Jobs

101
  • Luxoft
    Β· 19 views Β· 0 applications Β· 3d

    Senior Data Engineer

    Full Remote Β· Ukraine Β· 7 years of experience Β· Upper-Intermediate
    Project Description: We are hiring a Senior Full-Stack Software Developer. Our client team consists of frontend and backend developers, data engineers, data scientists, QA engineers, cloud engineers, and project managers. Responsibilities: β€’...

    • Project Description:

      We are hiring a Senior Full-Stack Software Developer. Our client team consists of frontend and backend developers, data engineers, data scientists, QA engineers, cloud engineers, and project managers.
       

    • Responsibilities:

      β€’ Participate in requirements clarification and sprint planning sessions.
      β€’ Design technical solutions and implement them, inc ETL Pipelines - Build robust data pipelines in PySpark to extract, transform, using PySpark
      β€’ Optimize ETL Processes - Enhance and tune existing ETL processes for better performance, scalability, and reliability
      β€’ Writing unit and integration tests.
      β€’ Support QA teammates in the acceptance process.
      β€’ Resolving PROD incidents as a 3rd line engineer.
       

    • Mandatory Skills Description:

      * Min 7 Years of experience in IT/Data
      * Bachelor in IT or related field.
      * Exceptional logical reasoning and problem-solving skills
      * Programming: Proficiency in PySpark for distributed computing and Python for ETL development.
      * SQL: Strong expertise in writing and optimizing complex SQL queries, preferably with experience in databases such as PostgreSQL, MySQL, Oracle, or Snowflake.
      * Data Warehousing: Experience working with data warehousing concepts and platforms, ideally DataBricks
      * ETL Tools: Familiarity with ETL tools & processes
      * Data Modelling: Experience with dimensional modelling, normalization/denormalization, and schema design.
      * Version Control: Proficiency with version control tools like Git to manage codebases and collaborate on development.
      * Data Pipeline Monitoring: Familiarity with monitoring tools (e.g., Prometheus, Grafana, or custom monitoring scripts) to track pipeline performance.
      * Data Quality Tools: Experience implementing data validation, cleansing, and quality framework
       

    • Nice-to-Have Skills Description:

      Understanding of Investment Data domain.

     More
  • N-iX
    Β· 17 views Β· 1 application Β· 3d

    Senior Data Engineer

    Full Remote Β· Ukraine Β· 5 years of experience Β· Upper-Intermediate
    N-iX is looking for a Senior Data Engineer (with Data Science/MLOps experience) to join our team! Our client: a global biopharmaceutical company. As a Senior Data Engineer, you will play a critical role in designing, developing, and maintaining...

    N-iX is looking for a  Senior Data Engineer (with Data Science/MLOps experience) to join our team!

    Our client: a global biopharmaceutical company.

    As a Senior Data Engineer, you will play a critical role in designing, developing, and maintaining sophisticated data pipelines, Ontology Objects, and Foundry Functions within Palantir Foundry. Your background in machine learning and data science will be valuable in optimizing data workflows, enabling efficient model deployment, and supporting AI-driven initiatives. The ideal candidate will possess a robust background in cloud technologies, data architecture, and a passion for solving complex data challenges.

     

    Key Responsibilities:

    • Collaborate with cross-functional teams to understand data requirements, and design, implement and maintain scalable data pipelines in Palantir Foundry, ensuring end-to-end data integrity and optimizing workflows.
    • Gather and translate data requirements into robust and efficient solutions, leveraging your expertise in cloud-based data engineering. Create data models, schemas, and flow diagrams to guide development.
    • Develop, implement, optimize and maintain efficient and reliable data pipelines and ETL/ELT processes to collect, process, and integrate data to ensure timely and accurate data delivery to various business applications, while implementing data governance and security best practices to safeguard sensitive information.
    • Monitor data pipeline performance, identify bottlenecks, and implement improvements to optimize data processing speed and reduce latency.
    • Collaborate with Data Scientists to facilitate model deployment and integration into production environments.
    • Support the implementation of basic ML Ops practices, such as model versioning and monitoring.
    • Assist in optimizing data pipelines to improve machine learning workflows.
    • Troubleshoot and resolve issues related to data pipelines, ensuring continuous data availability and reliability to support data-driven decision-making processes.

    • Stay current with emerging technologies and industry trends, incorporating innovative solutions into data engineering practices, and effectively document and communicate technical solutions and processes.

       

    Tools and skills you will use in this role:

    • Palantir Foundry
    • Python
    • PySpark
    • SQL

    • TypeScript

       

    Required:

    • 5+ years of experience in data engineering, preferably within the pharmaceutical or life sciences industry;
    • Strong proficiency in Python and PySpark;
    • Proficiency with big data technologies (e.g., Apache Hadoop, Spark, Kafka, BigQuery, etc.);
    • Hands-on experience with cloud services (e.g., AWS Glue, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow);
    • Expertise in data modeling, data warehousing, and ETL/ELT concepts;
    • Hands-on experience with database systems (e.g., PostgreSQL, MySQL, NoSQL, etc.);
    • Proficiency in containerization technologies (e.g., Docker, Kubernetes);
    • Familiarity with ML Ops concepts, including model deployment and monitoring.
    • Basic understanding of machine learning frameworks such as TensorFlow or PyTorch.
    • Exposure to cloud-based AI/ML services (e.g., AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI).
    • Experience working with feature engineering and data preparation for machine learning models.
    • Effective problem-solving and analytical skills, coupled with excellent communication and collaboration abilities.
    • Strong communication and teamwork abilities;
    • Understanding of data security and privacy best practices;

    • Strong mathematical, statistical, and algorithmic skills.

       

    Nice to have:

    • Certification in Cloud platforms, or related areas;
    • Experience with search engine Apache Lucene, Web Service Rest API;
    • Familiarity with Veeva CRM, Reltio, SAP, and/or Palantir Foundry;
    • Knowledge of pharmaceutical industry regulations, such as data privacy laws, is advantageous;

    • Previous experience working with JavaScript and TypeScript.

       

    We offer*:

    • Flexible working format - remote, office-based or flexible
    • A competitive salary and good compensation package
    • Personalized career growth
    • Professional development tools (mentorship program, tech talks and trainings, centers of excellence, and more)
    • Active tech communities with regular knowledge sharing
    • Education reimbursement
    • Memorable anniversary presents
    • Corporate events and team buildings
    • Other location-specific benefits

    *not applicable for freelancers

     More
  • Capital Recruiters
    Β· 14 views Β· 0 applications Β· 2d

    Senior Data Engineer (Data Science/MLOps Background)

    Full Remote Β· Ukraine Β· 5 years of experience Β· Upper-Intermediate
    Оur ClΡ–ent Ρ–s seekΡ–ng Π° prΠΎΠ°ctΡ–ve SenΡ–ΠΎr DΠ°tΠ° EngΡ–neer tΠΎ jΠΎΡ–n theΡ–r teΠ°m. Аs Π° SenΡ–ΠΎr DΠ°tΠ° EngΡ–neer, yΠΎu wΡ–ll plΠ°y Π° crΡ–tΡ–cΠ°l rΠΎle Ρ–n desΡ–gnΡ–ng, develΠΎpΡ–ng, Π°nd mΠ°Ρ–ntΠ°Ρ–nΡ–ng sΠΎphΡ–stΡ–cΠ°ted dΠ°tΠ° pΡ–pelΡ–nes, ОntΠΎlΠΎgy Оbjects, Π°nd FΠΎundry FunctΡ–ΠΎns wΡ–thΡ–n...

