Jobs Data Engineer

Fit4Me шукає Middle Data Engineer. Основною метою цієї ролі є проєктування, побудова та підтримка масштабованої інфраструктури даних, яка підтримує аналітику, звітність і прийняття бізнес-рішень у межах організації.

Роль зосереджена на розробці надійних пайплайнів, інтеграції кількох джерел даних, забезпеченні якості даних та наданні бізнес-орієнтованих рішень з даними, що відповідають цілям компанії.

Ця роль підійде тобі, якщо ти:

• Впевнено працюєш із SQL(BigQuery), Python, dbt, Google Cloud Platform (GCF, GCS, Cloud Build, Cloud Scheduler, Pub/Sub, IAM), Data Modeling.
• Любиш працювати з даними на рівні інфраструктури та хочеш будувати міцну основу для аналітики.
• Комфортно почуваєшся у задачах, де є великі обсяги даних, трансформації та кілька джерел одночасно.
• Помічаєш потенційні проблеми в даних і процесах ще до того, як вони вплинуть на результат.
• Любиш працювати у зв’язці з аналітиками та іншими командами, щоб разом будувати зручні data solutions для продукту.
• Поєднуєш технічну глибину, системність і відповідальність за результат.

Impact зони:

• Розробка та підтримка ELT-процесів для збору, трансформації та завантаження даних із різних джерел у BigQuery.
• Створення та розвиток dbt-проекту для побудови моделей даних (stage, base, intermediate, dimension, report layers), які використовуються в аналітиці та звітності.
• Оптимізація продуктивності пайплайнів, SQL-запитів і моделей даних.
• Валідація, тестування та контроль якості даних на всіх етапах пайплайну.
• Налаштування моніторингу й алертингу для дата-пайплайнів та ключових компонентів інфраструктури.
• Інтеграція даних із різних джерел(мобільний додаток, фінансова та маркетинг інформація), включно з API та зовнішніми системами.
• Співпраця з аналітиками, щоб дані були коректно структуровані, зручні у використанні та добре підтримували аналітичні потреби команди.
• Підтримка актуальної документації щодо архітектури даних, ELT-процесів, dbt-моделей.
• Інструменти, з якими ти працюватимеш: SQL, Python, dbt і хмарні сервіси GCP для побудови та підтримки data pipelines.

Ми очікуємо, що ти маєш:

• 3+ роки досвіду на позиції Data Engineer або в суміжній ролі з сильним фокусом на побудові пайплайнів та дата моделінгу.
• Глибоке знання SQL: складні запити, оптимізація, розуміння принципів Data Warehousing.
• Практичний досвід роботи з BigQuery, Snowflake, Redshift або іншими аналітичними сховищами.
• Досвід роботи з dbt, включно з тестуванням, документуванням і CI/CD-інтеграцією.
• Досвід побудови й підтримки ELT/ETL пайплайнів.
• Сильне володіння Python для інтеграцій, автоматизації та дата-процесів.
• Впевнене володіння Git та досвід роботи з GitHub/GitLab.
• Досвід роботи з GCP або іншими cloud-платформами.
• Уважність до деталей, сильне problem-solving мислення та відповідальність за результат.
• Досвід співпраці з аналітиками та розуміння їхніх потреб у даних.

Буде плюсом:

• Досвід оптимізації cost efficiency і продуктивності запитів у cloud-середовищах.
• Досвід роботи з real-time / streaming data solutions.
• Уміння зрозуміло пояснювати технічні рішення стейкхолдерам.

Твій шлях:

Інтерв’ю з Recruiter → Інтерв’ю з Product Analyst та Data Engineer → Фінальне інтерв'ю з HR D → Job Offer 🚀

Are you an experienced Data Engineer ready to tackle complex, high-load, and data-intensive systems? 
We are looking for a Senior professional to join our team in Ukraine, Europe, working full-time on a project that will make a real impact in the public sector.

At Sigma Software, we specialize in delivering innovative solutions for enterprise clients and public organizations. In this role, you will contribute to building an integrated platform that collects, processes, and visualizes critical indicators, enabling better decision-making and analytics.

Why join us? You will work with a modern big data stack, have end-to-end involvement from ingestion to machine learning workflows, and be part of a professional team that values ownership, collaboration, and continuous improvement.
 

Project
You will be involved in developing an integrated platform that processes both batch and streaming data, ensures secure and governed data environments, and supports advanced analytics and machine learning workflows. The solution will leverage modern big data technologies to provide actionable insights for the public sector.
 

