Jobs Data Engineer

About the role:
We're looking for an experienced engineer to design and build enterprise knowledge graphs and semantic data layers. You'll work at the intersection of data architecture, AI, and business domains — formalizing business knowledge into machine-readable models.

Responsibilities:

• Design, develop, and implement enterprise-grade knowledge graphs
• Build semantic layers that establish shared business understanding across enterprise systems
• Model business entities, relationships, taxonomies, ontologies, and controlled vocabularies
• Create semantic data products for AI applications, analytics platforms, and business users
• Design enterprise metadata models and integrate them with data catalogues
• Connect structured and unstructured enterprise data within a unified semantic model
• Maintain governance, lineage, metadata quality, and semantic consistency

Requirements:

• Hands-on experience designing and implementing knowledge graphs
• Semantic technologies: RDF, OWL, SKOS, SPARQL
• Graph databases: Neo4j, Amazon Neptune, Stardog, GraphDB, or equivalent
• Enterprise metadata management & data catalogue platforms
• Experience developing ontologies, taxonomies, and controlled vocabularies
• Strong enterprise data architecture and data modelling knowledge
• Advanced SQL and multi-system data integration
• Cloud platforms: Azure, AWS, or GCP

Nice to have:

• Semantic or enterprise search solutions
• Master Data Management (MDM)
• Data Mesh / Data Product concepts
• Enterprise data governance frameworks
• AI agents, GenAI, or RAG architectures

Шукаємо Principal Data Engineer

📍 Віддалено з України
💼 Повна зайнятість
🚀 Рівень: Principal / Staff

Про проєкт

Міжнародний технологічний проєкт поєднує OSINT та штучний інтелект, допомагаючи державним установам отримувати критично важливу інформацію про технологічні й економічні екосистеми недружніх країн.

Платформа перетворює відкриті дані на структуровану аналітику, яка підтримує ухвалення стратегічних рішень. Зараз команда суттєво розширює свій інженерний напрям.

Про роль

Ви приєднаєтеся до команди обробки даних, яка перетворює необроблену інформацію на чисті, структуровані та надійні набори даних.

Ви відповідатимете за весь життєвий цикл пайплайнів: від завантаження сирих даних у bronze-рівень, entity resolution та збагачення — до gold-датасетів, які використовуються у продукті, графі знань та комерційних експортних рішеннях.

Це роль із високим рівнем відповідальності та самостійності: ви проєктуватимете пайплайни й моделі даних, визначатимете технічні стандарти та впливатимете на розвиток команди.

Масштаб системи:

🔹 понад 1 млрд точок даних
🔹 граф знань із понад 50 млн сутностей
🔹 компанії, люди, закупівлі та зв’язки між ними

Ваші основні завдання:

• Побудова й підтримка end-to-end пайплайнів у medallion-архітектурі: bronze → silver → gold
• Розвиток моделей компаній, людей і зв’язків між ними
• Перехід від повного оновлення даних до інкрементальної обробки
• Оркестрація та трансформація даних за допомогою Dagster, dbt, Trino і Databricks
• Розвиток gold-рівня для продукту, метрик і комерційних експортів
• Співпраця з командами, які завантажують дані в Neo4j та Elasticsearch
• Розвиток аналітичного шару й датасетів для Metabase
• Забезпечення якості даних, надійності, спостережуваності та оптимальної вартості обробки
• Технічне менторство та участь у формуванні інженерних практик команди

Що важливо:

• Досвід на рівні Principal або Staff у побудові та експлуатації production data pipelines великого масштабу. Також розглядаємо сильних Senior-інженерів, готових до наступного кроку
• Впевнене володіння Python і SQL
• Досвід із сучасним data stack: оркестрація, SQL-first трансформації та розподілена обробка даних
• Глибоке розуміння data modelling, medallion/lakehouse-підходів, dimensional та incremental models, schema evolution, data quality і тестування
• Досвід роботи з хмарними платформами та контейнеризованими середовищами. Поточний стек: Azure, Databricks та ADLS
• AI-first підхід: використання Claude Code, Codex або інших агентних інструментів із відповідальністю за перевірку результатів
• Самостійність, сильна письмова англійська та вміння посилювати команду

Буде перевагою:

• Досвід з entity resolution, record linkage або knowledge graph pipelines
• Проєктування онтологій чи семантичних моделей даних
• Знання Trino, Iceberg та lakehouse table formats
• Досвід із Neo4j і Cypher
• Analytics engineering, BI-інструменти, metrics layers і star schemas
• Data contracts та data-quality frameworks
• Робота з даними мовами недружніх країн або нормалізацією нелатинських систем письма
• Досвід у регульованих галузях, оборонному секторі, розвідці чи інших середовищах із високими вимогами до довіри й безпеки

AI є невіддільною частиною інженерного процесу. Команда активно використовує Claude Code та Codex, надає доступ до цих інструментів і очікує їх відповідального застосування в щоденній роботі.

