Über Chewy

Chewy's Mission ist es, der vertrauenswürdigste und bequemste Zielort für Haustierbesitzer und Partner zu sein, überall.

Aufgaben

Design, Entwicklung und Pflege skalierbarer Datenmodelle, Dashboards und Analysenlösungen zur Entscheidungsunterstützung des Discovery-Teams
Nutzung strukturierter und unstrukturierter Daten, um Einblicke in das Kundenverhalten, Chat-Interaktionen und Such- / Produktentdeckungsmuster zu gewinnen
Enge Zusammenarbeit mit Product, UX und Data Science Teams, um Hypothesen zu formen und Experimente auszuwerten, die die Kundenreise über Chat und On-Site-Erlebnisse verbessern
Übersetzung komplexer Datenergebnisse in klare, überzeugende Narrative, die die Stakeholderabstimmung vorantreiben und die Roadmap-Priorisierung informieren
Entwicklung von Echtzeit- und Stapel-Datenpipelines unter Verwendung bewährter Verfahren in Datenmodellierung, ETL/ELT und Datenverwaltung
Verantwortlich für die Entwicklung und Bereitstellung wichtiger Daten- und Leistungsberichterstattung für Kundenerkennung und Chat-basierte Erlebnisse
Erstellung von Dokumentation, Dashboards und Berichten, die zugänglich, wartbar und verwertbar sind

BA/BS in Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik oder einem verwandten Fach
4+ Jahre Erfahrung im Aufbau automatisierter Datenlösungen für die Analytik mit tiefem Verständnis von Datenmodellierung, SQL und ETL/ELT-Pipelines
Praktische Erfahrung mit Redshift, Snowflake und S3 oder ähnlichen Datalakes
Nachgewiesene Erfahrung in der Integration von Daten in die Unternehmens-/Produktplanung, einschließlich der Definition und Validierung von KPIs und Verhaltensmetriken
3+ Jahre Erfahrung in der Arbeit mit BI-Tools (bevorzugt Tableau) zum Erstellen intuitiver Dashboards und visueller Narrative
2+ Jahre Programmiererfahrung in Python, R oder einer ähnlichen Sprache
Nachgewiesene Fähigkeit, eine Datengeschichte zu erzählen - analytische Erkenntnisse in strategische Empfehlungen für technische und nicht-technische Zielgruppen zu übersetzen
Fähigkeit, in einem dynamischen, mehrdeutigen Umfeld mit unvollständigen oder unübersichtlichen Daten zu arbeiten
Starke Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten über technische und nicht-technische Stakeholder hinweg