Responsibilities

• Design and implement data ingestion pipelines for batch and streaming data
• Configure and maintain data orchestration workflows (Airflow, NiFi) and CI/CD automation for data processes
• Design and organize data layers within Data Lake architecture (HDFS, Iceberg, S3)
• Build and maintain secure and governed data environments using Apache Ranger, Atlas, and SDX
• Develop SQL queries and optimize performance for analytical workloads in Hive/Impala
• Collaborate on data modeling for analytics and BI, ensuring clean schemas and dimensional models
• Support machine learning workflows using Spark MLlib or Cloudera Machine Learning (CML)
   

Requirements

• Proven experience in building and maintaining large-scale data pipelines (batch and streaming)
• Strong knowledge of data engineering fundamentals: ETL/ELT, data governance, data warehousing, Medallion architecture
• Strong SQL skills for Data Warehouse data serving
• Minimum 3 years of experience in Python or Scala for data processing
• Hands-on experience with Apache Spark, Kafka, Airflow, and distributed systems optimization
• Experience with Apache Ranger and Atlas for security and metadata management
• Upper-Intermediate English proficiency
   

Will be a plus

• Experience with Cloudera Data Platform (CDP)
• Advanced SQL skills and Hive/Impala query optimization
• BS in Computer Science or related field
• Exposure to ML frameworks and predictive modeling
   

Personal profile

• Ownership mindset and proactive approach
• Ability to drive initiatives forward and suggest improvements
• Team player with shared responsibility for delivery speed, efficiency, and quality
• Excellent written and verbal communication skills
   

Ти досвідчений Data Engineer і прагнеш реалізовувати складні, високонавантажені та орієнтовані на дані рішення? Ми шукаємо Senior-спеціаліста, який приєднається до нашої команди та допоможе створити продукт, що матиме значний вплив на державний сектор.

У Sigma Software ми розробляємо сучасні та інноваційні рішення для корпоративних клієнтів і державних установ. У цій ролі ти станеш частиною команди, яка будує інтегровану платформу для збору, обробки та візуалізації ключових показників, щоб забезпечити якісну аналітику та підтримати прийняття рішень.

Чому варто приєднатися? Ти працюватимеш із передовим стеком big data, матимеш можливість впливати на всі етапи розробки — від ingestion до machine learning, і будеш у команді, де цінують ініціативність, командну роботу та постійний розвиток.
 

Проект
Ти братимеш участь у створенні інтегрованої платформи, яка працює як з batch, так і з streaming даними, забезпечує захищене та кероване середовище даних, а також підтримує розширену аналітику та machine learning процеси. Рішення базуватиметься на сучасних big data технологіях, щоб надавати корисні інсайти для державного сектору.
 

Обов’язки

• Розробляти та впроваджувати data ingestion pipelines для batch та streaming даних
• Налаштовувати та підтримувати workflows для оркестрації даних (Airflow, NiFi) та CI/CD автоматизацію
• Проєктувати та організовувати шари даних у Data Lake архітектурі (HDFS, Iceberg, S3)
• Створювати та підтримувати безпечне та кероване середовище даних за допомогою Apache Ranger, Atlas та SDX
• Писати SQL-запити та оптимізувати їх продуктивність для аналітичних навантажень у Hive/Impala
• Брати участь у моделюванні даних для аналітики та BI, створюючи чисті схеми та багатовимірні моделі
• Підтримувати machine learning workflows, використовуючи Spark MLlib або Cloudera Machine Learning (CML)
   

Вимоги

• Досвід створення та підтримки масштабних конвеєрів даних (batch та streaming)
• Глибокі знання основ data engineering: ETL/ELT, data governance, data warehousing, Medallion architecture
• Впевнене володіння SQL для роботи з Data Warehouse
• Мінімум 3 роки досвіду роботи з Python або Scala для обробки та трансформації даних
• Практичний досвід роботи з Apache Spark, Kafka, Airflow та оптимізацією розподілених систем
• Досвід впровадження практик безпеки та управління метаданими (Apache Ranger, Atlas)
• Рівень англійської — Upper-Intermediate
   

WILL BE A PLUS:

• Досвід роботи з Cloudera Data Platform (CDP)
• Поглиблені навички SQL та оптимізація запитів у Hive/Impala
• Ступінь бакалавра в галузі Computer Science або суміжній сфері
• Знайомство з ML-фреймворками та predictive modeling
   

PERSONAL PROFILE:

• Відповідальність та проактивність
• Здатність просувати ідеї та пропонувати покращення
• Командний гравець, який розділяє відповідальність за швидкість, ефективність та якість
• Відмінні комунікативні навички — письмові та усні

Привіт, давай знайомитись! Ми компанія robota.ua  — онлайн-платформа з пошуку роботи в Україні. Ми є частиною європейського холдингу Grupa Pracuj Ltd і партнером міжнародної мережі The Network. Щодня ми допомагаємо тисячам людей знайти роботу, а компаніям знайти співробітників якомога швидше та комфортніше!

