Привіт!
Ми шукаємо Data Platform Engineer — людину, яка візьме повний ownership над data-платформою end-to-end: від інтеграцій і пайплайнів до якості даних, внутрішніх інструментів та інфраструктури.
Guru Apps — продуктова компанія by Universe, що створює застосунки у двох основних напрямах: утиліти та AI. Ними щодня користуються мільйони людей зі 180+ країн світу.
Чому відкриваємо цю роль?
Дані в Guru Apps — двигун рішень: на них тримаються продукти, бюджети й маркетинг. Ми будуємо data-платформу з нуля за AI-native підходами — без легасі, з агентами як повноцінними користувачами платформи — і вона росте швидше, ніж встигає одна людина. Шукаємо інженера, який(-а) візьме над нею ownership end-to-end і розвиватиме її разом із масштабом бізнесу.
Що буде у твоїй зоні відповідальності?
• Розвивати data-платформу end-to-end — від інтеграції джерел і побудови пайплайнів до моделей, reporting та якості даних.
• Забезпечувати якість даних на всьому шляху від продукту до дашборда — знаходити проблеми, докопуватися до їхніх причин і працювати з engineering-командами над їхнім вирішенням.
• Розвивати аналітичне сховище та data-моделі, щоб команди могли отримувати надійні й зрозумілі дані для своєї роботи.
— Забезпечувати рішення що нативно працюють з агентами: від створення інтеграцій до тестування, документації, та використання платформи іншими агентами команд
• Автоматизувати процеси та створювати внутрішні інструменти, які спрощують роботу з даними й підвищують надійність системи.
• Працювати з інфраструктурними задачами, пов’язаними з CI/CD, permissions, хмарними ресурсами та масштабуванням data-платформи.
• Взаємодіяти з Engineering, ML, Analytics і Marketing-командами та допомагати знаходити рішення на стику кількох функцій.
• Використовувати AI як частину щоденного engineering workflow та розвивати нові підходи до роботи з платформою.
З яким стеком працюємо?
Стек свіжий, без легасі — і ти безпосередньо впливаєш на його еволюцію:
Data orchestration: Dagster
Data extraction: dlt
Analytics warehouse: ClickHouse
Data modeling: dbt,
Semantic layer: cube
Infrastructure: Terraform, CI/CD, cloud resources, IAM
AI: Claude Code, Codex, MCP, Linear, Custom team agents
Стек не є самоціллю: якщо ти вирішував(-ла) схожі задачі з іншими інструментами, це теж релевантно. Нам важливо, наскільки швидко ти можеш розібратися в новому й перенести свій досвід на інший контекст.
Кого ми шукаємо?
Нам важливо знайти не просто сильного Data Engineer, а людину, яка може самостійно рухати напрям: помічати проблеми, визначати пріоритети, розбиратися в нових областях і доводити рішення до результату.
• Маєш 2+ роки досвіду в data engineering у production-середовищі.
• Впевнено працюєш із Python і SQL та маєш досвід побудови production-рішень.
• Працював(-ла) з оркестрацією data pipelines — Dagster, Airflow або аналогами, та розумієш, як будувати надійні pipeline-процеси.
• Маєш практичний досвід з analytical warehouse і data modeling — ClickHouse, BigQuery, Snowflake, dbt або аналогічними рішеннями.
• Не чекаєш готового backlog: можеш сам(-а) знайти проблему, сформулювати підхід, пріоритезувати роботу й довести її до результату.
• Комфортно працюєш в умовах невизначеності та готовий(-а) швидко зануритися в нові інструменти, домени й задачі.
• Розумієш бізнес-контекст своєї роботи, вмієш пояснювати цінність data-рішень і ефективно взаємодіяти з різними командами.
Буде плюсом
• Досвід із Terraform, CI/CD, cloud infrastructure та IAM.
• Практичний досвід із ClickHouse під реальним навантаженням або створення внутрішніх інструментів.
• Досвід роботи з ML-процесами, feature pipelines, deployment чи monitoring моделей, а також marketing attribution.
Що буде з нашого боку?
• Ownership над data-платформою — ти зможеш впливати на її розвиток, процеси та пріоритети, а не працювати лише в межах готового backlog.
• Вплив на бізнес-рішення — дані, які ти будуєш і підтримуєш, використовуються для рішень щодо продуктів, бюджетів і проце
