Data Engineer

Что предстоит делать

<p><strong>О команде</strong> <br>Мы — сфокусированная инженерная команда из 5–9 человек в мультипродуктовой SaaS-компании. Мы работаем над персонализацией, рекомендациями, обнаружением мошенничества и некоторыми GenAI-решениями через real-time, near-real-time и batch-пайплайны. Команда состоит из Python backend-инженеров, ML-инженеров, QA (ручное и автоматизированное тестирование), дата-инженера и дата-сайентистов. Наша общая задача — превращать эксперименты наших дата-сайентистов в<br>надёжные системы продакшн-уровня, либо как отдельные сервисы, либо интегрированные в более широкие платформы.</p><p><strong>Роль</strong> <br>Вы будете строить data-пайплайны, которые обеспечивают работу наших экспериментальных и продакшн-систем — основу для обнаружения мошенничества, рекомендаций и персонализации. Вы будете работать преимущественно с Kafka (иногда Flink), Spark на Databricks и Airflow, моделировать и оптимизировать данные как для экспериментов, так и для продакшн-обслуживания, а также тесно сотрудничать с дата-сайентистами и backend-инженерами по вопросам data-контрактов и надёжности.<br><br><strong>Обязанности</strong> <br>• Создавать и эксплуатировать batch- и streaming-пайплайны данных (структурированные и неструктурированные данные)<br>• Работать преимущественно с Kafka, Spark на Databricks и Airflow<br>• Моделировать и оптимизировать данные как для экспериментов, так и для продакшн-обслуживания<br>• Сотрудничать с дата-сайентистами и backend-инженерами по вопросам data-контрактов и надёжности<br>• Отвечать за качество пайплайнов: тестирование, мониторинг и производительность<br>• Участвовать в on-call ротации команды для пайплайнов, которые вы создаёте и эксплуатируете</p><p><strong>Требования</strong> <br>• 3+ года опыта в data engineering или software engineering для данных<br>• Уверенное владение Python, включая PySpark<br>• Kafka и stream processing<br>• Опыт работы с Databricks<br>• Airflow или аналогичные инструменты оркестрации<br>• Уверенное владение SQL и data modeling, а также прочные навыки работы с реляционными базами данных<br>• Инженерное мышление<br>• Свободный разговорный английский (как минимум Upper-Intermediate)</p><p><strong>Будет плюсом </strong> <br>• Flink<br>• ML Feature stores<br>• Опыт с MLOps и ML-пайплайнами<br>• Docker и Kubernetes<br>• Опыт в SaaS или в домене высоконагруженных продуктов<br><br><strong>Почему стоит присоединиться к нам</strong> <br>• Работа над высоконагруженными системами с высокой пропускной способностью<br>• Широкий спектр технологий, стеков и задач<br>• Участие в превращении экспериментов в продакшн-системы<br>• Сильная инженерная культура, ценящая техническую глубину и ответственность<br>• Гибкость благодаря гибридному и удалённому формату работы<br>• Распределённая команда в Дубае и Европе<br><br><strong>Вы получите</strong></p><p>• Позицию в компании по разработке продуктов с динамичной средой и несколькими параллельными проектами;<br>• Непрерывное саморазвитие и рост, включая бюджет на сертификации и курсы;<br>•Конкурентную зарплату плюс финансовые бонусы;<br>•Медицинскую страховку;<br>•Корпоративного предоплаченного AI-агента;<br>•Wellbeing-пакет: онлайн-занятия йогой, Yakaboo, BetterMe App: Health Coaching, BetterMe App: Mental Health;<br>•Корпоративные мероприятия и весёлые тимбилдинги;<br>•Культуру remote-first<br><br></p><p><strong>Этапы собеседования</strong></p><ol><li>HR-интервью <nobr>(30–45 минут) —</nobr> первичная беседа для обсуждения вашего опыта, карьерных целей и культурного соответствия.</li><li>Техническое интервью (1 час) — углублённое техническое интервью, охватывающее соответствующие навыки.</li><li>Финальное интервью (1,5 часа) — всестороннее обсуждение с командой, сфокусированное на компетенциях, специфичных для роли, и соответствии ценностям компании.</li><li>Проверка рекомендаций и job offer</li></ol> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/suntech-innovation/vacancies/374428/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>