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Lead Marketing Data & Analytics Engineer
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North Vancouver, British Columbia, Canada
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Über uns
Jetson Jetson hat es sich zur Aufgabe gemacht, den Übergang von 100 Millionen Haushalten in Nordamerika von fossilen Brennstoffen hin zu nachhaltiger Energienutzung zu beschleunigen.
Wir glauben an eine Zukunft, die zu 100% elektrisch und 100% besser ist.
Haushalte sind eine der größten Quellen für Kohlenstoffemissionen, doch die Akzeptanz von Lösungen wie Wärmepumpen bleibt aufgrund von Kosten und Komplexität langsam. Jetson löst dieses Problem, indem es das erste vollständig vertikal integrierte Unternehmen für die Elektrifizierung von Haushalten aufbaut – und saubere Energie einfach, transparent und erschwinglich macht.
Wir verlassen uns stark auf Technologie, Automatisierung und Daten, um diese Wirkung zu skalieren. Bei Jetson schätzen wir Menschen, die in ihrem Handwerk exzellent sind, neugierig auf neue Werkzeuge (einschließlich KI) sind und motiviert sind, die Arbeitsweise kontinuierlich zu verbessern.
DIE GELEGENHEIT
Jetson hat seinen Umsatz von 20 Mio. $ auf 100 Mio. $ Jahresumsatz in diesem Jahr gesteigert. Wir sind auf Kurs, das Jahr mit rund 250 Mio. $ abzuschließen und auf 1 Mrd. $ zu skalieren. Dieses Wachstum wird von einer Marketingorganisation vorangetrieben, die jedes Quartal anspruchsvoller wird – Performance-Marketing über Meta, Google, Direktwerbung, OOH und CTV; ein starkes internes Kreativstudio; eine aufstrebende Partnerschaftsfunktion; und ein Team für Experimente und Kundenbindung, das schärfere Attribution und schnellere Feedbackschleifen benötigt, um weiter zu wachsen.
Die Datenebene darunter ist das, was die nächste Wachstumsphase ermöglicht.
Wir haben einen echten Data Lake aufgebaut – Iceberg auf AWS Glue, dbt für Transformation, Fivetran für die Aufnahme, Metabase für BI. Das Kernframework existiert.
Es bleibt bedeutsame Arbeit, ihn zu verfeinern, Lücken zu schließen, die nächste Welle von Quellen zu integrieren und sicherzustellen, dass das Team genaue Echtzeitdaten hat, denen es vertrauen kann.
WARUM DIESE ROLLE
Dies ist die mit dem höchsten Hebel verbundene Daten-Einstellung, die wir in diesem Jahr vornehmen werden. Die Entscheidungen, die auf den von Ihnen erstellten Daten basieren, werden Millionen von Dollar an Werbeausgaben bewegen, die Kanalmixgestaltung beeinflussen und definieren, wie wir das Geschäft messen, während wir auf 1 Mrd. $ skalieren. Die Infrastrukturarbeit ist real – es gibt hier ein sauberes Greenfield-Problem, das nur wenige Unternehmen unserer Größe richtig lösen können. Und Sie werden dies mit einer Marketingorganisation tun, die über das Budget, den Ehrgeiz und die technische Kompetenz verfügt, das von Ihnen Erstellte zu nutzen.
WAS SIE VERANTWORTEN WERDEN
Sie werden den Marketing-Data-Lake End-to-End verantworten – die Integrationen, die Daten einbringen, die Bronze/Silver/Gold-Modelle, die sie formen, die Dashboards, die sie aufbereiten, und die Analysen, die sie in Entscheidungen umwandeln, die das Team tatsächlich trifft.
Dies ist eine full-stack Rolle. In jeder Woche könnten Sie einen neuen Fivetran-Konnektor für einen Direktwerbungsanbieter einrichten, die dbt-Modelle schreiben, um ihn sauber in unserer Medaillon-Architektur zu landen, das Metabase-Dashboard für das Performance-Team erstellen und dann die Analyse zusammenstellen, um ihnen zu sagen, ob die Kampagne funktioniert hat. Es gibt keine Übergabe zwischen Engineering und Analyse – Sie machen beides.