Сьогодні у тебе є можливість приєднатись до нашої команди професіоналів, які впевнено крокують до однієї цілі та об'єднані спільними інтересами та життєвими цінностями, адже ми перебуваємо в пошуках BI-Developer/BI-Analyst. Ти потрапиш в команду Business Intelligence, яка відповідає за побудову аналітичної інфраструктури та управлінської звітності для департаментів продажів, маркетингу та фінансів. 

Основні обов'язки:

• підтримка та оптимізація структури даних;

• проведення аудиту поточної архітектури DWH та підготовка рекомендацій щодо її оптимізації;

• інтеграції нових джерел даних та впровадження технологічних інновацій у BI-інфраструктуру;

• оцінка та рекомендації щодо використання нових BI-інструментів або СУБД з точки зору ефективності та вартості;

• співпраця з ETL-розробником та BI-аналітиками для розвитку єдиної аналітичної платформи; 

• розробка аналітичних звітів (MS SQL, Reporting Services, Power BI);

• створення та підтримка єдиної узгодженої моделі даних для бізнес-аналізу;

• підвищення продуктивності, масштабованості DWH та якості даних у звітності.Очікування від кандидата:

• досвід роботи BI / Data Analyst / Data Architect від 3-5 років 

• глибокі знання SQL та реляційних баз даних 

• розуміння ETL-процесів та інтеграції даних 

• досвід роботи з BI-інструментами (Power BI або аналогами) 

• вміння аналізувати та оптимізувати архітектуру аналітичних систем 

• досвід роботи з хмарними даними або сучасними data-платформами буде перевагою 

• знання прогностичних моделей також буде перевагою 

• проактивна позиція, самостійність та здатність швидко навчатися 

На тебе чекають:

• можливість прямо впливати на ринок працевлаштування країни

• можливість роботи у продуктовому департаменті з більш ніж 70 членами команди

• гібридний або віддалений формат роботи — поєднуй офіс і remote, як тобі зручно

• медичне страхування

• офіс у UNIT.City — сучасний, затишний, з можливістю користуватися спортзалом

• корпоративи та тімбілдінги, адже ми любимо проводити час разом!

• робота зі змішаною архітектурою: MS SQL Server, Apache Airflow, Power BI, SSRS, Google BigQuery

Наш клієнт, Growe, провідна консалтингова компанія та група сервісів у сфері iGaming і розваг. Вони створюють стратегії, що працюють, та рішення, які масштабуються. Поєднуючи стратегічне бачення з практичним досвідом, Growe допомагає бізнесам орієнтуватися в динамічній індустрії, відкривати нові можливості, виходити на нові ринки та досягати сталого зростання.

Ідеально для тих, хто прагне:

• Проєктувати, розробляти та підтримувати масштабовані пайплайни обробки даних за допомогою Airflow;
• Створювати та оптимізувати таблиці в Athena, забезпечуючи ефективність запитів і економне використання ресурсів;
• Писати та підтримувати SQL-трансформації в DBT, створюючи повторно використовувані та добре задокументовані моделі;
• Оптимізувати робочі процеси обробки даних з точки зору продуктивності, надійності та вартості;
• Автоматизувати розгортання інфраструктури за допомогою Terraform для середовищ обробки даних;
• Забезпечувати цілісність і узгодженість даних через моніторинг, валідацію та обробку помилок;
• Співпрацювати з командами аналітики, BI та інженерії для розуміння потреб у даних і створення рішень;
• Виявляти та оперативно вирішувати проблеми в пайплайнах обробки даних.

Досвід, який стане твоєю перевагою:

• 1+ рік досвіду в data engineering з фокусом на ELT-процеси;
• Впевнені знання Python, SQL, моделювання даних і оптимізації продуктивності;
• Досвід роботи з Airflow (створення DAG-ів для оркестрації процесів);
• Досвід використання DBT для трансформації даних і модульного моделювання;
• Розуміння AWS S3, Athena та архітектури data lake;
• Знання Terraform для автоматизації інфраструктури (буде плюсом).

Ми цінуємо:

• Сильні аналітичні здібності;
• Навички вирішення проблем;
• Увагу до деталей;
• Бажання навчатися та постійно вдосконалюватися.

Наші клієнти пропонують конкурентні переваги для підтримки вашого професійного та особистого зростання, зокрема:

• Орієнтація на здоров’я та добробут;
• Глобальне медичне страхування;
• Можливості для зростання;
• Програми бенефітів (компенсація спорту / стоматології / психолога тощо);
• Бонуси за досягнення результатів;
• Динамічне робоче середовище.

Долучайся — і нехай твоя історія зростання розпочнеться.