Процес найму: 

- 3-4 співбесіди: скринінг (30-45 хв), технічна (1-2 години), презентація тестового завдання (30 хв), знайомство з CEO (30 хв)

- є тестове завдання

- співбесіди проходять англійською мовою з включеною камерою

Remote · Full-time · Перетин із робочими годинами ЄС · Principal level

Про проєкт

Проєкт поєднує OSINT і сучасну аналітику даних. Платформа допомагає державним організаціям отримувати критично важливу інформацію про технологічне та економічне середовище росії й Китаю, зокрема їхні оборонно-промислові комплекси.

Про роль

Ви станете технічним лідером Data Acquisition Team — команди, яка збирає відкриті дані з різних джерел у всьому світі.

Сьогодні ми підтримуємо десятки парсерів для складних джерел, які постійно змінюються, обмежують частоту запитів та блокують автоматизований збір. Наша мета — масштабувати систему до сотень джерел, не збільшуючи команду пропорційно, налаштовуючи процеси з використанням ШІ.

Це Principal-роль із високим рівнем відповідальності. Ви прийматимете найскладніші технічні рішення, створюватимете інструменти для всієї команди та визначатимете подальший розвиток data acquisition architecture. Водночас наявна система має залишатися стабільною, а дані — надходити безперервно.

Ваші завдання

• Створювати AI-assisted та agentic-інструменти, які перетворюють нове джерело на готові до роботи парсери.
• Масштабувати систему від десятків до сотень донорів даних.
• Розробляти self-healing механізми, які виявляють зміни джерел і збої, адаптуються та відновлюють роботу без ручного втручання в кожному випадку.
• Відповідати за всю acquisition architecture: спільні scraper/parser frameworks, proxy та stealth strategy, scheduling і передачу даних до ADLS.
• Забезпечувати стійкість до anti-bot механізмів, підтримувати міграції джерел і надійність системи в production.
• Підтримувати стабільність наявного парку парсерів і донорів під час поступової перебудови.

• Менторити інженерів, визначати технічні стандарти та розвивати AI-first підхід у команді.

   

Наш стек

Python · JavaScript · Playwright · Stealth browser tooling · VPN-based egress · Azure Data Lake Storage · Docker · Kubernetes · Azure AKS · GitLab CI · Grafana · Claude Code · Codex

Що для нас важливо

• Досвід на рівні Principal або Staff у production data collection чи web scraping у великому масштабі.
• Досвід визначення технічного напряму, а не лише реалізації готових рішень.
• Також розглянемо сильного Senior Engineer, готового перейти на наступний рівень.
• Досвід створення платформ і фреймворків, якими користуються інші інженери.
• Глибоке знання Python.
• Знання JavaScript, достатнє для reverse engineering вебсайтів: розуміння завантаження даних сторінкою, поведінки браузера та network layer.
• Практичний досвід із JavaScript-heavy сайтами, headless browsers, proxies, rate limiting та anti-bot системами.
• Практичне застосування LLM або agentic systems для генерації коду, автоматичного виправлення помилок чи автономних workflows.
• Досвід із Docker, Kubernetes і cloud environments; Azure буде перевагою.
• Розуміння cloud object storage і streaming systems як кінцевих точок для даних.
• Регулярне використання Claude Code, Codex або інших agentic coding tools зі здатністю перевіряти їхній результат і відповідати за те, що потрапляє у production.
• Системний підхід до тестування, якості та подальшої підтримки коду.
• Високий рівень самостійності, технічне лідерство та здатність посилювати команду.
• Впевнена, письмова і розмовна англійська — це основна мова комунікації.

Буде перевагою

• Production-досвід з agentic або LLM-driven pipelines для генерації коду та збору даних.
• Глибоке розуміння anti-bot механізмів, stealth crawling або роботи з CAPTCHA.
• Досвід підтримки великих multi-source scraper fleets, source lifecycle tooling або crawl scheduling.
• Робота з китайсько- чи російськомовними джерелами або вилученням даних із нелатинських писемностей.
• Досвід із data quality або entity extraction.
• Досвід у regulated, defense, intelligence або інших high-trust сферах.

AI як частина нашого engineering-процесу

Ми активно використовуємо AI-інструменти, щоб працювати швидше та підвищувати якість. Claude Code і Codex є частинами щоденного інженерного процесу: ми надаємо ці інструменти команді й очікуємо, що інженери вмітимуть ефективно їх застосовувати, перевіряти результати та відповідати за фінальне рішення.

Чому варто приєднатися

• Робота над технологічно складними проєктами у сфері геополітичної аналітики.
• Можливість побудувати масштабовану AI-driven систему збору даних.
• Високий рівень впливу на архітектуру та технічний напрям продукту.
• Сучасне AI-first engineering-середовище.
• Невелика міжнародна команда досвідчених фахівців.
• Повністю віддалена робота з регулярною взаємодією в межах європейського часового поясу.

Процес найму

4 раунди інтерв'ю англійською мовою.

🔱 Trident Media — компанія, що спеціалізується на Affiliate Marketing та розробці мобільних застосунків. Ми масштабуємо технічну команду і шукаємо Middle DevOps Engineer, який приєднається до роботи з нашою власною інфраструктурою, Kubernetes-кластерами та CI/CD-процесами.