    Оur ClΡ–ent Ρ–s seekΡ–ng Π° prΠΎΠ°ctΡ–ve SenΡ–ΠΎr DΠ°tΠ° EngΡ–neer tΠΎ jΠΎΡ–n theΡ–r teΠ°m.

     

    Аs Π° SenΡ–ΠΎr DΠ°tΠ° EngΡ–neer, yΠΎu wΡ–ll plΠ°y Π° crΡ–tΡ–cΠ°l rΠΎle Ρ–n desΡ–gnΡ–ng, develΠΎpΡ–ng, Π°nd mΠ°Ρ–ntΠ°Ρ–nΡ–ng sΠΎphΡ–stΡ–cΠ°ted dΠ°tΠ° pΡ–pelΡ–nes, ОntΠΎlΠΎgy Оbjects, Π°nd FΠΎundry FunctΡ–ΠΎns wΡ–thΡ–n PΠ°lΠ°ntΡ–r FΠΎundry.

    YΠΎur bΠ°ckgrΠΎund Ρ–n mΠ°chΡ–ne leΠ°rnΡ–ng Π°nd dΠ°tΠ° scΡ–ence wΡ–ll be vΠ°luΠ°ble Ρ–n ΠΎptΡ–mΡ–zΡ–ng dΠ°tΠ° wΠΎrkflΠΎws, enΠ°blΡ–ng effΡ–cΡ–ent mΠΎdel deplΠΎyment, Π°nd suppΠΎrtΡ–ng АІ-drΡ–ven Ρ–nΡ–tΡ–Π°tΡ–ves.

    The Ρ–deΠ°l cΠ°ndΡ–dΠ°te wΡ–ll pΠΎssess Π° rΠΎbust bΠ°ckgrΠΎund Ρ–n clΠΎud technΠΎlΠΎgΡ–es, dΠ°tΠ° Π°rchΡ–tecture, Π°nd Π° pΠ°ssΡ–ΠΎn fΠΎr sΠΎlvΡ–ng cΠΎmplex dΠ°tΠ° chΠ°llenges.

     

    Key RespΠΎnsΡ–bΡ–lΡ–tΡ–es:

    • CΠΎllΠ°bΠΎrΠ°te wΡ–th crΠΎss-functΡ–ΠΎnΠ°l teΠ°ms tΠΎ understΠ°nd dΠ°tΠ° requΡ–rements, Π°nd desΡ–gn, Ρ–mplement Π°nd mΠ°Ρ–ntΠ°Ρ–n scΠ°lΠ°ble dΠ°tΠ° pΡ–pelΡ–nes Ρ–n PΠ°lΠ°ntΡ–r FΠΎundry, ensurΡ–ng end-tΠΎ-end dΠ°tΠ° Ρ–ntegrΡ–ty Π°nd ΠΎptΡ–mΡ–zΡ–ng wΠΎrkflΠΎws.
    • GΠ°ther Π°nd trΠ°nslΠ°te dΠ°tΠ° requΡ–rements Ρ–ntΠΎ rΠΎbust Π°nd effΡ–cΡ–ent sΠΎlutΡ–ΠΎns, leverΠ°gΡ–ng yΠΎur expertΡ–se Ρ–n clΠΎud-bΠ°sed dΠ°tΠ° engΡ–neerΡ–ng. CreΠ°te dΠ°tΠ° mΠΎdels, schemΠ°s, Π°nd flΠΎw dΡ–Π°grΠ°ms tΠΎ guΡ–de develΠΎpment.
    • DevelΠΎp, Ρ–mplement, ΠΎptΡ–mΡ–ze Π°nd mΠ°Ρ–ntΠ°Ρ–n effΡ–cΡ–ent Π°nd relΡ–Π°ble dΠ°tΠ° pΡ–pelΡ–nes Π°nd ETL/ELT prΠΎcesses tΠΎ cΠΎllect, prΠΎcess, Π°nd Ρ–ntegrΠ°te dΠ°tΠ° tΠΎ ensure tΡ–mely Π°nd Π°ccurΠ°te dΠ°tΠ° delΡ–very tΠΎ vΠ°rΡ–ΠΎus busΡ–ness Π°pplΡ–cΠ°tΡ–ΠΎns, whΡ–le Ρ–mplementΡ–ng dΠ°tΠ° gΠΎvernΠ°nce Π°nd securΡ–ty best prΠ°ctΡ–ces tΠΎ sΠ°feguΠ°rd sensΡ–tΡ–ve Ρ–nfΠΎrmΠ°tΡ–ΠΎn.
    • MΠΎnΡ–tΠΎr dΠ°tΠ° pΡ–pelΡ–ne perfΠΎrmΠ°nce, Ρ–dentΡ–fy bΠΎttlenecks, Π°nd Ρ–mplement Ρ–mprΠΎvements tΠΎ ΠΎptΡ–mΡ–ze dΠ°tΠ° prΠΎcessΡ–ng speed Π°nd reduce lΠ°tency.
    • CΠΎllΠ°bΠΎrΠ°te wΡ–th DΠ°tΠ° ScΡ–entΡ–sts tΠΎ fΠ°cΡ–lΡ–tΠ°te mΠΎdel deplΠΎyment Π°nd Ρ–ntegrΠ°tΡ–ΠΎn Ρ–ntΠΎ prΠΎductΡ–ΠΎn envΡ–rΠΎnments.
    • SuppΠΎrt the Ρ–mplementΠ°tΡ–ΠΎn ΠΎf bΠ°sΡ–c ML Оps prΠ°ctΡ–ces, such Π°s mΠΎdel versΡ–ΠΎnΡ–ng Π°nd mΠΎnΡ–tΠΎrΡ–ng.
    • АssΡ–st Ρ–n ΠΎptΡ–mΡ–zΡ–ng dΠ°tΠ° pΡ–pelΡ–nes tΠΎ Ρ–mprΠΎve mΠ°chΡ–ne leΠ°rnΡ–ng wΠΎrkflΠΎws.
    • TrΠΎubleshΠΎΠΎt Π°nd resΠΎlve Ρ–ssues relΠ°ted tΠΎ dΠ°tΠ° pΡ–pelΡ–nes, ensurΡ–ng cΠΎntΡ–nuΠΎus dΠ°tΠ° Π°vΠ°Ρ–lΠ°bΡ–lΡ–ty Π°nd relΡ–Π°bΡ–lΡ–ty tΠΎ suppΠΎrt dΠ°tΠ°-drΡ–ven decΡ–sΡ–ΠΎn-mΠ°kΡ–ng prΠΎcesses.
    • StΠ°y current wΡ–th emergΡ–ng technΠΎlΠΎgΡ–es Π°nd Ρ–ndustry trends, Ρ–ncΠΎrpΠΎrΠ°tΡ–ng Ρ–nnΠΎvΠ°tΡ–ve sΠΎlutΡ–ΠΎns Ρ–ntΠΎ dΠ°tΠ° engΡ–neerΡ–ng prΠ°ctΡ–ces, Π°nd effectΡ–vely dΠΎcument Π°nd cΠΎmmunΡ–cΠ°te technΡ–cΠ°l sΠΎlutΡ–ΠΎns Π°nd prΠΎcesses.