English version

Our client, Growe, is a leading business advisory and services group in iGaming and Entertainment. Сreators of strategies that work and solutions that scale. Combining strategic vision with hands-on expertise, Growe helps businesses navigate the fast-evolving industry, seize new opportunities, enter new markets, and achieve sustainable growth.

Perfect for those who aim to:

• Design, develop, and maintain scalable data pipelines using Airflow;
• Create and optimize tables in Athena, ensuring efficient query performance and cost-effectiveness;
• Write and manage SQL transformations in DBT, building reusable and well-documented models;
• Optimize data workflows for performance, reliability, and cost-efficiency;
• Automate infrastructure provisioning using Terraform for data processing environments;
• Ensure data integrity and consistency through monitoring, validation, and error handling;
• Collaborate with analytics, BI, and engineering teams to understand data needs and deliver solutions;
• Troubleshoot and resolve data pipeline issues in a timely manner.

Experience you’ll need to bring:

• 1+ years of experience in data engineering with a focus on ELT processes;
• Good expertise in Python, SQL, data modeling, and performance optimization;
• Experience with Airflow DAGs for workflow orchestration;
• Experience with DBT for data transformations and modular modeling;
• Understanding of AWS S3, Athena, and data lake architectures;
• Familiarity with Terraform for infrastructure automation (will be a plus).

It’s a perfect match if you have those personal features:

• Strong analytical skills;
• Problem-solving skills;
• Attention to detail;
• Willingness to learn and continuously improve.

Our clients offer competitive benefits to support your professional and personal growth, including:

• Health & Wellness Focus;
• Global Medical Coverage;
• Growth Opportunities;
• Benefits Programs (compensation for the gym/stomatology/psychological service & etc.);
• Performance-Driven Rewards;
• Dynamic Work Environment.

Apply, and let your growth journey begin.

We are looking for a Data Engineer to design and build scalable data platforms that support analytics, reporting, and data-driven decision-making across the organization. In this role, you will develop robust data pipelines, contribute to the evolution of our cloud data platform, and ensure reliable and efficient data processing across multiple projects and teams.

Responsibilities:

• Design and develop scalable and reliable data platforms and/or data pipelines for analytical and operational use cases
• Design and implement data processing workflows using distributed processing frameworks such as Apache Spark/PySpark (Databricks)
• Contribute to the evolution of the organization’s cloud data platform using Azure technologies (e.g., Azure Data Factory, Synapse, Microsoft Fabric, Databricks, Event Hub, Azure Data Lake Storage)
• Apply strong data modelling practices to support analytics, reporting, and downstream data consumption
• Integrate and process data from multiple internal and external sources while ensuring data consistency, quality, and reliability
• Take ownership of data pipeline reliability, monitoring, and performance to ensure scalable and maintainable data processing workflows
• Collaborate with data analysts, data scientists, and engineering teams to translate business and analytical requirements into robust data solutions
• Drive improvements in data engineering practices, including pipeline design standards, testing approaches, and operational reliability
• Participate in evaluating and introducing new tools and technologies within the data engineering ecosystem

Requirements:
 

• Strong hands-on experience (3+ years) in data engineering or building data processing platforms
• Strong SQL skills and solid experience with Python for building and maintaining data pipelines
• Experience working with distributed data processing frameworks such as Apache Spark/PySpark (Databricks experience is a strong advantage)
• Practical experience designing and implementing data pipelines in cloud environments, preferably within the Azure ecosystem
• Experience designing data pipelines and data models for production-scale analytical systems
• Strong understanding of data engineering concepts including ETL/ELT design, dimensional modeling, and data warehousing principles
• Experience working with modern data lake architectures and data formats such as Parquet and JSON
• Experience with workflow orchestration tools (e.g., Airflow)
• Experience with database development and performance optimization
• Ability to design scalable and maintainable data solutions with minimal supervision
• Strong collaboration and communication skills
• Professional working proficiency in English

Ми шукаємо Data Engineer, який допоможе проєктувати та будувати масштабовані платформи даних, що підтримують аналітику, звітність та прийняття рішень на основі даних в організації. У цій ролі ви розроблятимете надійні data pipelines, робитимете внесок у розвиток нашої хмарної платформи даних та забезпечуватимете надійну й ефективну обробку даних у межах кількох проєктів і команд.

