Data Engineer

Шукаємо Data Engineer, який допоможе розвивати нашу data-платформу та будувати надійні пайплайни, на яких тримається аналітика компанії: від фрод-детекції та LTV-моделей до щоденної звітності для бізнесу. Ця роль для людини, яка любить писати чистий код, розбиратися в нових джерелах даних, покращувати вже існуючі рішення та доводити задачі до production, а не просто до «працює в ноутбуці».

💻 Основні обов'язки

⚙️ Розробка пайплайнів

• Розробляти та підтримувати пайплайни в Databricks (PySpark, Delta Lake) за Medallion-архітектурою (Bronze → Silver → Gold).
• Інтегрувати дані з API зовнішніх сервісів, з якими працює компанія (CRM,, партнерські платформи тощо), а також з Kafka-топіків, PostgreSQL, MySQL, MongoDB та Google Sheets.
• Налаштовувати оркестрацію в Airflow (MWAA) та Databricks Workflows.
• Будувати вітрини даних для аналітики та Power BI.

🛡 Якість та стабільність даних

• Додавати перевірки data quality і звірки між джерелами.
• Розбиратися з падіннями пайплайнів та аномаліями в даних.
• Документувати таблиці, трансформації та бізнес-логіку.

🔍 Аудит та оптимізація

• Проводити аудит існуючих пайплайнів і рішень: шукати вузькі місця, дублювання логіки, зайві витрати на обчислення.
• Оптимізувати та рефакторити існуючі рішення з погляду швидкодії, вартості та підтримуваності

🏗 Сервіси та внутрішні інструменти

• Разом із Lead of Analytics проєктувати єдину архітектуру для standalone-сервісів і ботів: деплой, конфігурація, логування, моніторинг, обробка помилок.
• Переводити існуючі скрипти на цю архітектуру та підтримувати їх стабільну роботу.
• Розвивати внутрішні інструменти: алерти, моніторинг, допоміжні утиліти.

✅ Що для нас важливо

• Від 2 років досвіду в Data Engineering або Backend-розробці з акцентом на дані.
• Впевнений Python: чистий, читабельний код, обробка помилок.
• Досвід інтеграції зі сторонніми API: авторизація, пагінація, rate limits, ретраї, зміни у структурі відповідей.
• Досвід з PySpark / Spark SQL (у Databricks або іншому середовищі).
• Хороший SQL: віконні функції, CTE, розуміння планів запитів.
• Досвід з Apache Airflow або іншим оркестратором.
• Розуміння ETL/ELT, incremental loads, idempotency, backfills.
• Базове розуміння data modeling (факти й виміри, SCD).
• Досвід розробки та підтримки сервісів, що працюють постійно (боти, воркери, демони): логування, обробка збоїв, конфігурація.
• Досвід роботи з Git та pull requests.
• Самостійність: вміння розібратися в новому джерелі чи API без покрокових інструкцій і поставити правильні питання, коли щось незрозуміло.

➕ Буде плюсом 

• Databricks, Delta Lake, Unity Catalog.
• Досвід роботи з Kafka(читання топіків, обробка повідомлень).
   AWS.
• MongoDB, Power BI.
• Docker, досвід контейнеризації та деплою сервісів.
• Досвід побудови систем алертингу та моніторингу.
• CI/CD, Databricks Asset Bundles, Terraform.
• Досвід розробки ML-моделей.
• Досвід в iGaming.

✨ Що ми пропонуємо

• Роботу над міжнародним продуктом у сфері iGaming.
• Сучасний стек: Databricks, Airflow, AWS.
• Різноманітні задачі: інтеграції з зовнішніми сервісами, оптимізація пайплайнів, архітектура сервісів.
• Реальний вплив на розвиток data-платформи.
• Гнучкий графік початку роботи та повністю віддалений формат
• 17 оплачуваних днів відпустки на рік
• 15 оплачуваних днів лікарняних на рік
• 2 додаткові оплачувані вихідні на рік на екстренні випадки
• Медичне страхування після завершення випробувального терміну (для кандидатів в Україні)
• Відсутність бюрократії, динамічне середовище, де твій внесок швидко стає помітним.