Наші продукти — це Android-застосунки з власними backend-сервісами, ERP-система, Telegram-боти, MMP-платформа, CRM, а також інфраструктура для управління доменами.

🔱 Обов'язки

• переводити інфраструктуру на IaC;
• розгортати та підтримувати Kubernetes-кластери;
• налаштовувати сервери та необхідний софт;
• оптимізувати GitLab CI/CD pipelines;
• працювати з міжпроєктними pipelines та релізами;
• налаштовувати monitoring і alerting;
• вирішувати мережеві проблеми;
• працювати з PostgreSQL, replication і failover.
   

🔱 Наші очікування

• Комерційний досвід у DevOps від 1,5 років;
• Досвід розгортання та підтримки Kubernetes-кластерів, включно з розгортанням з нуля;
• Досвід підтримки Kubernetes саме на bare-metal інфраструктурі;
• Впевнені знання Linux та мереж;
• Досвід роботи з Terraform та Ansible;
• Досвід побудови CI/CD-процесів у GitLab, Jenkins або TeamCity;
• Досвід роботи з Docker;
• навички автоматизації та скриптингу на Bash або Python;
• досвід роботи з PostgreSQL, Redis та ELK.
   

🔱 Що ми пропонуємо

• Повністю віддалений формат роботи — працюй з будь-якої точки світу;
• 30 робочих днів оплачуваної відпустки на рік та 10 днів лікарняних;
• Участь в івентах і командних тімбілдингах — онлайн і офлайн;
• Подарунки, мерч та бонуси до свят і важливих подій у житті;
• Корпоративна англійська;
• Сильна команда, орієнтована на результат, взаємну підтримку та здорову робочу атмосферу.

Привіт! Ми — команда talanovyti. Зараз допомагаємо нашому партнеру знайти Machine Learning Engineer у напрям Drone Detection.

Наш партнер — український MilTech-стартап, який розробляє акустичні системи для оборони та безпеки. Продукти компанії працюють на перетині Machine Learning, акустичної розвідки та edge computing: команда створює рішення для визначення позицій артилерії за звуком та розвиває окремий напрям детекції дронів.

ML-команда невелика: напрями Drone Detection та Artillery розвиваються окремо, поруч працюють Software та Embedded Engineers, а CTO активно залучений у технічну розробку. Тому тут шукають не просто виконавця задач, а самостійного інженера, який готовий досліджувати, експериментувати, пропонувати рішення та поступово брати більше відповідальності за свою частину ML-напряму.

Чому це цікаво:

1. Досвід у MilTech - не обов’язковий. Команда відкрита до спеціалістів з IT, які хочуть зануритися в defense-домен. Також, релевантним буде досвід у Computer Vision або аналізі часових рядів.
2. Нетипові ML-задачі. Тут робота зі звуком, detection та classification, оптимізацією моделей і поступовим переходом до deployment на edge devices.
3. Помітний вплив на продукт. ML-команда невелика, тому можна напряму взаємодіяти з ML Lead і CTO, впливати на технічні рішення та поступово брати відповідальність за окрему частину ML-напряму.
4. Можливість розширити свою експертизу. Напрям Drone Detection розвивається близько року, тож разом із продуктом можна брати складніші задачі та збільшувати свою зону відповідальності.

Що ти робитимеш:

1. Проєктуватимеш, розроблятимеш, тестуватимеш та оптимізуватимеш ML/DL-моделі для задач detection і classification.
2. Працюватимеш із даними: collection, cleaning, preprocessing та evaluation.
3. Розроблятимеш модульний і тестований Python-код для preprocessing, model inference та автоматизації.
4. Створюватимеш і підтримуватимеш data pipelines для training та evaluation моделей.
5. Проводитимеш експерименти з моделями та оцінюватимеш їхні результати.
6. Працюватимеш над оптимізацією моделей для hardware з обмеженими ресурсами, зокрема над quantization та compression.
7. Братимеш участь у повному циклі роботи з ML-рішеннями — від design до deployment на edge devices.
8. Взаємодіятимеш із ML, Software та Embedded Engineers.

Що ми шукаємо в тобі:

1. 2+ роки комерційного досвіду в Machine Learning/Deep Learning.
2. Сильний Python та досвід його використання у реальних ML/DL-проєктах.
3. Практичний досвід проєктування, training та integration ML-систем.
4. Досвід із PyTorch, TensorFlow, PyTorch Lightning, scikit-learn, NumPy, Pandas.
5. Практичний досвід роботи з моделями для detection / classification.
6. Досвід роботи з data collection, cleaning та preprocessing.
7. Досвід розробки data pipelines.
8. Уміння писати модульний, структурований і тестований код.
9. Англійська B2 або близький рівень — важливо вміти говорити англійською в робочому контексті.

Буде плюсом

1. Досвід у Computer Vision.
2. Досвід роботи з аналізом часових рядів.
3. Досвід з аудіо або акустичними даними.
4. Знання DSP — Digital Signal Processing.
5. C/C++.
6. Основи embedded-розробки.
7. Unsupervised learning.
8. Оптимізація та deployment ML-моделей на edge devices.
9. Model quantization та compression.