Обов’язки:

• Проєктування та розробка масштабованих і надійних платформ даних та/або data pipelines для аналітичних і операційних сценаріїв використання
• Проєктування та реалізація workflow обробки даних із використанням розподілених фреймворків обробки даних, таких як Apache Spark/PySpark (Databricks)
• Участь у розвитку хмарної платформи даних організації з використанням технологій Azure (наприклад, Azure Data Factory, Synapse, Microsoft Fabric, Databricks, Event Hub, Azure Data Lake Storage)
• Застосування практик data modelling для підтримки аналітики, звітності та подальшого використання даних
• Інтеграція та обробка даних із різних внутрішніх і зовнішніх джерел із забезпеченням узгодженості, якості та надійності даних
• Відповідальність за надійність data pipelines, моніторинг і продуктивність для забезпечення масштабованих і підтримуваних workflow обробки даних
• Співпраця з data analysts, data scientists та інженерними командами для трансформації бізнесових і аналітичних вимог у надійні data-рішення
• Покращення практик data engineering, включно зі стандартами проєктування pipelines, підходами до тестування та операційною надійністю
• Участь в оцінці та впровадженні нових інструментів і технологій в екосистемі data engineering

Вимоги:

• Практичний досвід (3+ років) у data engineering або створенні платформ обробки даних
• Сильні навички SQL і впевнений досвід роботи з Python для побудови та підтримки data pipelines
• Досвід роботи з розподіленими фреймворками обробки даних, такими як Apache Spark/PySpark (досвід із Databricks буде значною перевагою)
• Практичний досвід проєктування та реалізації data pipelines у хмарних середовищах, бажано в екосистемі Azure
• Досвід проєктування data pipelines і моделей даних для аналітичних систем у продакшені
• Ґрунтовне розуміння концепцій data engineering, включно з ETL/ELT, dimensional modeling та принципами data warehousing
• Досвід роботи з сучасними архітектурами data lake та форматами даних, такими як Parquet і JSON
• Досвід роботи з інструментами оркестрації workflow (наприклад, Airflow)
• Досвід розробки баз даних і оптимізації продуктивності
• Здатність проєктувати масштабовані та підтримувані data-рішення з мінімальним наглядом
• Сильні навички комунікації та співпраці
• Високий рівень англійської мови

Are you passionate about building robust, high-performance data platforms? Join us as a Data Engineer and work on an innovative solution in the interior decor industry.

We at Sigma Software create cutting-edge digital products that transform industries, and this project is no exception. You will be part of a team that combines technology and design to deliver a unique visualization experience for customers. Why join us? You’ll work with modern data engineering tools, enjoy professional growth opportunities, and be part of a supportive, knowledge-sharing culture.

Customer

Our client operates in the interior decor sector, delivering innovative digital solutions that enhance the shopping experience. Their advanced visualization tools allow customers to preview furniture and decor items in realistic settings, helping them make confident purchasing decisions. The company blends technology with design expertise to transform how people shop for their homes.

Project

The project focuses on building a high-performance data platform to support an advanced interior visualization product. This solution enables real-time rendering of home decor items in various styles and environments, powered by robust ELT pipelines and centralized data warehousing. The team works closely with product managers, machine learning engineers, and data scientists to ensure data-driven insights and seamless user experiences.

Requirements

• At least 3-4 years of experience in data engineering, building scalable data systems and pipelines
• Strong SQL skills
• Working proficiency in Python
• Experience building or maintaining data pipelines and working with a data warehouse or analytics stack
• Strong computer science fundamentals
• Knowledge of system architecture with emphasis on reliability, availability, and performance
• Focus on delivering production-ready solutions
• Attention to detail and commitment to data quality
• Clear communication skills
• Comfortable working in a fast-paced, evolving environment

• Upper-Intermediate level of spoken and written English

   

Personal Profile

• Proactive and detail-oriented approach
• Ability to take ownership of complex data systems
• Passion for data quality and continuous improvement
• Strong mentoring and collaboration skills
• Adaptability in fast-paced project environments

Responsibilities

• Design, build, and optimize high-volume, high-performance ELT pipelines for centralized data warehousing
• Collaborate with Product Managers, ML Engineers, Data Scientists, and DevOps to define and enforce a reliable, scalable, and secure data platform architecture
• Ensure adherence to data warehousing standards, data quality best practices, and metadata management processes
• Take responsibility for assigned data warehouse components, contributing to enhancements in performance and reliability
• Conduct architecture reviews and participate in system design discussions to provide technical input
• Support and collaborate with peers, sharing knowledge and promoting a culture of quality and continuous learning

Ти захоплюєшся створенням надійних, високопродуктивних дата-платформ?
Приєднуйся до нас на позицію Data Engineer та працюй над інноваційним рішенням у сфері інтер’єрного декору.

Ми в Sigma Software створюємо передові цифрові продукти, які трансформують цілі індустрії, і цей проєкт не є винятком. Ти станеш частиною команди, яка поєднує технології та дизайн, щоб забезпечити унікальний досвід візуалізації для клієнтів.

Чому варто приєднатися? Ти працюватимеш з сучасними інструментами data engineering, матимеш можливості для професійного зростання та станеш частиною підтримуючої, відкритої до обміну знаннями культури.