     

    TΠΎΠΎls Π°nd skΡ–lls yΠΎu wΡ–ll use Ρ–n thΡ–s rΠΎle:

    • PΠ°lΠ°ntΡ–r FΠΎundry
    • PythΠΎn
    • PySpΠ°rk
    • SQL
    • TypeScrΡ–pt

     

    RequΡ–red:

    • 5+ yeΠ°rs ΠΎf experΡ–ence Ρ–n dΠ°tΠ° engΡ–neerΡ–ng, preferΠ°bly wΡ–thΡ–n the phΠ°rmΠ°ceutΡ–cΠ°l ΠΎr lΡ–fe scΡ–ences Ρ–ndustry;
    • StrΠΎng prΠΎfΡ–cΡ–ency Ρ–n PythΠΎn Π°nd PySpΠ°rk;
    • PrΠΎfΡ–cΡ–ency wΡ–th bΡ–g dΠ°tΠ° technΠΎlΠΎgΡ–es (e.g., АpΠ°che HΠ°dΠΎΠΎp, SpΠ°rk, KΠ°fkΠ°, BΡ–gQuery, etc.);
    • HΠ°nds-ΠΎn experΡ–ence wΡ–th clΠΎud servΡ–ces (e.g., АWS Glue, Аzure DΠ°tΠ° FΠ°ctΠΎry, GΠΎΠΎgle ClΠΎud DΠ°tΠ°flΠΎw);
    • ExpertΡ–se Ρ–n dΠ°tΠ° mΠΎdelΡ–ng, dΠ°tΠ° wΠ°rehΠΎusΡ–ng, Π°nd ETL/ELT cΠΎncepts;
    • HΠ°nds-ΠΎn experΡ–ence wΡ–th dΠ°tΠ°bΠ°se systems (e.g., PΠΎstgreSQL, MySQL, NΠΎSQL, etc.);
    • PrΠΎfΡ–cΡ–ency Ρ–n cΠΎntΠ°Ρ–nerΡ–zΠ°tΡ–ΠΎn technΠΎlΠΎgΡ–es (e.g., DΠΎcker, Kubernetes);
    • FΠ°mΡ–lΡ–Π°rΡ–ty wΡ–th ML Оps cΠΎncepts, Ρ–ncludΡ–ng mΠΎdel deplΠΎyment Π°nd mΠΎnΡ–tΠΎrΡ–ng.
    • BΠ°sΡ–c understΠ°ndΡ–ng ΠΎf mΠ°chΡ–ne leΠ°rnΡ–ng frΠ°mewΠΎrks such Π°s TensΠΎrFlΠΎw ΠΎr PyTΠΎrch.
    • ExpΠΎsure tΠΎ clΠΎud-bΠ°sed АІ/ML servΡ–ces (e.g., АWS SΠ°geMΠ°ker, Аzure ML, GΠΎΠΎgle Vertex АІ).
    • ExperΡ–ence wΠΎrkΡ–ng wΡ–th feΠ°ture engΡ–neerΡ–ng Π°nd dΠ°tΠ° prepΠ°rΠ°tΡ–ΠΎn fΠΎr mΠ°chΡ–ne leΠ°rnΡ–ng mΠΎdels.
    • EffectΡ–ve prΠΎblem-sΠΎlvΡ–ng Π°nd Π°nΠ°lytΡ–cΠ°l skΡ–lls, cΠΎupled wΡ–th excellent cΠΎmmunΡ–cΠ°tΡ–ΠΎn Π°nd cΠΎllΠ°bΠΎrΠ°tΡ–ΠΎn Π°bΡ–lΡ–tΡ–es.
    • StrΠΎng cΠΎmmunΡ–cΠ°tΡ–ΠΎn Π°nd teΠ°mwΠΎrk Π°bΡ–lΡ–tΡ–es;
    • UnderstΠ°ndΡ–ng ΠΎf dΠ°tΠ° securΡ–ty Π°nd prΡ–vΠ°cy best prΠ°ctΡ–ces;
    • StrΠΎng mΠ°themΠ°tΡ–cΠ°l, stΠ°tΡ–stΡ–cΠ°l, Π°nd Π°lgΠΎrΡ–thmΡ–c skΡ–lls.

     

    NΡ–ce tΠΎ hΠ°ve:

    • CertΡ–fΡ–cΠ°tΡ–ΠΎn Ρ–n ClΠΎud plΠ°tfΠΎrms, ΠΎr relΠ°ted Π°reΠ°s;
    • ExperΡ–ence wΡ–th seΠ°rch engΡ–ne АpΠ°che Lucene, Web ServΡ–ce Rest АPΠ†;
    • FΠ°mΡ–lΡ–Π°rΡ–ty wΡ–th VeevΠ° CRM, ReltΡ–ΠΎ, SАP, Π°nd/ΠΎr PΠ°lΠ°ntΡ–r FΠΎundry;
    • KnΠΎwledge ΠΎf phΠ°rmΠ°ceutΡ–cΠ°l Ρ–ndustry regulΠ°tΡ–ΠΎns, such Π°s dΠ°tΠ° prΡ–vΠ°cy lΠ°ws, Ρ–s Π°dvΠ°ntΠ°geΠΎus;
    • PrevΡ–ΠΎus experΡ–ence wΠΎrkΡ–ng wΡ–th JΠ°vΠ°ScrΡ–pt Π°nd TypeScrΡ–pt.

     

    CΠΎmpΠ°ny ΠΎffers:

    • FlexΡ–ble wΠΎrkΡ–ng fΠΎrmΠ°t – remΠΎte, ΠΎffΡ–ce-bΠ°sed ΠΎr flexΡ–ble
    • А cΠΎmpetΡ–tΡ–ve sΠ°lΠ°ry Π°nd gΠΎΠΎd cΠΎmpensΠ°tΡ–ΠΎn pΠ°ckΠ°ge
    • PersΠΎnΠ°lΡ–zed cΠ°reer grΠΎwth
    • PrΠΎfessΡ–ΠΎnΠ°l develΠΎpment tΠΎΠΎls (mentΠΎrshΡ–p prΠΎgrΠ°m, tech tΠ°lks Π°nd trΠ°Ρ–nΡ–ngs, centers ΠΎf excellence, Π°nd mΠΎre)
    • АctΡ–ve tech cΠΎmmunΡ–tΡ–es wΡ–th regulΠ°r knΠΎwledge shΠ°rΡ–ng
    • EducΠ°tΡ–ΠΎn reΡ–mbursement
    • MemΠΎrΠ°ble Π°nnΡ–versΠ°ry presents
    • CΠΎrpΠΎrΠ°te events Π°nd teΠ°m buΡ–ldΡ–ngs
     More
  • Veronika Hiltaichuk
    Β· 51 views Β· 14 applications Β· 2d

    Data Engineer

    Countries of Europe or Ukraine Β· Product Β· 1.5 years of experience Β· Pre-Intermediate
    Data Engineer Genesis is a co-founding company that builds global tech businesses with outstanding entrepreneurs from CEE. We are one of the largest global app developers β€” products from Genesis companies have been downloaded over 300 million times and...