Ця позиція добре підійде людині, яка:

• не чекає постійних інструкцій;
• шукає інформацію та використовує доступні інструменти для вирішення проблем;
• бере відповідальність за кінцевий результат.

Ownership тут справді важливий, якщо отримуєш задачу, очікується, що ти зможеш самостійно пройти шлях від розуміння проблеми до готового результату.

Умови та бенефіти:

1. Full-time, remote — працювати можна з будь-якої точки, також є офіс у Києві.
2. Гнучкий графік — командні зустрічі проходять переважно з 11:00 до 16:00, решту часу плануєш самостійно.
3. Офіційне працевлаштування або B2B-контракт.
4. 100% бронювання при офіційному працевлаштуванні.
5. Необмежена оплачувана відпустка та лікарняні.
6. Заняття з англійської 2 рази на тиждень за рахунок компанії.
7. $500 на рік на навчання + оплата професійних конференцій.
8. Компенсація психолога — до $100 на місяць.
9. Компанія надає всю необхідну техніку для роботи.

Як проходитиме відбір

1. Intro call з HR
2. Технічна співбесіда з ML Lead
3. Тестове завдання
4. Фінальна співбесіда з ML Lead та CTO 
5. Безпекова перевірка (базовий етап для MilTech)
6. Офер та перевірка рекомендацій.

Якщо тобі цікаві ML-задачі, де потрібно не просто застосовувати готові рішення, а самостійно розбиратися в проблемі, експериментувати та бачити результат своєї роботи — залишайте свій відгук!) 

Продуктова компанія шукає DevOps (Database Infrastructure) Engineer для роботи віддалено.

Команда, що розробляє складну модульну платформу для B2B-партнерів, активно масштабуючи продукт і команду.

Платформа складається з 400+ сервісів, а серед ключових модулів: платіжні системи, CRM, інструменти верифікації, anti-fraud рішення, бек-офіс платформа та CMS.

Фокус ролі: побудова та розвиток масштабованої інфраструктури в GCP, Kubernetes, IaC та CI/CD, а також робота з Database і security.

 У команді багато автономності: мінімум мікроменеджменту та можливість самостійно впливати на технічні рішення.

Пропонують: медичне страхування та часткову компенсацію дитсадків (в Україні), відпустку по догляду за дитиною та sabbatical, 20 днів відпустки та лікарняні, корпоративну англійську, оплату сертифікацій, техніку, а також можливість професійного розвитку в компанії, що швидко зростає.

Необхідний досвід роботи з GCP, Kubernetes та готовність адмініструвати бази даних (PostgreSQL, MongoDB, ClickHouse).

Продуктова компанія  шукає DevOps Engineer для роботи віддалено.

Компанія — команда, що створює iGaming-рішення та розробляє складну модульну платформу для B2B-партнерів, активно масштабуючи продукт і команду.

Продукт обробляє 1 млн транзакцій на день, має 10+ млн активних користувачів на місяць та забезпечує 99.9% SLA. Платформа складається з 400+ сервісів, а серед ключових модулів: платіжні системи, CRM для клієнтів, інструменти для перевірки клієнтів та відповідальної гри, система запобігання шахрайству, бек-офіс платформа, CMS для контенту, бонусні програми.

Фокус ролі — не просто infrastructure support, а комплексна робота з архітектурою, автоматизацією та security. Є можливість створювати власні infrastructure modules і стандартизувати підходи команди. Роль передбачає достатньо свободи в технічних рішеннях і можливість драйвити окремі інфраструктурні ініціативи.

Зараз формується нова окрема Devops команда.
 

Планується два етапи співбесіди.

Пропонують: медичне страхування та часткову компенсацію дитсадків (в Україні), відпустку по догляду за дитиною та sabbatical, 20 днів відпустки та лікарняні, корпоративну англійську, оплату сертифікацій, техніку, а також можливість професійного розвитку в компанії що швидко зростає.

Необхідний досвід роботи з AWS та GCP, Kubernetes.

Ти вмієш будувати computer vision — але втомився, що модель живе в ноутбуці й ніколи не доходить до реального застосування?

Розробляємо важливі проекти для суспільства, де вже маємо сотні користувачів.

Чим ти будеш займатися:

• Класичний CV як основна зона відповідальності: pose estimation, SLAM, епіполярна геометрія, оптичний потік, калібрування камери — саме на цьому тримається розрахунок координат без GPS
• Навчати й покращувати CV-моделі для складних умов: рух у кадрі, оклюзії, погана якість, мало даних
• Запускати й оптимізувати моделі на Jetson у реальному часі — з жорсткими обмеженнями по швидкості, пам’яті та енергоспоживанню
• Самостійно працювати з обладнанням: камери, а не лише датасети й ноутбук
• Відповідати за результат повністю — від задачі до готового рішення, що працює на борту

• Самому ухвалювати технічні рішення, а не робити чужі тикети.