CUSTOMER
Наш Клієнт працює у сфері інтер’єрного декору, створюючи інноваційні цифрові рішення, що покращують досвід покупців. Їхні передові інструменти візуалізації дозволяють клієнтам переглядати меблі та предмети декору у реалістичних інтер’єрах, допомагаючи приймати впевнені рішення щодо покупки. Компанія поєднує технології та дизайнерську експертизу, щоб змінити спосіб, у який люди обирають товари для своїх домів.

PROJECT
Проєкт спрямований на створення високопродуктивної дата-платформи для підтримки передового продукту візуалізації інтер’єру. Це рішення забезпечує рендеринг предметів декору в режимі реального часу у різних стилях та середовищах, використовуючи потужні ELT-пайплайни та централізоване сховище даних. Команда тісно співпрацює з продакт-менеджерами, ML-інженерами та дата-сайєнтистами, щоб забезпечити аналітику на основі даних та бездоганний досвід користувачів.

REQUIREMENTS

• Від 3–4 років досвіду в data engineering, побудові масштабованих дата-систем та пайплайнів
• Впевнені навички роботи з SQL
• Робочий рівень володіння Python
• Досвід створення або підтримки дата-пайплайнів та роботи з data warehouse або аналітичним стеком
• Глибокі знання основ комп’ютерних наук
• Розуміння архітектури систем з акцентом на надійність, доступність та продуктивність
• Орієнтація на створення готових до продакшну рішень
• Увага до деталей та відданість якості даних
• Чіткі комунікаційні навички
• Комфортна робота у швидкому, динамічному середовищі

• Рівень англійської Upper-Intermediate (усна та письмова)

   

PERSONAL PROFILE:

• Проактивний та уважний до деталей підхід
• Здатність брати відповідальність за складні дата-системи
• Пристрасть до якості даних та безперервного вдосконалення
• Сильні навички співпраці та обміну знаннями

• Адаптивність у швидких проєктних середовищах

   

RESPONSIBILITIES

• Проєктувати, створювати та оптимізувати високопродуктивні ELT-пайплайни для централізованого сховища даних
• Співпрацювати з Product Managers, ML Engineers, Data Scientists та DevOps для визначення та впровадження надійної, масштабованої та безпечної архітектури дата-платформи
• Забезпечувати дотримання стандартів сховищ даних, найкращих практик якості даних та процесів управління метаданими
• Брати відповідальність за призначені компоненти сховища даних, сприяючи покращенню продуктивності та надійності
• Проводити огляди архітектури та брати участь у дискусіях щодо дизайну систем, надаючи технічний внесок
• Підтримувати та співпрацювати з колегами, обмінюватися знаннями та сприяти культурі якості та безперервного навчання

We are looking for a Middle/Senior Data Engineer to join our internal data-driven initiative aimed at enhancing corporate analytics capabilities.

Why join us? You will work on a long-term project with technical growth opportunities, have a direct impact on analytics across the company, and collaborate with experienced professionals in the data and analytics domain.

The project is an internal Sigma Software initiative that combines two strategic goals: automating corporate reporting and providing a self-service data analytics platform for internal stakeholders.

As a Data Engineer, you will be responsible for designing and modeling data into Data Warehouses and Data Marts, building ELT pipelines, and collaborating with BI Engineers to create reports in Apache Superset, as well as supporting other roles that consume such data.

Responsibilities

• Design, develop, and maintain databases for analytical and reporting needs
• Create and optimize Data Warehouse structures
• Design and implement Data Marts for various business domains
• Ensure data quality, consistency, and performance
• Collaborate with BI Engineers to support reporting and self-service analytics
• Develop and maintain permission and access control models
• Support and improve existing database solutions
• Build and maintain ELT pipelines
• Participate in performance tuning and optimization of analytical workloads

Requirements

• Knowledge of database fundamentals: indexing, normalization, transactions, query optimization
• Hands-on experience in database development and data modeling
• Understanding of data warehousing concepts (star/snowflake schemas, fact & dimension tables)
• Experience with analytical workloads and reporting systems
• Knowledge of ETL/ELT concepts and data pipelines
• Experience with structured and semi-structured data
• Understanding of data access control and permission models
• Good communication skills and ability to work with cross-functional teams
• BS in Computer Science or related field (or equivalent practical experience)
• Strong SQL skills
• Strong experience with RDBMS (MS SQL Server or similar)
• Solid data modeling skills (DWH, Data Marts)
• Good Python knowledge
• Basic AI prompting skills

• Intermediate level of English

   

Nice to Have

• Dagster, Airflow or other orchestration tools
• Experience with BI tools (Apache Superset, Power BI, etc.)
• Experience with performance optimization and analytical databases usage (Clickhouse)

Ми шукаємо Middle/Senior Data Engineer, щоб приєднатися до нашої внутрішньої data-driven ініціативи, спрямованої на покращення корпоративних аналітичних можливостей.

