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Twilio
シニア
dbtでTwilioの信頼されるGTMビジネスデータレイヤーを構築し、全社的なメトリクスの統一を推進する
Twilioは、GTM(セールス/ファイナンス)データを単一の信頼できる情報源として集約・整合させる正式なビジネスデータレイヤーをdbtで設計・保守するStaff Analytics Engineerを募集しており、アナリティクス/データエンジニアリングの経験8年以上が要件です。GTM OperationsやFinanceとの部門横断的なメトリクス定義、データ品質チェック・突合の自動化、データサイエンス&アナリティクスチーム全体へのメンタリングが業務の大きな比重を占めます。面接では、dbtベースのデータモデリングの深さ、データ品質/テストのフレームワーク、データ異常の根本原因調査、そしてメトリクスを全社標準として定着させるために必要な影響力・コミュニケーション力が問われるはずです。
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この面接で問われること
- dbtベースのビジネス/セマンティックデータレイヤー設計
- 部門横断的なメトリクス定義と突合(Sales、Finance、GTM Ops)
- データ品質・突合チェックの自動化、dbtテスト、CI/CD
- データ異常の根本原因分析と調査結果の明快な伝達
- データモデリング/テストのベストプラクティスのメンタリングと徹底
よくある質問の方向性
複数のソースシステムから来るGTMデータを突合するdbtデータレイヤーを設計してください
重要メトリクスの不一致を根本原因まで突き止めた経験を説明してください
SalesとFinanceの間でビジネスメトリクスの定義をどう合意形成しますか
dbtベースのパイプラインでどんなテスト/CIプラクティスを徹底しますか
アナリティクスエンジニアにモデリングのベストプラクティスをどうメンタリングしてきましたか
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