   

Що ми чекаємо від тебе:

• Впевнений досвід класичного computer vision: SLAM, pose estimation, епіполярна геометрія, оптичний потік, камерна геометрія та калібрування
• Досвід deep learning для CV (детекція, трекінг або сегментація) — як доповнення до класичних методів, а не заміну
• Практичний досвід роботи з NVIDIA Jetson (Nano / Xavier / Orin) — деплой, оптимізація inference, робота з обмеженими ресурсами на борту
• Досвід роботи «на залізі»: інтеграція з камерами й сенсорами, тестування на фізичному пристрої, а не тільки в хмарі чи на десктопі
• Досвід, коли ти доводив модель до продакшену на edge-пристрої, а не лише до notebook

• Стек: PyTorch, Ultralytics, OpenCV, ONNX / TensorRT / Hailo, Python, Java (Kotlin).

   

Що ти отримаєш:

• Ніякого мікроменеджменту — ти відповідаєш за свій напрямок

• Сучасний edge-стек: Jetson, TensorRT, Hailo, ONNX. Інструменти обираєш сам.

   

Чого в нас не буде:

Вигорання, безкінечного «monkey job» і CRUD-задач на роки. І співбесід, що тягнуться в нікуди.

Як проходить відбір:

• HR-співбесіда
• Технічна співбесіда
• Офер

Middle/Senior Data Engineer / SQL Developer

Задачі, над якими потрібно буде працювати

• SQL-розробка та робота з базами даних: розробка складних SQL-запитів, процедур, представлень та інших об’єктів бази даних для аналітичних систем.
• аналіз і оптимізація продуктивності запитів, робота з індексами, планами виконання, партиціонуванням і великими обсягами даних.
• побудова Data Pipelines: проєктування, розробка та підтримка надійних ETL/ELT-процесів для завантаження, трансформації та передачі даних між різними системами.
• оркестрація пайплайнів за допомогою Apache Airflow та dbt.
• розробка на Python: створення Python-скриптів і сервісів для обробки, перевірки, трансформації та передачі даних. Інтеграція з базами даних, REST API та зовнішніми джерелами.
• моделювання даних: проєктування схем і моделей даних для аналітичних систем, Data Warehouse та Data Lake. Побудова і підтримка шарів staging, intermediate та marts.
• оптимізація та підтримка: рефакторинг і підвищення продуктивності наявних SQL- та Python-розробок, усунення технічного боргу, аналіз проблем у процесах завантаження та обробки даних.
• якість і надійність даних: реалізація перевірок Data Quality, валідації даних, логування, моніторингу та обробки помилок у data pipelines.
• аналітична звітність: підготовка структурованих наборів даних і моделей для побудови аналітичних дашбордів та звітності.

Які навички стануть у нагоді

Загальний досвід:

• від 2 років досвіду у сфері Data Engineering
• SQL-розробки або Python-розробки для задач обробки даних.

Практичний досвід роботи з PostgreSQL.

• досвід оптимізації SQL-запитів, роботи з індексами та великими таблицями.
• досвід створення та підтримки views, functions, procedures та інших об’єктів бази даних.

Python для Data Engineering:

• впевнене володіння Python для задач обробки та передачі даних.
• робота з форматами JSON, CSV, Excel, Parquet та іншими форматами даних.
• написання підтримуваного, модульного та тестованого код
• розуміння ООП, exception handling, logging та configuration management.
• досвід роботи з pandas, SQL-конекторами, REST API та зовнішніми джерелами.

Apache Airflow:

• практичний досвід створення та підтримки DAG.
• оркестрація ETL/ELT-процесів.
• налаштування dependencies, scheduling, retries та timeout.
• робота з Airflow Connections, Variables та Secrets.
• моніторинг і troubleshooting помилок у pipeline.
• розуміння принципів idempotency та безпечного повторного запуску процесів.

dbt:

• практичний досвід створення та підтримки dbt models.
• Робота з sources, ref, tests, snapshots і seeds.
• Використання Jinja та macros.
• Розуміння incremental models.
• Побудова data lineage та технічної документації.
• Досвід організації staging, intermediate та marts layers.

API та інтеграції:

• досвід інтеграції з REST API та налаштування обміну даними між інформаційними системами.
• розуміння принципів авторизації, обробки відповідей API, pagination, retries та error handling.
• буде додатковою перевагою

Буде додатковою перевагою

• розуміння принципів Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT, OLTP та OLAP.
• знання dimensional modeling, Star Schema та Snowflake Schema.
• досвід роботи з NoSQL-базами даних.
• досвід роботи з Git, branching strategy та code review.
• розуміння або практичний досвід налаштування CI/CD.
• досвід контейнеризації за допомогою Docker.
• досвід роботи з хмарними платформами AWS, Microsoft Azure або Google Cloud Platform.
• розуміння принципів Data Quality, Data Validation, monitoring та logging.
• базове розуміння можливостей AI, ML та LLM для автоматизації процесів обробки й аналізу даних.

Привіт! Шукаємо SysAdmin / Junior DevOps, який візьме під крило нашу внутрішню IT-підтримку, а паралельно зануриться у CI/CD, хмари та масштабування серверної інфраструктури (включаючи великі SEO/PBN проєкти).

Це ідеальна позиція для тих, хто виріс із системного адміністрування та прагне сформуватися як повноцінний DevOps Engineer з крутим менторством.