Чому варто приєднатися? Ти працюватимеш над довгостроковим проєктом з можливостями технічного зростання, матимеш прямий вплив на аналітику в масштабах усієї компанії та співпрацюватимеш з досвідченими фахівцями у сфері даних та аналітики.

Проєкт — це внутрішня ініціатива Sigma Software, яка поєднує дві стратегічні цілі: автоматизацію корпоративної звітності та створення платформи для self-service аналітики для внутрішніх стейкхолдерів.

Як Data Engineer, ти відповідатимеш за проєктування та моделювання даних у Data Warehouses та Data Marts, побудову ELT pipelines, а також співпрацю з BI Engineers для створення звітів в Apache Superset та підтримку інших ролей, які використовують ці дані.

Обов'язки: 

• Проєктувати, розробляти та підтримувати бази даних для аналітичних і звітних потреб
• Створювати та оптимізувати структури Data Warehouse
• Проєктувати та впроваджувати Data Marts для різних бізнес-доменів
• Забезпечувати якість, узгодженість та продуктивність даних
• Співпрацювати з BI Engineers для підтримки звітності та self-service аналітики
• Розробляти та підтримувати моделі дозволів та контролю доступу
• Підтримувати та вдосконалювати існуючі рішення баз даних
• Будувати та підтримувати ELT pipelines
• Брати участь в оптимізації продуктивності аналітичних навантажень

Вимоги: 

• Знання основ баз даних: індексація, нормалізація, транзакції, оптимізація запитів
• Практичний досвід у розробці баз даних та моделюванні даних
• Розуміння концепцій data warehousing (star/snowflake schemas, fact & dimension tables)
• Досвід роботи з аналітичними навантаженнями та системами звітності
• Знання концепцій ETL/ELT та побудови data pipelines
• Досвід роботи зі структурованими та напівструктурованими даними
• Розуміння моделей контролю доступу та дозволів
• Хороші комунікативні навички та здатність співпрацювати з крос-функціональними командами
• Ступінь бакалавра в галузі Computer Science або суміжній сфері (або еквівалентний практичний досвід)
• Впевнені знання SQL
• Досвід роботи з RDBMS (MS SQL Server або аналогічними)
• Сильні навички моделювання даних (DWH, Data Marts)
• Добрі знання Python
• Базові навички AI prompting
• Рівень англійської — Intermediate

Буде плюсом

• Досвід роботи з Dagster, Airflow або іншими orchestration tools
• Досвід роботи з BI tools (Apache Superset, Power BI, тощо)
• Досвід оптимізації продуктивності та роботи з аналітичними базами даних (Clickhouse)

Cyber Harbor is a fast-growing Ukraine-based company founded by engineers and researchers who helped defend critical cyber infrastructure during the war. Our work is shaped by real-world experience, and we build AI-powered systems designed to handle complex, high-stakes environments.

We are currently expanding and looking for a strong Data Engineer to help us design and build scalable pipelines for processing large volumes of both structured and unstructured data. These pipelines power comprehensive, interactive knowledge bases used in real-world operations. 

In this role, you will work closely with the core data processing workflows and collaborate daily with software engineers, AI/ML engineers, DevOps specialists, and the QA team. Because much of the work happens across different parts of the system, strong communication and the ability to collaborate effectively with other teams are essential.

What You Will Do

- Design and build ETL/ELT pipelines for large volumes of unstructured data using orchestrators such as Temporal, Prefect, Celery, or Airflow, along with distributed processing engines like Ray and Spark.
- Automate AI-related tasks including text extraction, summarization, OCR, named entity recognition, and embedding generation using various self-hosted models, including some developed in-house.
- Design data schemas and manage storage across multiple systems, including relational databases (PostgreSQL), NoSQL databases (Elasticsearch, Mongodb), vector search engines (Qdrant, Milvus), and graph databases (Neo4j).
- Set up and maintain messaging queues for distributed data processing using tools such as Kafka, RabbitMQ.
- Develop custom Python tools and logic to ensure high throughput, reliability, and fault tolerance in data pipelines.
- Containerize services with Docker and orchestrate deployments using Kubernetes, including on-premise environments.
- Build and maintain CI/CD pipelines to support reliable development and deployment workflows.
- Monitor infrastructure and pipeline health using Prometheus and Grafana, and manage centralized logging with the ELK Stack.