    Data Engineer 

    Genesis is a co-founding company that builds global tech businesses with outstanding entrepreneurs from CEE. We are one of the largest global app developers β€” products from Genesis companies have been downloaded over 300 million times and are used by tens of millions monthly.

    We’re proud to have one of the strongest tech teams in Europe, with our experts regularly recognized among the best IT professionals in CEE and Ukraine.

    We’re looking for a Data Engineer who’s excited to build something from the ground up and make a real impact on how the Finance team works with data.

    Here’s what your day-to-day will look like:

    πŸ›  Build and Own Our Finance Data Platform. Create and maintain a robust analytical database for the Finance teamβ€”you’ll be the go-to expert for anything data-related.

    🀝 Collaborate with Stakeholders. Work closely with finance team members and business process owners to understand their data needs and turn them into smart, scalable solutions.

    πŸš€ Design and Launch Data Pipelines. Build reliable data pipelines to pull in data from various sourcesβ€”S3, SQL databases, APIs, Google Sheets, CSVs, and more.

    πŸ— Manage Data Infrastructure. Ensure our data systems are well-structured, scalable, reliable, and backed up regularly.

    πŸ“Š Deliver Reports & Dashboards. Make sure key stakeholders get the right data at the right timeβ€”whether it’s for regular reports or one-off deep dives.

    βš™οΈ Automate Manual Work. Help move the Finance team away from Excel by automating repetitive tasks and creating a centralized, easy-to-use data platform.

     

    Key Qualifications of the Ideal Candidate:

    βœ… Experience:

    • 1.5 to 2+ years of hands-on experience in data engineering.
    • Experience with financial datasets is a strong advantage, but not required.

    🧠 SQL Mastery:

    • You’re confident writing complex SQL and working with large-scale datasets.
    • You know your way around CTEs, window functions, joins, and indexes.
      You’ve optimized queries for performance and helped make data easy to consume for others.

    πŸ” ETL / ELT Skills:

    • You’ve worked with tools like Airflow, Airbyte, or similar for orchestrating data pipelines.
    • You’ve set up automated data extraction from sources like S3, SQL databases, APIs, Google Sheets, or CSVs.
    • You can build and maintain pipelines that update financial metrics for dashboards.

       

    πŸ› οΈ Data Infrastructure & Scripting:

    • You have experience maintaining and scaling analytical databases.
      You follow good data quality practicesβ€”validation, logging, and retries are part of your playbook.
    • You can write Python scripts for transforming and automating data workflows.

     

    We Offer:

    • A comprehensive social package in addition to cash compensation, including a comfortable office in Kyiv, just 5 minutes' walk from Taras Shevchenko metro station.
    • Competitive salary and comprehensive benefits such as paid conferences, corporate doctor, medical insurance (for personnel located in Ukraine), and quality food daily (breakfasts and lunches), as well as fresh fruits, snacks, and coffee.
    • A dynamic team environment with opportunities for professional growth.
    • Exceptional opportunities for professional development, including in-house training sessions and seminars, a corporate library, English classes, and compensation for professional qualification costs after the probationary period.
    • Flexible working conditions and a supportive health and sports program.

    Ready to shape your future with Genesis?

    Connect with us, and let's create the future together!



     

     More
  • AppReal
    Β· 19 views Β· 1 application Β· 2d

    Data Engineer TL / Poland

    EU Β· 4 years of experience Β· Upper-Intermediate
    On behalf with our customer we are seeking for DataOps Team Lead to join our global R&D department. Our customer is an innovative technology company led by data scientists and engineers devoted to mobile app growth. They focus on solving the key...

    On behalf with our customer we are seeking for DataOps Team Lead to join our global R&D department.

     

    Our customer is an innovative technology company led by data scientists and engineers devoted to mobile app growth. They focus on solving the key challenge of growth for mobile apps by building Machine Learning and Big Data-driven technology that can both accurately predict what apps a user will like and connect them in a compelling way. 

    We are looking for a data centric quality driven team leader focusing on data process observability. The person is passionate about building high-quality data products and processes as well as supporting production data processes and ad-hoc data requests. 

    As a Data OPS TL, you will be in charge of the quality of service as well as quality of the data and knowledge platform for all data processes. You’ll be coordinating with stakeholders and play a major role in driving the business by promoting the quality and stability of the data performance and lifecycle and giving the Operational groups immediate abilities to affect the daily business outcomes.

     

    Responsibilities:

    • Process monitoring - managing and monitoring the daily data processes; troubleshooting server and process issues, escalating bugs and documenting data issues.
    • Ad-hoc operation configuration changes - Be the extension of the operation side into the data process; Using Airflow and python scripting alongside SQL to extract specific client relevant data points and calibrate certain aspects of the process.
    • Data quality automation - Creating and maintaining data quality tests and validations using python code and testing frameworks.

    • Metadata store ownership - Creating and maintaining the metadata store; Managing the metadata system which holds meta data of tables, columns, calculations and lineage. Participating in the design and development of the knowledge base metastore and UX. In order to be the pivotal point of contact when needing information on tables, columns and how they are connected. I.e., What is the data source? What is it used for? Why are we calculating this field in this manner?

       

    Requirements:

    • Over 2 years in a leadership role within a data team.
    • Over 3 years of hands-on experience as a Data Engineer, with strong proficiency in Python and Airflow.
    • Solid background in working with both SQL and NoSQL databases and data warehouses, including but not limited to MySQL, Presto, Athena, Couchbase, MemSQL, and MongoDB.
    • Bachelor’s degree or higher in Computer Science, Mathematics, Physics, Engineering, Statistics, or a related technical discipline.
    • Highly organized with a proactive mindset.

    • Strong service orientation and a collaborative approach to problem-solving.

       

    Nice to have skills:

    • Previous experience as a NOC or DevOps engineer is a plus.

    • Familiarity with PySpark is considered an advantage.

       

    What we can offer you

    • Remote work from Poland, flexible working schedule
    • Accounting support & consultation
    • Opportunities for learning and developing on the project
    • 20 working days of annual vacation
    • 5 days paid sick leaves/days off; state holidays
    • Provide working equipment
     More
  • RecruitGarden
    Β· 25 views Β· 6 applications Β· 2d

    Data Engineer (with Azure)

    Full Remote Β· Countries of Europe or Ukraine Β· 2 years of experience Β· Upper-Intermediate
    Would you like to increase your cloud expertise? We’re looking for a Data Engineer to join an international cloud technology company. This is a leading Microsoft & Azure partner providing cloud services in Europe and East Asia. Working with different...

    Would you like to increase your cloud expertise? We’re looking for a Data Engineer to join an international cloud technology company.

