Descripción del trabajo

Responsabilidades:

  • Cree, genere y analice informes con Salesforce y Looker.
  • Optimice el uso de la pila tecnológica de ventas en función de las necesidades comerciales actuales y anticipadas.
  • Colabore con otras funciones en toda la empresa para crear informes y paneles personalizados con análisis útiles e información de datos.
  • Explicar las tendencias en las fuentes de datos, las oportunidades potenciales de crecimiento o mejora, y las advertencias de datos para el análisis de datos descriptivos, diagnósticos, predictivos (incluidos los pronósticos) y prescriptivos.
  • Expanda la base de datos con datos limpios (listos para el análisis) implementando pruebas de calidad de datos mientras revisa, optimiza y refactoriza continuamente los modelos de datos existentes.
  • Contribuya e implemente las mejores prácticas de almacenamiento de datos y modelado de datos, teniendo en cuenta la confiabilidad, el rendimiento, la escalabilidad, la seguridad, la automatización y el control de versiones.
  • Comprender y documentar el ciclo de vida completo de los datos y el marco de datos común para que los datos puedan integrarse, modelarse para un análisis sencillo y analizarse para obtener información.

Requisitos:

  • Más de 2 años de experiencia en informes en el ecosistema de Salesforce.
  • Comprensión profunda de cómo se crean y transforman los datos a través de productos y servicios proporcionados por terceros para ayudar a impulsar los diseños de productos o el uso de servicios o observar los impactos en las capacidades de generación de informes de datos.
  • Familiaridad con bases de datos relacionales y no relacionales, SQL y técnicas de optimización de consultas, y capacidad demostrada para diagnosticar y prevenir problemas de rendimiento.
  • Experiencia práctica trabajando con SQL, Python, llamadas API y JSON.
  • Experiencia y / o interés en aprender sobre una variedad de fuentes de datos y herramientas, que incluyen, entre otros, CRM, ERP, iPaaS, 3PL.
  • Familiaridad con métodos y técnicas clave de análisis de datos (por ejemplo, análisis de texto, visualización de datos, extracción de datos y más).
  • Analítico, numéricamente astuto con fuertes habilidades para resolver problemas.

Agradable tener:

  • Fuerte comprensión de las vistas de Customer 360.
  • Demostrar capacidad para comunicar de forma clara y concisa lógica comercial compleja, requisitos técnicos y recomendaciones de diseño a través de soluciones iterativas.
  • Un amor por el código abierto.
  • Experiencia con productos SaaS.
  • Se prefiere la experiencia de inicio.

Qué esperar en los primeros 30 días:

  • Solicite y confirme el acceso y los permisos para todas las herramientas, sistemas, plataformas y canales necesarios para las actividades diarias.
  • Reúnase con las partes interesadas de sistemas y funciones cruzadas para comprender los OKR actuales y cómo los sistemas y los datos contribuyen a su logro.
  • Lea todos los materiales relevantes de incorporación, capacitación y documentación.
  • Familiaricese con la acumulación del sistema y las prioridades actuales del equipo / organización.
  • Familiarícese y comience a documentar paneles / informes clave en preparación para la transferencia de propiedad.

Qué esperar en los primeros 90 días:

  • Lograr una comprensión funcional de los puntos de datos clave y los procesos de entrega.
  • Siga y comprenda las buenas prácticas utilizadas en Docker con respecto al modelado de datos, el desarrollo colaborativo y el almacenamiento de datos.
  • Comience procesos iterativos para informar y obtener información del rendimiento de ventas, como análisis ICP, velocidad de canalización e iniciativas de ventas / productos / marketing multifuncionales.
  • Comprenda, modifique y cree nuevos modelos y asignaciones de territorios teniendo en cuenta las cuotas, la capacidad y los logros.
  • Poseer y mantener paneles / informes clave.

Qué esperar en el primer año:

  • Desarrolla una comprensión profunda de los movimientos, sistemas, estrategias y desafíos de ventas internas de Docker al estar profundamente integrado en el equipo de ventas a través de una colaboración regular y abierta.
  • Establezca una sólida capa básica de informes de autoservicio junto con la documentación correspondiente, sesiones de aprendizaje y capacitación para minimizar el tiempo dedicado a trabajar en solicitudes ad-hoc.
  • Cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) de los sistemas al proporcionar análisis sólidos y conocimientos seleccionados claramente entregados a las personas adecuadas de la manera correcta
  • Comprenda, siga y contribuya a acuerdos de nivel de servicio bidireccionales con equipos auxiliares para maximizar el tiempo de actividad y la satisfacción del cliente interno / externo.
  • Asegúrese de que los informes y análisis cumplan con las políticas de gobierno de datos.
  • Identificar proactivamente oportunidades ocultas de mejora dentro de los procesos existentes y sugiere soluciones orientadas a datos para su remediación.
  • Use análisis avanzados y técnicas de aprendizaje automático para desbloquear el valor oculto en la información del cliente que no se había explotado previamente.

Beneficios:

  • Libertad y flexibilidad.
  • Variedad de eventos sociales virtuales y en persona para construir conexiones y divertirse.
  • Configuración de la oficina en casa.
  • Generosos permisos de maternidad y paternidad.
  • Estipendio de tecnología equivalente a 100$ netos / mes.
  • Plan PTO que lo alienta a tomarse el tiempo para hacer las cosas que disfruta.
  • Día libre para toda la empresa cada mes.
  • Hackatones trimestrales en toda la empresa.
  • Estipendio de formación para conferencias, cursos y clases.
  • Los beneficios médicos, jubilación y vacaciones varían según el país.

Salario a percibir

36,000€ - 75,000€ / anual
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