Sie werden eng mit dem Performance-Marketing-Team (das sich auf Sie für Messung und Inkrementalität verlassen wird), dem Growth- und Experimentier-Team (das Experimentierinfrastruktur und LTV-Modelle benötigt) und unserem Kern-Data-Engineering-Team (das die breitere Plattform verwaltet, auf der Sie aufbauen) zusammenarbeiten.
- Der Marketing-Data-Lake. Iceberg, Glue, dbt, Fivetran, Metabase. Sie verantworten die Bronze/Silver/Gold-Modelle, die Schemas, die Aktualität, die Kosten und den Vertrag mit nachgelagerten Nutzern. Wenn eine Zahl in einem Dashboard falsch ist, sind Sie derjenige, der herausfindet, warum, und sie an der Quelle behebt.
- Quellintegrationen. Jeder neue Kanal, Anbieter oder jede neue Partnerschaft bringt eine neue Datenquelle mit sich – Meta und Google Ads, HubSpot, Direktwerbungsanbieter, CTV-Plattformen, Anrufverfolgung, Versorgungs- und Finanzierungspartner. Sie richten die Fivetran- Konnektoren ein (oder schreiben Python, wenn Fivetran dies nicht kann), laden die Rohdaten in Bronze, modellieren sie durch Silver und Gold und stellen sie dort bereit, wo sie benötigt werden.
- Attribution und Messung. Multi-Touch-Attribution über bezahlte, organische, Direktwerbung, OOH, CTV, Partnerschaften, Empfehlungen und Außendienst. Sie entwerfen und pflegen die Attributionsmodelle, auf die sich das Team täglich verlässt, und die Inkrementalitätsarbeit, die größere Budgetentscheidungen beeinflusst.
- Experimentierinfrastruktur und Auswertung. Geo-Holdouts, Conversion-Lift-Studien, Direktwerbungs-Inkrementalität, On-Site-Experimente. Sie bauen die Daten- Infrastruktur auf, die sie vertrauenswürdig macht – Zuweisungsprotokollierung, Varianten- Tracking, Expositionsdaten – und Sie führen die Analyse durch, um dem Team zu sagen, ob das Ergebnis real ist.
- LTV, Konversion und Kanal-ROI. Die Modelle, die uns sagen, was ein Kunde wert ist, was jeder Kanal tatsächlich liefert und wohin der nächste Dollar fließen sollte.
- Dashboards und Self-Service. Die Metabase-Dashboards, die Führungskräfte, Marketing und Vertrieb täglich prüfen. So erstellt, dass das Team seine eigenen Fragen beantworten kann, wenn es das kann, und weiß, wann es Sie finden muss, wenn es das nicht kann.
- Seien Sie der Analysepartner für das GTM-Team. Die Marketing-, Performance- und Führungsteams werden Ihnen ständig echte Fragen stellen – ob eine Kampagne funktioniert hat, warum ein Markt hinter einem anderen zurückbleibt, wohin wir mehr investieren sollten. Sie beantworten diese Fragen mit Daten, klar und mit genügend Kontext, damit das Team die Antwort vertraut.
WAS WIR SUCHEN
- 5+ Jahre Erfahrung in Marketing-, Wachstums- oder Umsatzdaten. Reine backend- oder reine Analytics-Engineering-Hintergründe sind nicht ganz richtig – wir brauchen jemanden, der nah genug am Marketingproblem war, um die schwierigen Teile zu kennen.
- Tiefgehende dbt-Kenntnisse. Sie haben echte Produktions-dbt-Projekte ausgeliefert, verstehen die Medaillon-Architektur und haben Meinungen zu Tests, Verträgen und Modelldesign. dbt ist nicht verhandelbar.