What You Need to Join Us

- Strong hands-on experience with SELF-HOSTED data engineering tools.
- Solid Python skills and the ability to build reliable, production-grade data workflows.
- Experience automating workflows that involve different AI models, including self-hosted ones.
- Good understanding of how modern search and RAG systems are designed and operate.
- Familiarity with messaging systems such as Apache Kafka, RabbitMQ.
- Strong understanding of relational databases (PostgreSQL) as well as other data systems such as Elasticsearch, Qdrant/Milvus, and Neo4j.
- Practical experience with Docker, Kubernetes, and CI/CD tools (GitHub Actions or GitLab CI).
- Familiarity with monitoring and observability tools such as Prometheus, Grafana, and the ELK Stack.
- Experience working with on-premise infrastructure environments.

Why Join Us

- Make a Real Impact: Our systems have already been validated in real-world, nation-state level operations.
- Right Place, Right Time: Work at the intersection of AI, large-scale data processing, and cybersecurity.
- Military Deferment: Available for full-time employees.
- Flexible Schedule: Remote-friendly environment focused on results rather than rigid hours.

–––––––––––––––––––––––––––––––Рідною–––––––––––––––––––––––––––––––

Cyber Harbor - українська компанія, заснована інженерами та дослідниками, які брали участь у захисті критичної кіберінфраструктури під час війни. Ми спираємося на реальний практичний досвід і створюємо AI-powered системи для складних середовищ, де помилка може мати високу ціну.

Зараз ми розширюємо команду та шукаємо сильного Data Engineer, який допоможе нам проєктувати й розвивати масштабовані пайплайни для обробки великих обсягів структурованих і неструктурованих даних. Саме ці пайплайни є основою комплексних інтерактивних баз знань, що використовуються в реальних операційних процесах.

У цій ролі ви працюватимете з ключовими процесами обробки даних та щодня взаємодіятимете з software engineers, AI/ML engineers, DevOps specialists і QA командою. Значна частина задач лежить на стику кількох компонентів системи, тому для нас важливі сильні комунікаційні навички та вміння ефективно працювати з різними командами.

Що ви будете робити

• Проєктувати та розробляти ETL/ELT-пайплайни для обробки великих обсягів неструктурованих даних із використанням інструментів оркестрації, таких як Temporal, Prefect, Celery або Airflow, а також систем розподіленої обробки, зокрема Ray і Spark.
• Автоматизувати AI-related задачі, зокрема text extraction, summarization, OCR, named entity recognition та генерацію embeddings, використовуючи різні self-hosted моделі, у тому числі частково розроблені in-house.
• Проєктувати схеми даних і будувати логіку зберігання в кількох системах одночасно: реляційних базах даних (PostgreSQL), NoSQL-рішеннях (Elasticsearch, MongoDB), векторних пошукових системах (Qdrant, Milvus) і графових базах даних (Neo4j).
• Налаштовувати та підтримувати черги повідомлень для розподіленої обробки даних за допомогою таких інструментів, як Kafka та RabbitMQ.
• Розробляти кастомні Python-інструменти й внутрішню логіку, що забезпечують високу пропускну здатність, надійність і відмовостійкість data pipelines.
• Контейнеризувати сервіси за допомогою Docker та керувати розгортанням через Kubernetes, зокрема в on-premise середовищах.
• Будувати й підтримувати CI/CD pipelines для стабільних і передбачуваних процесів розробки та деплою.
• Відстежувати стан інфраструктури та пайплайнів за допомогою Prometheus і Grafana, а також підтримувати централізоване логування через ELK Stack.
   

Що нам важливо

• Сильний практичний досвід роботи з self-hosted інструментами для data engineering.
• Впевнене володіння Python і вміння будувати надійні data workflows production-рівня.
• Досвід автоматизації процесів, що включають роботу з різними AI-моделями, зокрема self-hosted.
• Розуміння принципів побудови та роботи сучасних search і RAG systems.
• Практичний досвід роботи з системами обміну повідомленнями, зокрема Apache Kafka та RabbitMQ.
• Сильне розуміння реляційних баз даних (PostgreSQL), а також інших систем зберігання й пошуку даних, зокрема Elasticsearch, Qdrant/Milvus і Neo4j.
• Практичний досвід роботи з Docker, Kubernetes і CI/CD-інструментами (GitHub Actions або GitLab CI).
• Знайомство з інструментами моніторингу та observability, такими як Prometheus, Grafana й ELK Stack.
• Досвід роботи з on-premise інфраструктурою.

Чому варто приєднатися

• Реальний вплив - наші системи вже використовуються в реальних операційних умовах.
• Сильний технічний контекст - ви працюватимете на перетині AI, обробки великих даних і кібербезпеки.
• Бронювання - доступне для full-time працівників.
• Гнучкий формат роботи - remote-friendly середовище з фокусом на результат, а не на формальний графік.