Про проєкт та задачі:

• IT Infrastructure & User Support: технічна підтримка команди (Dev, QA, Ops), менеджмент залізяк/доступів, онбординг та офбординг людей.
• Server Infrastructure & DevOps Growth: моніторинг і сапорт серверів, підтримка й розгортання CI/CD пайплайнів, автоматизація рутини через Bash / Python.
• SEO/PBN Network Support: налаштування та розширення multi-IP серверних середовищ, робота з DNS, SSL, Cloudflare, деплой сайтів (WordPress, static sites).

Необхідний досвід та навички:

• 2+ роки комерційного досвіду з Linux (Ubuntu, Debian, CentOS).
• Розуміння мереж: TCP/IP, DNS, DHCP, VPN, subnetting, routing.
• Практичний досвід або міцний базис у Git, Jenkins / GitLab CI, Docker.
• Розуміння або велике бажання розвиватися у AWS, DigitalOcean, Vultr, GCP.
• Навички скриптингу: Bash / Python.
• Досвід роботи з моніторингом (Zabbix, Prometheus, Grafana).

• Досвід IT-сапорту користувачів та інвентаризації обладнання.

   

Буде плюсом:

• Досвід із VMware, Proxmox, Docker Compose.
• Стеки Nginx, Apache, CMS (WordPress, static site builders).
• Досвід із CDN (Cloudflare), proxy setups та multi-IP routing.

Що ми пропонуємо:

• Кар'єрний трек: чіткий план розвитку з SysAdmin до DevOps Engineer та підтримка ментора.
• Фінанси та юридична частина: 100% покриття податків та повне ведення ФОП.
• Відпочинок: 18 робочих днів відпустки + 3 personal days + 1 день на День народження + компанійські новорічні канікули.
• Здоров’я та спорт: 100% оплачувані лікарняні, Health & Wellbeing депозит після випробувального та 50% компенсація спорту.
• Навчання: 50% компенсації англійської мови та проф. курсів.
• Соціальна позиція: ми системно підтримуємо ЗСУ, притулки для тварин та діток без батьківської опіки.

Запрошуємо до команди Senior Data Engineer (PostgreSQL) , який долучиться до розвитку аналітичної платформи та проєктування сучасних рішень для роботи з даними.
 

Вимоги:

• Досвід роботи з PostgreSQL від 4 років.
• Впевнене знання SQL та PL/pgSQL.
• Досвід розробки stored procedures, functions, triggers, views.
• Досвід проєктування баз даних.
• Розуміння ETL/ELT-процесів.
• Досвід роботи з Apache NiFi або готовність швидко його опанувати.
• Практичний досвід оптимізації PostgreSQL (індекси, execution plans, partitioning, vacuum/analyze).
• Досвід адміністрування PostgreSQL (моніторинг, performance tuning, backup/restore, керування доступами).
• Розуміння реплікації PostgreSQL, роботи STAGE/PROD середовищ та міграцій БД.
• Бажано: досвід роботи з BI-платформами (Power BI, Tableau, Superset, Looker) та великими обсягами даних.
   

Основні обов’язки:

• Розробка та підтримка рішень на PostgreSQL для аналітичних і BI-систем.
• Написання та оптимізація SQL-запитів, процедур, функцій, views і тригерів.
• Побудова та супровід ETL/ELT-процесів.
• Підтримка інтеграційних потоків даних в Apache NiFi.
• Аналіз та оптимізація продуктивності PostgreSQL.
• Підготовка датасетів і вітрин даних для BI.
• Участь у міграціях, релізах та проєктуванні архітектури даних.
• Моніторинг систем, усунення інцидентів та забезпечення надійності й безпеки даних.
   

Ми пропонуємо роботу над масштабними проєктами, цікаві технічні виклики, можливість впливати на архітектурні рішення та професійний розвиток у команді сильних фахівців.

Drawer.AI — стартап зі США, який трансформує процес кошторису в будівництві за допомогою штучного інтелекту. Drawer AI — це система, що автоматично аналізує PDF-креслення, визначає маршрути прокладки електромереж, групує споживачів, розраховує навантаження та формує специфікації.
Ми шукаємо людину, яка допоможе зробити цей продукт ще точнішим і кращим!

Коротко про роль:
Це можливість для інженера-електрика стати частиною AI-команди, яка створює інструмент майбутнього для обробки електричних креслень. Ти будеш працювати з системою Drawer AI, яка автоматично аналізує PDF-креслення, аналізує найкращі маршрути для прокладання електричних мереж, групує сьоркути, рахує навантаження та формує специфікації.

Що ти будеш робити:

• Перевіряти результати Drawer AI:

- Чи правильно AI знайшов розетки, світильники, панелі?
- Чи правильно побудовані маршрути і групування?
- Чи підрахунки навантаження точні?
- Все це — в PDF/Web-інтерфейсі.
 

• Тестувати продукт на реальних проектах:

- Беремо креслення клієнта.
- Проходимо повний процес через Drawer AI.
- Потім перевіряємо, що AI все зробив як слід — і якщо ні, то:
- Створюєш баг-репорт в JIRA (навчимо як);
- Детально описуєш проблему (що не так і як має бути).
 

