data engineer for digital retail

HireHi; United States; Remote; USD 119,000 - 159,000; Full time

Benefits offered by this job

Employee discount

Employee sample sales

25 Days of paid annual leave plus an 0

Private medical care scheme

Fixed annual payment in addition to-s

Job summary

ASOS ищет специалиста по аналитической инженерии для разработки поведенческих моделей и инфраструктуры сбора данных на платформах web и app. Роль требует опыта в Databricks, SQL и моделировании событий, сотрудничества с инженерами и аналитиками. Лондон — место работы, с социальными льготами и гибким графиком.

Удельная задача — обеспечить качество и единообразие данных, поддерживать схемы и конвенции, а также развивать пайплайны и инструменты для анализа и отчетности.

Qualifications

• Опыт в аналитической/инженерной работе, либо в аналитике продуктов.
• Сильные навыки SQL и опыт работы с Databricks, Spark, DBT или Python.
• Понимание моделирования поведенческих и событийных данных.
• Опыт работы с платформами анализа продукта, такими как Mixpanel, Adobe, или аналогичными.
• Опыт построения надежных конвейеров данных и контроля качества.
• Умение тесно сотрудничать с инженерами ПО в кросс-функциональных командах.
• Практичный подход к качеству данных и внимательность к деталям.
• Бонус: опыт экспериментов и идентификации решений по идентификации пользователей.

Responsibilities

• Разрабатывать и развивать базовые поведенческие модели в Databricks, описывающие взаимодействие пользователей на веб и мобильных платформах.
• Проектировать и поддерживать логику сессий, воронки и пути, атрибуцию, использование функций и метрики вовлеченности, а также наборы данных для экспериментов.
• Создавать доменные поведенческие marts для аналитики и экспериментов.
• Обеспечивать качество и согласованность событий в аналитических платформах.
• Гарантировать соблюдение схем и соглашений об именовании, типов данных и обязательных полей, с учетом приватности.
• Разрабатывать и поддерживать конвейеры преобразований для унификации данных.
• Выступать техническим владельцем контрактов событий между фронтендом и аналитикой.
• Проводить сквозные проверки качества данных совместно с инженерами.
• Отслеживать изменения схем, полноту данных, кардинальность и независящие от пола данные.

Skills

Analytics engineering

Data engineering

SQL skills

Databricks

Spark

DBT

Python

Behavioural data modelling

Product analytics platforms

Data pipelines

Data quality controls

Cross-functional collaboration

Identity resolution

A/B testing

Tools

Databricks

Spark

DBT

Python

Job description

Описание

ASOS operates a digital retail business and uses behavioural data across its web and app platforms to understand customer behaviour, support decision-making, and run experiments.

Задачи

Build and extend core behavioural models in Databricks describing customer interactions across web and app Design and maintain session logic, funnels and journeys, attribution logic, feature usage and engagement metrics, and experiment exposure and variant datasets Create domain-specific behavioural marts for analytics and experimentation use cases Own the quality and consistency of behavioural events flowing into analytics platforms Ensure events follow agreed schemas and naming conventions, data types and required fields, and privacy-first compliance Build and maintain transformation pipelines where enrichment or standardisation is required Act as the technical owner of event contracts between frontend teams and analytics Implement end-to-end data quality checks with software engineers across frontend, ingestion, analytics, and Databricks Monitor and alert on schema changes and validation failures, event completeness and coverage, cardinality drift, volume anomalies, and identity and user-stitching integrity Identify and resolve issues before they affect experiments or reporting Enable trusted behavioural metrics through Databricks metric-enabled views and Power BI semantic models Ensure metrics support self-serve analysis, executive and leadership reporting, and “Talk to Data” and agent-based workflows Partner with product analysts, data teams, and product teams to make metrics clear, consistent, and reusable Work with web and app engineers to ensure instrumentation meets analytics and experimentation needs Support event payload and schema design, instrumentation PR reviews, pre-release validation, and experiment tagging and exposure tracking Act as a go-to expert for behavioural tracking best practices

Требования

• Experience in analytics engineering, data engineering, or product analytics
• Strong SQL skills and experience with Databricks, Spark, DBT, or Python
• Solid understanding of behavioural and event-based data modelling
• Hands-on experience with product analytics platforms such as Mixpanel, Adobe, or similar
• Experience building reliable data pipelines and quality controls
• Comfortable working closely with software engineers in product teams on data instrumentation
• Pragmatic, detail-oriented approach to data quality
• Будет плюсом: experience supporting experimentation and A/B testing, knowledge of identity resolution and cross-device tracking, Power BI semantic modelling experience, experience enabling self-serve analytics, interest in AI-assisted analytics or metric-driven agents

Условия

• Локация: Лондон
• Employee discount
• Employee sample sales
• 25 Days of paid annual leave plus an extra celebration day
• Private medical care scheme
• Fixed annual payment in addition to salary each year
• Personalised learning and in-the-moment experiences