Analytics Engineer - Brighterly

About the role

[https://app.ashbyhq.com/api/images/user-content/586ac3cb-f234-40cf-96fd-3daae8c41309/3a2721ac-0cf6-4bb5-a785-483b8d1018c3/Ashby_header.png]

Що варто знати про SKELAR? Це венчур-білдер — іншими словами, компанія, яка будує компанії. З нами фаундери створюють consumer-бізнеси, які стають лідерами на глобальних ринках EdTech, Mental health, Petcare, FashionTech та інших.

Скеларівці будують tech-продукти, які здобувають відзнаки від Product Hunt, The Webby Awards та отримують тисячі позитивних відгуків на TrustPilot. Загалом tech-продуктами наших бізнесів користуються 10+ млн людей у світі. Усе завдяки сильним командам, бо наші спеціалісти — це ключова цінність SKELAR.

Для професійної реалізації ми створили середовище з експертизою та необмеженими можливостями — і шукаємо тих, хто прагне викликів.

Зараз ми в пошуку Analytics Engineer в Brighterly.

Brighterly — глобальний EdTech-стартап на ринку США: онлайн-платформа, де діти опановують математику та англійську мову. У нас 6 500+ активних студентів і 615 000+ проведених уроків. Brighterly — один з бізнесів SKELAR, венчур-білдера, продуктами якого користуються 10+ млн людей у світі.

У нас уже працює власна аналітична AI-платформа: dbt-моделі в BigQuery, semantic layer, AI-асистент до даних, AI-агенти та оркестратор. Бізнес-команди вже зібрали на ній понад 100 інструментів. Тобі не треба будувати з нуля — ти розвиватимеш те, що вже працює.

Які виклики тебе чекають:

- Розвивати платформу та доводити її частини до стабільного продакшн-рівня;

- Будувати dbt-моделі та метрики, щоб уся компанія брала цифри з одного джерела;

- Покращувати AI-агентів: міряти якість їхніх відповідей і виправляти, де вони помиляються;

- Вести AI-трансформацію клієнтського сервісу як перший великий проєкт;

- Брати участь в архітектурних рішеннях платформи.

Що для нас важливо:

- 2+ роки впевненої роботи з SQL і BigQuery або іншим хмарним сховищем;

- Досвід з dbt у продакшні;

- Впевнено пишеш код — мова не важлива — і доводив хоча б один пайплайн чи сервіс до стабільної роботи;

- Щодня працюєш з AI-інструментами (Claude Code, Cursor чи аналогом) і вмієш перевірити, що згенероване працює правильно;

- Маєш кейс, де сам провів задачу від сирих даних до інструменту, яким користується бізнес, і відповідав за нього після запуску.

Однозначно буде плюсом:

- Досвід з LLM у продакшні та evals;

- Semantic layer (LookML, dbt metrics чи аналог);

- GCP або AWS, CI/CD для даних і DataOps-практики;

- TypeScript.

У SKELAR ми побудували середовище для професійної самореалізації:

- SKELAR Platform. Це операційне ядро венчур-білдера, що допомагає фаундерам швидше проходити шлях від нуля до одиниці. Так команди бізнесів фокусуються на продукті — а 10+ команд в складі Platform закривають функції Legal, Finance, HR, Admin, Talent Acquisition, Employer Branding, IT та інші.