Temps de bénévolat

• et plus encore.....