    This is a leading Microsoft & Azure partner providing cloud services in Europe and East Asia.

    Working with different customer domains + the most professional team – growth! Let’s discuss.

     

    Main Responsibilities:

    Data Engineer is responsible for helping select, deploy, and manage the systems and infrastructure required of a data processing pipeline to support customer requirements.

     

    You will work on cutting-edge cloud technologies, including Microsoft Fabric, Azure Synapse Analytics, Apache Spark, Data Lake, Data Bricks, Data Factory, Cosmos DB, HD Insights, Stream Analytics, Event Grid in the implementation projects for corporate clients all over EU, CIS, United Kingdom, Middle East.

    Our ideal candidate is a professional passionated with technologies, a curious and self-motivated person.

     

    Responsibilities revolve around DevOps and include implementing ETL pipelines, monitoring/maintaining data pipeline performance, model optimization

     

    Mandatory Requirements:

    – 2+ years of experience, ideally within a Data Engineer role.

    – understanding of data modeling, data warehousing concepts, and ETL processes

    – experience with Azure Cloud technologies

    – experience in distributed computing principles and familiarity with key architectures, broad experience across a set of data stores (Azure Data Lake Store, Azure Synapse Analytics, Apache Spark, Azure Data Factory)

    – Understanding of landing, staging area, data cleansing, data profiling, data security and data architecture concepts (DWH, Data Lake, Delta Lake/Lakehouse, Datamart)

    – SQL-skills

    – communication and interpersonal skills

    – English β€”Π’2

    – Ukrainian language

     

    Will be beneficial if a candidate has experience in SQL migration from on-premises to cloud, data modernization and migration, advanced analytics projects, and/or professional certification in data&analytics.

     

    We offer:

    – professional growth and international certification

    – free of charge technical and business trainings and the best bootcamps (worldwide, including HQ Microsoft- Redmond courses)

    – innovative data & analytics projects, practical experience with cutting-edge Azure data&analytics technologies at various customers’ projects

    – great compensation and individual bonus remuneration

    – medical insurance

    – long-term employment

    – ondividual development plan

     More
  • Uvik Software
    Β· 18 views Β· 4 applications Β· 1d

    Data Engineer

    Full Remote Β· Worldwide Β· 5 years of experience Β· Upper-Intermediate
    About the Role: We are seeking a Senior Data Engineer with deep expertise in distributed data processing and cloud-native architectures. This is a unique opportunity to join a forward-thinking team that values technical excellence, innovation, and...

    About the Role:
     

    We are seeking a Senior Data Engineer with deep expertise in distributed data processing and cloud-native architectures. This is a unique opportunity to join a forward-thinking team that values technical excellence, innovation, and business impact. You will be responsible for designing, building, and maintaining scalable data solutions that power critical business decisions in a fast-paced B2C environment.

     

    Responsibilities:
     

    • Design, develop, and maintain robust ETL/ELT data pipelines using Apache Spark and AWS Glue
    • Build Zero-ETL pipelines using AWS services such as Kinesis Firehose, Lambda, and SageMaker
    • Write clean, efficient, and well-tested code primarily in Python and SQL
    • Collaborate with data scientists, analysts, and product teams to ensure timely and accurate data delivery
    • Optimize data workflows for performance, scalability, and cost-efficiency
    • Integrate data from various sources (structured, semi-structured, and unstructured)
    • Implement monitoring, alerting, and logging to ensure data pipeline reliability
    • Contribute to data governance, documentation, and compliance efforts
    • Work in an agile environment, participating in code reviews, sprint planning, and team ceremonies
       

    Expected Qualifications:
     

    • 5+ years of professional experience in data engineering
    • Advanced proficiency in Apache Spark, Python, and SQL
    • Hands-on experience with AWS Glue, Kinesis Firehose, and Zero-ETL pipelines
    • Familiarity with AWS Lambda and SageMaker for serverless processing and ML workflows
    • Experience with ETL orchestration tools such as Airflow or dbt
    • Solid understanding of cloud computing concepts, especially within AWS
    • Strong problem-solving skills and the ability to work independently and collaboratively
    • Experience working in B2C companies or data-rich product environments
    • Degree in Computer Science or related field (preferred but not required)
    • Bonus: Exposure to JavaScript and data science workflows
     More
  • PrivatBank
    Β· 68 views Β· 7 applications Β· 4d

    Data Quality Engineer

    Ukraine Β· Product Β· 1 year of experience
    Ми ΡˆΡƒΠΊΠ°Ρ”ΠΌΠΎ Data Quality Engineer, який ΠΏΡ€Π°Π³Π½Π΅ ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π² Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΡ–Ρ‡Π½ΠΎΠΌΡƒ сСрСдовищі Ρ‚Π° розділяє цінності Π²Π·Π°Ρ”ΠΌΠ½ΠΎΡ— Π΄ΠΎΠ²Ρ–Ρ€ΠΈ, відкритості Ρ‚Π° ініціативності. ΠŸΡ€ΠΈΠ²Π°Ρ‚Π‘Π°Π½ΠΊ- Ρ” Π½Π°ΠΉΠ±Ρ–Π»ΡŒΡˆΠΈΠΌ Π±Π°Π½ΠΊΠΎΠΌ Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ Ρ‚Π° ΠΎΠ΄Π½ΠΈΠΌ Π· Π½Π°ΠΉΠ±Ρ–Π»ΡŒΡˆ Ρ–Π½Π½ΠΎΠ²Π°Ρ†Ρ–ΠΉΠ½ΠΈΡ… Π±Π°Π½ΠΊΡ–Π² світу. Π—Π°ΠΉΠΌΠ°Ρ” Π»Ρ–Π΄ΠΈΡ€ΡƒΡŽΡ‡Ρ–...

    Ми ΡˆΡƒΠΊΠ°Ρ”ΠΌΠΎ Data Quality Engineer, який ΠΏΡ€Π°Π³Π½Π΅ ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π² Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΡ–Ρ‡Π½ΠΎΠΌΡƒ сСрСдовищі Ρ‚Π° розділяє цінності Π²Π·Π°Ρ”ΠΌΠ½ΠΎΡ— Π΄ΠΎΠ²Ρ–Ρ€ΠΈ, відкритості Ρ‚Π° ініціативності.

     

    ΠŸΡ€ΠΈΠ²Π°Ρ‚Π‘Π°Π½ΠΊ- Ρ” Π½Π°ΠΉΠ±Ρ–Π»ΡŒΡˆΠΈΠΌ Π±Π°Π½ΠΊΠΎΠΌ Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ Ρ‚Π° ΠΎΠ΄Π½ΠΈΠΌ Π· Π½Π°ΠΉΠ±Ρ–Π»ΡŒΡˆ Ρ–Π½Π½ΠΎΠ²Π°Ρ†Ρ–ΠΉΠ½ΠΈΡ… Π±Π°Π½ΠΊΡ–Π² світу. Π—Π°ΠΉΠΌΠ°Ρ” Π»Ρ–Π΄ΠΈΡ€ΡƒΡŽΡ‡Ρ– ΠΏΠΎΠ·ΠΈΡ†Ρ–Ρ— Π·Π° всіма фінансовими ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π½ΠΈΠΊΠ°ΠΌΠΈ Π² Π³Π°Π»ΡƒΠ·Ρ– Ρ‚Π° складає близько Ρ‡Π²Π΅Ρ€Ρ‚Ρ– всієї Π±Π°Π½ΠΊΡ–Π²ΡΡŒΠΊΠΎΡ— систСми ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ.