•  Допомагати покращувати продукт:

- Порівнювати, як AI працює проти “ручного” способу (іноді треба буде зробити руками те саме, що зробив AI, для перевірки);
- Відстежувати якість результатів у цифрах (наприклад, 83% пристроїв знайдено точно);
- Давати зворотній зв’язок команді девелоперів і продактів.
 

• Працювати з тренувальними даними:

- Структурувати PDF-и та креслення, на яких ми тренуємо AI;
- Вибирати з них релевантні приклади для тестів;
- Стежити за порядком у документації та матеріалах.
 

• Допомагати з проектами клієнта:

- Допомагати нашим клієнтам отримати якісний фінальний результат;
- Перевіряти та підтверджувати, що AI зробив усе як слід, перед тим як ми передамо креслення замовнику.
 

Ця робота для тебе, якщо ти:

- Електрик, проектувальник, або просто вмієш читати електричні креслення;
- Хочеш вийти на новий рівень і зайти в AI / ІТ;

- Знаєш Revit;
- Готовий вивчити американські стандарти (навчимо);
- Вмієш бути уважним до деталей, спокійно працювати з PDF-ами;
- Знаєш англійську на рівні, щоб читати американські креслення або писати тікети в JIRA;
- Хочеш вчитися, рости і розвиватись у новій сфері.
 

Що треба знати заздалегідь:

- Частина роботи буде монотонною – це перевірки, баг-репорти, повторення процесів вручну. Це не розробка, але від цього прямо залежить якість продукту.
- Від тебе залежить, наскільки Drawer AI стане крутим продуктом. Якщо ти будеш уважним, відповідальним, і трохи впертим – ми виростемо разом.
- Це позиція з перспективою – у майбутньому можеш перейти в QA-лідера, продакт-спеціаліста або навіть AI-аналітика.
 

Чому це круто:

- Ти залишаєшся у своїй сфері – інженерка/електрика, але заходиш у IT і AI;
- Розвиваєшся разом з продуктом, команда тебе підтримує;
- Вчишся реальним речам — AI, тестування, Jira, UAT;
- Маєш вплив — твоя робота реально змінює продукт.

NovaPay — міжнародний фінансовий сервіс, що входить в ГК NOVA. 

Ми створюємо сучасні платіжні рішення для бізнесу та мільйонів користувачів. Розвиваємо власну платіжну систему, мобільний застосунок і пропонуємо широкий спектр продуктів і послуг як офлайн — у відділеннях Нової пошти, так і онлайн. 

NovaPay — це місце для справжніх профі, де інноваційні ідеї, рішення та технології формують майбутнє фінтех-індустрії.  

Наразі ми запрошуємо до команди фахівця на посаду «Розробник DWH». 

Наші очікування:

• досвід роботи з DWH/Data Engineering від 3 років;
• впевнене знання SQL (PostgreSQL, MS SQL Server);
• досвід побудови ETL/ELT-процесів та Data Pipelines;
• досвід проєктування Data Warehouse (Fact/Dimension, Star Schema, Snowflake Schema);
• розуміння сучасної архітектури Data Platform (Landing → Staging → Core → Data Marts);
• досвід роботи з Python для інтеграцій, автоматизації та обробки даних;
• досвід роботи з великими обсягами даних, оптимізації SQL-запитів та контролю якості даних.

Буде перевагою:

• досвід роботи з dbt, Airflow, Airbyte/NiFi;
• досвід роботи з Greenplum/Greengage/ClickHouse, Kafka/RabbitMQ;
• знання банківського або фінансового домену, досвід роботи з АБС Scrooge.

Основні завдання:

• розробка та підтримка ETL/ELT-процесів і Data Pipelines;
• розвиток та підтримка корпоративного Data Warehouse і Data Mart;
• інтеграція даних із різних джерел (БД, API, файли, системи обміну повідомленнями);
• проєктування моделей даних та оптимізація SQL-запитів;
• розробка Python-скриптів для автоматизації обробки даних;
• реалізація інкрементального завантаження даних, CDC та забезпечення якості даних;
• моніторинг стабільної роботи процесів завантаження та трансформації даних;
• участь у code review та розвитку Data Platform компанії.

Ми пропонуємо: 

• роботу у інноваційній компанії в сегменті FinTech; 
• можливість працювати в гібридному форматі або віддалено; 
• турботу про твоє ментальне та фізичне здоров’я (медичне страхування, консультації психолога, корпоративні спортивні спільноти); 
• навчання та розвиток (заняття з англійської мови, курси та тренінги для 
• щорічні перегляди заробітної плати відповідно до власної ефективності; 
• зустрічі з відомими спікерами у Корпоративному клубі; 
• програму наставництва та підтримку кожного нового співробітника; 
• можливість проявити свої таланти — ми цінуємо творчу ініціативу і підтримуємо її. 
  
   

Якщо вас зацікавила вакансія та ваш досвід роботи і кваліфікація відповідають вимогам, надсилайте своє резюме відгуком на цю вакансію.

Відправляючи резюме, ви даєте згоду на обробку персональних даних компанією ТОВ «НоваПей» в рамках чинного законодавства України.

