Цей список містить лише ті країни, для яких опубліковано вакансії на обраній мові (наприклад, у французькій версії показуються лише вакансії французькою, а в англійській – лише англійською).
Зараз ми в пошуку Data Engineer до Howly! Ми маємо 4 потужні продукти, що оперують на міжнародних ринках: 1. Розумна автоматизація документів; 2. Платформа для карʼєрного росту; 3. AI-пошук роботи та автоматичне створення резюме й мотиваційних листів; 4. Маркетплейс технічних талантів. Переваги позиції: Повна відповідальність за аналітичний шар даних у DWH на етапі активного масштабування компанії та реальний вплив на розвиток продуктів; Можливість відігравати ключову роль у побудові та розвитку аналітичної інфраструктури; Робота з сучасним технологічним стеком (BigQuery, dbt, Airflow) і участь у формуванні технічних стандартів; Тісна співпраця з продуктовими командами та прямий вплив рішень на продуктову, маркетингову й фінансову ефективність бізнесу.
Обов’язки:
Забезпечення стабільності, точності та доступності даних для всієї компанії
Налаштування, підтримка й оптимізація ELT-процесів (Airbyte)
Розробка нових інтеграцій і контроль якості даних для звітності
Створення та підтримка аналітичних моделей у BigQuery з використанням dbt
Побудова процесів моніторингу та алертингу для пайплайнів
Оптимізація агрегацій даних відповідно до бізнес-потреб у тісній взаємодії з аналітиками
Вимоги:
Досвід роботи на позиції Data Engineer від 2-ох років
SQL: Впевнене розуміння SQL для роботи з базами даних
Python: Вміння писати ефективний та чистий код для створення custom connectors AirByte та налаштування DAG-pipelines у AirFlow
Розуміння концепцій DE: Базові знання про Data Modelling, Data Patterns, та архітектуру аналітичних сховищ (напр., BigQuery)
Розуміння принципів роботи Docker та Kubernetes
Розуміння принципів оптимізації запитів (partitioning, clustering, cost optimization)
Буде перевагою:
Досвід роботи з dbt: створення, тестування й документування моделей
використання макросів, sources, seeds і variables
розуміння структури dbt-проєкту
Орієнтація на роботу з сучасним Data-стеком та готовність швидко опановувати нові інструменти
Досвід роботи з ML ops
Ми пропонуємо:
Внутрішні клуби за професійними напрямками: маркетинг, розробка, фінанси, рекрутинг
Ми використовуємо файли cookie, щоб покращити ваш досвід перегляду, аналізувати трафік і надавати персоналізований контент. Натискаючи «Прийняти», ви погоджуєтеся на використання файлів cookie.