     

    Ми ΠΏΡ€Π°Π³Π½Π΅ΠΌΠΎ Π·Π½Π°ΠΉΡ‚ΠΈ цілСспрямованого профСсіонала, який Π²ΠΌΡ–Ρ” ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π² Ρ€Π΅ΠΆΠΈΠΌΡ– багатозадачності, ΠΎΡ€Ρ–Ρ”Π½Ρ‚ΠΎΠ²Π°Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π½Π° ΡΠΊΡ–ΡΡ‚ΡŒ Ρ‚Π° Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚.

     

    ΠŸΡ€ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚: ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Π° Π·Π°ΠΉΠΌΠ°Ρ”Ρ‚ΡŒΡΡ ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²ΠΎΡŽ сучасних процСсів забСзпСчСння Ρ‚Π° ΠΊΠΎΠ½Ρ‚Ρ€ΠΎΠ»ΡŽ якості Π΄Π°Π½ΠΈΡ… Π² ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ— Π½Π°ΠΏΡ€Π°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ… Π½Π° покращСння процСссів прийняття Ρ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½ΡŒ Π½Π° основі Π΄Π°Π½ΠΈΡ… Ρ‚Π° ΠΏΠΎΠΊΡ€Π°ΡˆΠ΅Π½Π½Ρ якості digital-сСрвісів.

     

    ΠžΡΠ½ΠΎΠ²Π½Ρ– обов’язки:

    - ΠŸΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚ΡƒΠ²Π°Π½Π½Ρ, рСалізація Ρ‚Π° імплСмСнтація процСсів Ρ– ΠΏΡ€ΠΎΡ†Π΅Π΄ΡƒΡ€ для Π·Π±ΠΎΡ€Ρƒ, збСрігання, використання Ρ‚Π° Π±Π΅Π·ΠΏΠ΅ΠΊΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ…

    - ВизначСння ступСня Π΄ΠΎΠ²Ρ–Ρ€ΠΈ Π΄ΠΎ Π΄ΠΆΠ΅Ρ€Π΅Π» Π΄Π°Π½ΠΈΡ…

    - ЗабСзпСчСння Ρ– гарантія якості ΠΊΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½ΠΈΡ… Π΄Π°Π½ΠΈΡ…

    - ДокумСнтування Ρ‚Π° забСзпСчСння дотримання ΠΏΡ€Π°Π²ΠΈΠ» Π·Π±ΠΎΡ€Ρƒ, збСрігання Ρ– використання Π΄Π°Π½ΠΈΡ…

    - ΠšΠΎΠ½Ρ‚Ρ€ΠΎΠ»ΡŒ Ρ– Π²Ρ–Π΄ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Π½Π½Ρ Ρ–Π½Ρ†ΠΈΠ΄Π΅Π½Ρ‚Ρ–Π², пов’язаних Π· ΡΠΊΡ–ΡΡ‚ΡŽ Π΄Π°Π½ΠΈΡ….

     

    ΠžΡΠ½ΠΎΠ²Π½Ρ– Π²ΠΈΠΌΠΎΠ³ΠΈ:

    - Π’ΠΈΡ‰Π° Ρ‚Π΅Ρ…Π½Ρ–Ρ‡Π½Π° освіта

    - Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π² Data Π΄ΠΎΠΌΠ΅Π½Ρ– Π±Ρ–Π»ΡŒΡˆΠ΅ 2 Ρ€ΠΎΠΊΡ–Π²

    - Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π² Π±Π°Π½ΠΊΠΎΠ²Ρ–ΠΉ сфСрі

    - Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· Π²Π΅Π»ΠΈΠΊΠΈΠΌΠΈ масивами Π΄Π°Π½ΠΈΡ…

    - Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· SQL

    - Розуміння Ρ‚Π΅ΠΎΡ€Ρ–Ρ— Π±Π°Π· Π΄Π°Π½ΠΈΡ… (SQL, NoSQL, NewSQL);

    - Знання основ проСктування Ρ– Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· ΠΊΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½ΠΈΠΌΠΈ сховищами Ρ– ΠΎΠ·Π΅Ρ€Π°ΠΌΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… (Data WareHouse, Data Lake), Π° Ρ‚Π°ΠΊΠΎΠΆ ETL / ELT-процСссами;

    Π‘ΡƒΠ΄Π΅ плюсом:
    - Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· Big Data

     

    Π‘Π²ΠΎΡ—ΠΌ співробітникам ΠΌΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠΏΠΎΠ½ΡƒΡ”ΠΌΠΎ:

    - Π ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Ρƒ Π² Π½Π°ΠΉΠ±Ρ–Π»ΡŒΡˆΠΎΠΌΡƒ Ρ‚Π° Ρ–Π½Π½ΠΎΠ²Π°Ρ†Ρ–ΠΉΠ½ΠΎΠΌΡƒ Π±Π°Π½ΠΊΡƒ Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ

    - ΠžΡ„Ρ–Ρ†Ρ–ΠΉΠ½Π΅ ΠΏΡ€Π°Ρ†Π΅Π²Π»Π°ΡˆΡ‚ΡƒΠ²Π°Π½Π½Ρ Ρ‚Π° 24 ΠΊΠ°Π»Π΅Π½Π΄Π°Ρ€Π½ΠΈΡ… Π΄Π½Ρ– відпустки

    - ΠšΠΎΠ½ΠΊΡƒΡ€Π΅Π½Ρ‚Π½Ρƒ Π·Π°Ρ€ΠΎΠ±Ρ–Ρ‚Π½Ρƒ ΠΏΠ»Π°Ρ‚Ρƒ

    - ΠœΠ΅Π΄ΠΈΡ‡Π½Π΅ страхування Ρ‚Π° ΠΊΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½ΠΈΠΉ ΠΌΠΎΠ±Ρ–Π»ΡŒΠ½ΠΈΠΉ зв’язок

    - ΠšΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½Π΅ навчання

    - Бучасний ΠΊΠΎΠΌΡ„ΠΎΡ€Ρ‚Π½ΠΈΠΉ офіс

    - Π¦Ρ–ΠΊΠ°Π²Ρ– ΠΏΡ€ΠΎΡ”ΠΊΡ‚ΠΈ, Π°ΠΌΠ±Ρ–Ρ†Ρ–ΠΉΠ½Ρ– Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Ρ– Ρ‚Π° Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΡ–Ρ‡Π½ΠΈΠΉ Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΡ‚ΠΎΠΊ

     More
  • mono
    Β· 60 views Β· 12 applications Β· 5d

    Middle/Senior Data Engineer

    Countries of Europe or Ukraine Β· Product Β· 2 years of experience
    ΠŸΡ€ΠΎ Ρ‚Π΅Π±Π΅: β€” Π²Ρ–Π΄Ρ‡ΡƒΠ²Π°Ρ”Ρˆ сСбС Π² Ρ€ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±Ρ†Ρ– Π±Π°Π· Π΄Π°Π½ΠΈΡ… як Ρ€ΠΈΠ±Π° Π² Π²ΠΎΠ΄Ρ– β€” Π·Π½Π°Ρ”Ρˆ особливості проєктування Π±Π°Π· Π΄Π°Π½ΠΈΡ… (OLTP, OLAP) β€” ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΡ”Ρˆ Π· ClickHouse, PostgreSQL, mongoDB β€” Ρ–Π· SQL Π½Π° Β«Ρ‚ΠΈΒ» β€” ΠΌΠ°Ρ”Ρˆ досвід Ρ€ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ (ETL/ELT)-процСсів β€” ΡˆΠ°Ρ€ΠΈΡˆ Ρƒ Ρ€ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±Ρ†Ρ– Π·Π° допомогою...