- Praktische Erfahrung mit einem modernen Data Lake oder Warehouse-Stack. Iceberg, Glue, Fivetran und Metabase sind unsere Werkzeuge, aber wir legen mehr Wert auf die Muster als auf die spezifischen Anbieter. Vergleichende Arbeit an Snowflake/BigQuery/Databricks mit vergleichbaren Werkzeugen ist direkt übertragbar.
- Starke SQL- und Python-Kenntnisse. Tiefgehende SQL-Kenntnisse – Sie denken in SQL, nicht darum herum. Python für die Integrationen, die Fivetran nicht bewältigen kann, für die Statistiken, die SQL nicht sauber durchführen kann, und für alles dazwischen.
- Sie haben Attributionen schon einmal erstellt, nicht nur konsumiert. Sie verstehen den Unterschied zwischen Last-Click, MTA, MMM und Inkrementalitätstests und wissen, warum jede nützlich ist und wo jede fehlschlägt.
- Sie haben Experimente im großen Stil unterstützt. Geo-Tests, Holdouts, Conversion- Lift, Inkrementalität – wählen Sie mindestens einen aus und erzählen Sie eine echte Geschichte dazu.
- Sie erstellen Dashboards, die genutzt werden. Sie treffen durchdachte Designentscheidungen, nicht nur Felder auf einer Leinwand. Sie kennen den Unterschied zwischen einem Dashboard, das Fragen beantwortet, und einem, das Fragen aufwirft.
- Sie kümmern sich um Datenqualität, so wie gute Software-Ingenieure sich um Testabdeckung kümmern. Tests, Verträge, Überwachung, Lineage. Sie liefern kein Modell aus, ohne darüber nachzudenken, wie Sie wissen werden, wann es fehlschlägt.
- KI-nativ. Sie haben Claude Code, Cursor oder ähnliche Tools verwendet, um echte Arbeit zu leisten. Sie denken darüber nach, wie KI den Hebel eines Ein-Personen-Datenteams verändert, nicht darüber, ob sie es tut.
- Sie kommunizieren klar mit nicht-technischen Marketern. Die meisten Ihrer Stakeholder sprechen kein SQL. Sie können erklären, warum sich eine Zahl geändert hat, ohne dass sie sich klein fühlen, weil sie fragen.
VON VORTEIL
- Direkte Erfahrung mit unserem Stack – Iceberg, AWS Glue, Fivetran, dbt, Metabase.
- Erfahrung mit Marketing-spezifischen Quellen: Meta und Google Ads APIs, HubSpot, Anrufverfolgungsplattformen, Daten von Direktwerbungsanbietern, CTV-Berichte.
- Erfahrung in einem Unternehmen, das von niedrigen neunstelligen auf zehnstellige Umsätze skaliert hat.
- Erfahrung mit Identitätsauflösung und Customer Data Platforms.
Leistungen
- Zahn-, Augen- und Lebensversicherungsprämien werden vollständig von Jetson übernommen
- Erweiterte Krankenversicherung
- Invaliditätsversicherung
- Bildungsunterstützung
- Aufstockung des Elterngeldes
Haben Sie das Gefühl, nicht alles zu haben, was oben aufgeführt ist, aber die Stelle trotzdem ausfüllen zu können? Wenn Sie die Kernkompetenzen und Erfahrungen mitbringen, die wir suchen, und bereit sind, Ihre Talente einzusetzen, um den Rest zu lernen, ermutigen wir Sie zur Bewerbung!
Rollen in den USA
Jetson ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und keine Diskriminierung aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationaler Herkunft, Alter, Behinderung, genetischen Informationen, sexueller Orientierung oder Geschlechtsidentität betreibt. Wenn Sie während des Einstellungsverfahrens angemessene Anpassungen benötigen, kontaktieren Sie uns bitte.
Rollen in Kanada
Jetson ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und sich für eine integrative Einstellung einsetzt. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Gründen, die durch geltende Menschenrechtsgesetzgebung geschützt sind. Wenn Sie in irgendeiner Phase des Einstellungsverfahrens angemessene Anpassungen benötigen, kontaktieren Sie uns bitte.
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