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.