    ΠŸΡ€ΠΎ Ρ‚Π΅Π±Π΅:

    β€” Π²Ρ–Π΄Ρ‡ΡƒΠ²Π°Ρ”Ρˆ сСбС Π² Ρ€ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±Ρ†Ρ– Π±Π°Π· Π΄Π°Π½ΠΈΡ… як Ρ€ΠΈΠ±Π° Π² Π²ΠΎΠ΄Ρ–
    β€” Π·Π½Π°Ρ”Ρˆ особливості проєктування Π±Π°Π· Π΄Π°Π½ΠΈΡ… (OLTP, OLAP)
    β€” ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΡ”Ρˆ Π· ClickHouse, PostgreSQL, mongoDB
    β€” Ρ–Π· SQL Π½Π° Β«Ρ‚ΠΈΒ»
    β€” ΠΌΠ°Ρ”Ρˆ досвід Ρ€ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ (ETL/ELT)-процСсів
    β€” ΡˆΠ°Ρ€ΠΈΡˆ Ρƒ Ρ€ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±Ρ†Ρ– Π·Π° Π΄ΠΎΠΏΠΎΠΌΠΎΠ³ΠΎΡŽ BI-засобів

    Π”ΠΎΠ΄Π°Ρ‚ΠΊΠΎΠ²ΠΎ Π·Π°Ρ†Ρ–Π½ΠΈΠΌΠΎ:

    β€” Ρ€ΠΎΠ·ΡƒΠΌΡ–ння Ρ†Ρ–Π»Π΅ΠΉ Ρ– Π·Π°Π²Π΄Π°Π½ΡŒ бізнСс-ΠΏΡ–Π΄Ρ€ΠΎΠ·Π΄Ρ–Π»Ρƒ, орієнтація Π½Π° Ρ—Ρ…Π½Ρ–ΠΉ Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚
    β€” Π±Π°Π·ΠΎΠ²Π΅ розуміння Ρ†Ρ–Π»Π΅ΠΉ, завдань Ρ– ΠΏΡ€ΠΎΡ†Π΅ΡΡƒ модСлювання

     

    Π’Ρ–Π΄ сСбС Π³Π°Ρ€Π°Π½Ρ‚ΡƒΡ”ΠΌΠΎ:

    • Π³Ρ–Π΄Π½Ρƒ Π²ΠΈΠ½Π°Π³ΠΎΡ€ΠΎΠ΄Ρƒ Ρ‚Π° Ρ—Ρ— Ρ€Π΅Π³ΡƒΠ»ΡΡ€Π½ΠΈΠΉ пСрСгляд Π·Π° Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚Π°ΠΌΠΈ
    • Π³Π½ΡƒΡ‡ΠΊΠΈΠΉ Π³Ρ€Π°Ρ„Ρ–ΠΊ Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π±Π΅Π· Ρ‚Ρ€Π΅ΠΊΠ΅Ρ€Ρ–Π² Ρ– ΠΏΠ°Ρ€Π°Π½ΠΎΡ—
    • ΠΌΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²Ρ–ΡΡ‚ΡŒ Π³Ρ–Π±Ρ€ΠΈΠ΄Π½ΠΎΡ— Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Ρ‡ΠΈ ΠΏΠΎΠ²Π½Ρ–ΡΡ‚ΡŽ Π²Ρ–Π΄Π΄Π°Π»Π΅Π½ΠΎ
    • відпустку 18 Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‡ΠΈΡ… Π΄Π½Ρ–Π² Π½Π° Ρ€Ρ–ΠΊ (Ρ‡ΠΈ 24 ΠΊΠ°Π»Π΅Π½Π΄Π°Ρ€Π½ΠΈΡ…) + 2 Π΄Π½Ρ– для форс-ΠΌΠ°ΠΆΠΎΡ€Ρ–Π² + 6 Π΄Π½Ρ–Π² для навчання
    • ΠΎΠΏΠ»Π°Ρ‡ΡƒΠ²Π°Π½Ρ– Π΄Π΅ΠΉ-ΠΎΡ„ΠΈ Π·Π° ΡΡ‚Π°Π½ΠΎΠΌ здоров’я β€” Π±Π΅Π· SMS Ρ– Π»Ρ–карняних листів
    • ΠΊΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½Ρ– курси Ρ–Π½Π³Π»Ρ–ΡˆΡƒ
    • 100% страхування здоров’я + ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΠΊΠ° ΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°Π»ΠΎΡ‡ΠΊΠΈ
    • ΠΊΠ°Ρ€Ρ‚ΠΊΡƒ Platinum Π²Ρ–Π΄ monobank Ρ– ΠΏΡƒΠ½Π΄ΠΈΠΊΠΈ Π²Ρ–Π΄ Π½Π°ΡˆΠΈΡ… ΠΏΠ°Ρ€Ρ‚Π½Π΅Ρ€Ρ–Π²


    πŸ‡ΊπŸ‡¦ ΠŸΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΡƒΡ”ΠΌΠΎ сили ΠΎΠ±ΠΎΡ€ΠΎΠ½ΠΈ Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ власними Π·Π±ΠΎΡ€Π°ΠΌΠΈ, Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΠ²Π°Ρ”ΠΌΠΎ ΠΊΡƒΠ»ΡŒΡ‚ΡƒΡ€Ρƒ донатСрства.