Звертаємо вашу увагу, що зворотний зв’язок на відправлене резюме надається тільки в разі позитивного рішення по подальшому розгляду вашої кандидатури.

В іншому випадку, ваші дані будуть збережені в базі резюме Компанії і ми будемо раді звернутися до вас у разі появи відповідної вакантної посади.

Компанія шукає досвідченого Data Engineer для участі у розробці та підтримці високонавантажених систем. Якщо ви глибоко розумієтесь на внутрішній архітектурі SQL Server, вмієте оптимізувати продуктивність запитів та маєте досвід побудови ETL-процесів — будемо раді бачити вас у нашій команді!

Вимоги до кандидата:

• Досвід роботи з MS SQL Server від 3 років.
• Робота з версіями SQL Server 2016 і вище.
• Досвід супроводу високонавантажених або критично важливих систем.
• Глибоке розуміння внутрішньої роботи SQL Server (query processor, execution plan, tempdb, buffer pool, indexes, statistics).
• Досвід оптимізації запитів, процедур, індексів, аналіз execution plans.
• Вміння налаштовувати та моніторити продуктивність СУБД.
• Досвід створення ETL-процесів з використанням SSIS, T-SQL або сторонніх інструментів (наприклад, Airflow).
• Знання job-менеджменту: SQL Agent Jobs, планувальники, сповіщення.
• Досвід автоматизації завдань (знання Python буде перевагою).

Технічний стек:

• MS SQL Server,
• T-SQL (рівень Advanced),
• SSMS, SSIS, SQL Profiler, Query Store,
• Git,
• Python (бажано).

Основні обов’язки:

1. Розробка та підтримка складних T-SQL скриптів, збережених процедур, тригерів, функцій і представлень.
2. Оптимізація продуктивності SQL-запитів, виявлення вузьких місць, робота з execution plans, індексами, статистикою.
3. Проєктування та рефакторинг схем баз даних відповідно до бізнес-вимог.
4. Підтримка та розвиток ETL-процесів, контроль якості даних, участь у побудові потоків даних.
5. Співпраця з розробниками, аналітиками, архітекторами, участь у командних рішеннях.
6. Налаштування моніторингу, створення алертів, звітність по стабільності та продуктивності систем.
7. Менторство молодших фахівців, участь у code review, обмін знаннями.
8. Документування рішень, участь у створенні внутрішніх стандартів і процедур.

Ми пропонуємо:

• Роботу над цікавими проєктами в стабільній компанії.
• Можливість розвиватися професійно та впливати на технічні рішення.
• Команду професіоналів та дружню атмосферу.
• Гнучкий графік, можливість віддаленої роботи.
• Конкурентну заробітну плату та бонуси за результатами роботи.

Ми шукаємо Data Engineer, який приєднається до in-house команди розробки Marketing Platform – стратегічного продукту компанії для персоналізованого та омніканального маркетингу. 

Про продукт:

Marketing Platform – внутрішній стратегічний продукт компанії, який: 

• Об’єднує дані клієнтів (CDP, Customer Data Platform); 
• Забезпечує сегментацію; 
• Підтримує персоналізовані кампанії; 
• Інтегрується з core-IT системами (loyalty, e-com тощо); 
• Розвивається як in-house продукт з повним контролем архітектури внутрішньою командою розробки. 

Ваша роль 

Відповідати за backend-реалізацію та data-архітектуру рішення. Налаштовувати моніторінг подій, алерти, SLA пайплайни. 

Ця вакансія не про підтримку окремої БД, а про будову та розвиток data-ядра продукту Marketing Platform. 

Основні обов’язки 

• Проєктування та розвиток data-шару CDP; 
• Реалізація та підтримка data-пайплайнів та інтеграцій з внутрішніми ІТ-системами; 
• Забезпечення коректної обробки клієнтських профілів, транзакцій, поведінкових подій; 
• Реалізація backend-логіки для сегментації клієнтів, персоналізації контенту та маркетингових кампаній; 
• Оптимізація продуктивності та масштабованості data-рішень; 
• Спільна робота з аналітиком над data-моделями та бізнес-логікою; 
• Участь у технічних рішеннях та розвитку архітектури продукту Marketing Platform. 

Вимоги 

• 3+ роки досвіду як Data Engineer/Backend Developer; 
• Впевнене володіння SQL та розуміння роботи реляційних БД 
• Досвід проєктування рішень на column-oriented DB  як опція до вимог 
• Досвід побудови та підтримки ETL/ELT процесів; 
• Розуміння принципів роботи CDP та DWH, інтеграції між ІТ-системами; 
• Досвід роботи з високонавантаженими та критичними системами; 
• Вміння працювати у продуктовій команді. 

Буде плюсом досвід роботи з маркетинговими чи customer-centric продуктами, з event-base чи streaming-даними, участь у побудови та розвитку in-house платформ. 

Що ви отримаєте 

• Роботу на стратегічним in-house продуктом, а не аутсорс-проєктом; 
• Реальний вплив на архітектуру та розвиток системи; 
• Довгостроковий проєкт із затвердженим roadmap на 2027-2030+