Analytics Engineer
Навыки
- Коммуникация
- Customer Success
- dbt
- Отладка и поиск ошибок
- DWH
- ETL / ELT
- Google Tag Manager
Ещё 6
- HubSpot
- Metabase
- Ответственность за результат
- Snowflake
- SQL
- Windows
О компании и продукте
- Designing remote work at Linear https://linear.app/now/designing-remote-work-at-linear
- How Linear uses Linear: How our Customer Experience team works in Linear https://linear.app/now/cx-in-linear
- A video series: Conversations on Quality https://linear.app/quality
- Building our teams: Why and how we do work trials at Linear https://linear.app/blog/why-and-how-we-do-work-trials-at-linear
Задачи
- Work across Product and GTM (Marketing, Sales, Customer Success, and Finance) to turn ambiguous questions and operational needs into useful metrics, models, analyses, and workflows
- Build and maintain dbt models and pipelines that create trusted views of our product, customers, and business
- Design clear, maintainable data models and improve the testing, documentation, performance, and reliability of our data stack
- Build dashboards and self-service reporting in Metabase and Hex, and dig deeper when the answer requires more than a chart
- Operationalize data through reverse ETL and partner with GTM Engineering on the scoring, segmentation, automations, and internal tools that help our teams scale
- Balance fast, pragmatic answers with durable solutions, recognizing when a one-off request should become a reusable model or workflow
- Find ways to leverage emerging tools, LLMs, and coding agents to accelerate development, analysis, testing, and documentation while maintaining a high bar for correctness
Требования
- 5+ years of experience in analytics engineering, data analytics, or data engineering, ideally at a fast-moving software company
- Exceptional SQL and strong hands-on experience with dbt and a modern cloud data warehouse
- Track record of owning data projects end-to-end, from shaping an ambiguous problem to shipping something people rely on
- Strong data modeling judgment: you think clearly about grain, reusable components, interfaces, dependencies, and maintainability without relying on a single prescribed methodology
- Analytical judgment: you know when to answer quickly, when to investigate deeply, and how to turn complex findings into a clear recommendation
- Comfortable moving between technical implementation and business context, from debugging a data model to understanding product adoption or sales efficiency
- High ownership mentality: self-directed, pragmatic, and willing to challenge a request or approach when something does not make sense
- Strong communication skills and experience partnering directly with both technical and non-technical teams
- Comfortable using LLMs and coding agents as part of your day-to-day development workflow
- Our tech
- This stack reflects the systems you’ll work in
- You’re not expected to have experience with everything listed, but you should be comfortable learning quickly and working across the full lifecycle of data
- Data Warehouse: Snowflake, dbt Cloud
- Dashboards / Analysis: Metabase, Hex
- ETL / rETL: Hevo, Fivetran
- GTM tools: Hubspot, Pocus, Clay
Условия
- We're a small, focused team that cares deeply about the quality of our work and the people we do it with. Here's what you can expect
- Competitive salary and equity
- Employee-friendly equity terms including early exercise in the US and extended exercise windows
- Daily meal and coffee stipend on every workday
- Paid co-working space or desk
- Health coverage (based on country requirements)
- 5 weeks paid vacation, plus local statutory holidays
- 4 months paid parental leave
- Paid month off after 4 years & every 2 years thereafter
- Regular team events and off-sites
- Remote-first with no required commute
- Learn how we think and work
- A story about our mission: Read Me https://linear.app/readme
- Linear is a remote-first company, with optional co-working offices in San Francisco, New York, and London
- This role is open to candidates based in North America
- You can work from anywhere within this region
- We value deep focus and async collaboration, with intentional moments to connect in person through team off-sites, optional co-working, and occasional travel
Как проходит отбор
- How we hire at Linear https://linear.app/now/how-we-hire-at-linear
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии30 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 29 дней назад
Среди похожихНет данных103 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдMiddleвыведено из другого признака
Формат работыУдалённо
Географияне указана
Зарплата≈ 17 396 USD в месяцнаша оценка, в вакансии не названа
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
- Тип источника
- Карьерный сайт работодателя
- Найдено публикаций
- 1
Посмотреть публикации и даты
- ashbyОсновная публикация · 2026-08-11
Безопасность
Отклик уходит на сайт источника
Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — jobs.ashbyhq.com.
Признаки мошенничества
- Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
- Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
- Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
- Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.
Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.
Продолжить поиск
Похожие вакансии
Причина сходства указана на каждой карточке
Подробнее - Подробнее
Почему похожа: похожая специализация · тот же грейд
Business Analyst- Digital Transformation
- Middle
- Гонконг
- Подробнее
Почему похожа: похожая специализация · тот же грейд
системного аналитика — работа System Analyst
- Middle