Senior Data Engineer

Що робити

Data Pipelines: Будувати та масштабувати надійні ETL/ELT-процеси для збору та обробки даних про активність користувачів
Архітектура та інфраструктура: Проєктувати хмарні сховища даних та аналітичні архітектури на базі сучасних data-інструментів (BigQuery, Airflow, Dataform)
Data Quality: Забезпечувати високу доступність, точність та безпеку обробки даних; дотримання стандартів якості на рівні платформи — включно з data lineage та observability
Крос-функціональна співпраця: Працювати разом із командами аналітики, бекенду та інфраструктури — перетворювати сирі дані на продуктові метрики та actionable insights

Глибоке володіння Python та SQL: від побудови production-ready рішень до оптимізації складних запитів під реальне навантаження
Практичний досвід із ETL/ELT-оркестрацією (Airflow, Dataform або аналоги)
Досвід роботи з хмарними платформами (GCP, AWS або Azure)
Розуміння data warehousing: dimensional modeling, партиціонування, кластеризація, cost control
5+ років як Data Engineer у продакшн-середовищах з реальним навантаженням

Досвід на стороні аналітики (Data Analyst) — розумієш, що потрібно споживачам даних
Досвід у ролі Python Engineer поза data-контекстом
У SKELAR ми побудували середовище для професійної самореалізації:
SKELAR Platform. Це операційне ядро венчур-білдера, що допомагає фаундерам швидше проходити шлях від нуля до одиниці. Так команди бізнесів фокусуються на продукті — а 10+ команд в складі Platform закривають функції Legal, Finance, HR, Admin, Talent Acquisition, Employer Branding, IT та інші.
Нетворк та обмін досвідом як частина культури. Серед наших колег — кофаундери, які запустили не один бізнес, а також найсильніші спеціалісти на ринку. Тож ми маємо доступ до необхідної експертизи на відстані витягнутої руки.

Знайдено через trackr.help/jobs · Канал: @trackrhelp · Бот для персональних сповіщень: @trackrhelpBot