    ΠŸΡ€ΠΎΡ†Π΅Ρ:

    🐾 знайомство Π· Ρ€Π΅ΠΊΡ€ΡƒΡ‚Π΅Ρ€ΠΊΠΎΡŽ β†’ Ρ‚Π΅Ρ…Π½Ρ–Ρ‡Π½Π° співбСсіда β†’ пропозиція 🐾

     More
  • Dataforest
    Β· 97 views Β· 2 applications Β· 12d

    Strong Junior Data Engineer

    Worldwide Β· 1 year of experience Β· Intermediate
    Dataforest Π² ΠΏΠΎΡˆΡƒΠΊΡƒ Π²ΠΌΠΎΡ‚ΠΈΠ²ΠΎΠ²Π°Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π½Π° Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΡ‚ΠΎΠΊ Data Engineer, який станС Ρ‡Π°ΡΡ‚ΠΈΠ½ΠΎΡŽ Π½Π°ΡˆΠΎΡ— Π΄Ρ€ΡƒΠΆΠ½ΡŒΠΎΡ— ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄ΠΈ. Π―ΠΊ Data Engineer, Ρ‚ΠΈ Π±ΡƒΠ΄Π΅Ρˆ Ρ€ΠΎΠ·Π²'язувати Ρ†Ρ–ΠΊΠ°Π²Ρ– Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Ρ–, Π²ΠΈΠΊΠΎΡ€ΠΈΡΡ‚ΠΎΠ²ΡƒΡŽΡ‡ΠΈ ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π΄ΠΎΠ²Ρ– Ρ‚Π΅Ρ…Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³Ρ–Ρ— Π·Π±ΠΎΡ€Ρƒ, ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ, Π°Π½Π°Π»Ρ–Π·Ρƒ Ρ‚Π° ΠΌΠΎΠ½Ρ–Ρ‚ΠΎΡ€ΠΈΠ½Π³Ρƒ Π΄Π°Π½ΠΈΡ…. Π―ΠΊΡ‰ΠΎ Ρ‚ΠΈ Π½Π΅...

    Dataforest Π² ΠΏΠΎΡˆΡƒΠΊΡƒ Π²ΠΌΠΎΡ‚ΠΈΠ²ΠΎΠ²Π°Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π½Π° Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΡ‚ΠΎΠΊ Data Engineer, який станС Ρ‡Π°ΡΡ‚ΠΈΠ½ΠΎΡŽ Π½Π°ΡˆΠΎΡ— Π΄Ρ€ΡƒΠΆΠ½ΡŒΠΎΡ— ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄ΠΈ. Π―ΠΊ Data Engineer, Ρ‚ΠΈ Π±ΡƒΠ΄Π΅Ρˆ Ρ€ΠΎΠ·Π²'язувати Ρ†Ρ–ΠΊΠ°Π²Ρ– Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Ρ–, Π²ΠΈΠΊΠΎΡ€ΠΈΡΡ‚ΠΎΠ²ΡƒΡŽΡ‡ΠΈ ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π΄ΠΎΠ²Ρ– Ρ‚Π΅Ρ…Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³Ρ–Ρ— Π·Π±ΠΎΡ€Ρƒ, ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ, Π°Π½Π°Π»Ρ–Π·Ρƒ Ρ‚Π° ΠΌΠΎΠ½Ρ–Ρ‚ΠΎΡ€ΠΈΠ½Π³Ρƒ Π΄Π°Π½ΠΈΡ….

     

    Π―ΠΊΡ‰ΠΎ Ρ‚ΠΈ Π½Π΅ Π±ΠΎΡ—ΡˆΡΡ Π²ΠΈΠΊΠ»ΠΈΠΊΡ–Π², ця вакансія самС для Ρ‚Π΅Π±Π΅!

     

    Нам ваТливо:

    β€’ Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ як Data Engineer β€” 1+ Ρ€Ρ–ΠΊ;

    β€’ Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· Python;
    β€’ Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· Databricks Ρ‚Π° Datafactory;
    β€’ Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· AWS/Azure;

    β€’ Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· ETL / ELT pipelines;

    β€’ Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· SQL.

     

    Обов'язки:

    β€’ БтворСння ETL/ELT pipelines Ρ‚Π° Ρ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½ΡŒ для управління Π΄Π°Π½ΠΈΠΌΠΈ;

    β€’ Застосування Π°Π»Π³ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΌΡ–Π² ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ…;

    β€’ Π ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Π° Π· SQL-Π·Π°ΠΏΠΈΡ‚Π°ΠΌΠΈ для Π²ΠΈΠ΄ΠΎΠ±ΡƒΡ‚ΠΊΡƒ Ρ‚Π° Π°Π½Π°Π»Ρ–Π·Ρƒ Π΄Π°Π½ΠΈΡ…;

    β€’ Аналіз Π΄Π°Π½ΠΈΡ… Ρ‚Π° використання Π°Π»Π³ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΌΡ–Π² ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ… для Π²ΠΈΡ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½Π½Ρ бізнСс-ΠΏΡ€ΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌ;

     

    Ми ΠΏΡ€ΠΎΠΏΠΎΠ½ΡƒΡ”ΠΌΠΎ:

    β€’ Π ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Π° Π· high-skilled engineering team Π½Π°Π΄ Ρ†Ρ–ΠΊΠ°Π²ΠΈΠΌΠΈ Ρ‚Π° складними ΠΏΡ€ΠΎΡ”ΠΊΡ‚Π°ΠΌΠΈ;

    β€’ ВивчСння Π½ΠΎΠ²Ρ–Ρ‚Π½Ρ–Ρ… Ρ‚Π΅Ρ…Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³Ρ–ΠΉ;

    β€’ Бпілкування Π· Ρ–Π½ΠΎΠ·Π΅ΠΌΠ½ΠΈΠΌΠΈ ΠΊΠ»Ρ–Ρ”Π½Ρ‚Π°ΠΌΠΈ, Ρ‡Π΅Π»Π΅Π½ΠΆΠΎΠ²Ρ– завдання;

    β€’ ΠœΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²ΠΎΡΡ‚Ρ– особистого Ρ– профСсійного Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΡ‚ΠΊΡƒ;

    β€’ ΠšΠΎΠ½ΠΊΡƒΡ€Π΅Π½Ρ‚ΠΎΡΠΏΡ€ΠΎΠΌΠΎΠΆΠ½Π° Π·Π°Ρ€ΠΏΠ»Π°Ρ‚Π°, фіксована Π² USD;

    β€’ ΠžΠΏΠ»Π°Ρ‡ΡƒΠ²Π°Π½Π° відпустка Ρ– лікарняні;

    β€’ Π“Π½ΡƒΡ‡ΠΊΠΈΠΉ Π³Ρ€Π°Ρ„Ρ–ΠΊ Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ;

    β€’ ДруТня Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‡Π° атмосфСра Π±Π΅Π· Π±ΡŽΡ€ΠΎΠΊΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ·ΠΌΡƒ;

    β€’ Π£ нас Π±Π°Π³Π°Ρ‚ΠΎ Ρ‚Ρ€Π°Π΄ΠΈΡ†Ρ–ΠΉ β€” ΠΊΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²ΠΈ, Ρ‚ΠΈΠΌΠ±Ρ–Π»Π΄ΠΈΠ½Π³ΠΈ Ρ‚Π° Ρ‚Π΅ΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΡ‡Π½Ρ– Π·Π°Ρ…ΠΎΠ΄ΠΈ Ρ‚Π° Π±Π°Π³Π°Ρ‚ΠΎ Ρ–Π½ΡˆΠΎΠ³ΠΎ!

     

    Π―ΠΊΡ‰ΠΎ наша вакансія Ρ‚ΠΎΠ±Ρ– Π΄ΠΎ Π΄ΡƒΡˆΡ–, Ρ‚ΠΎΠ΄Ρ– відправляй своє Ρ€Π΅Π·ΡŽΠΌΠ΅ - Ρ– ставай Ρ‡Π°ΡΡ‚ΠΈΠ½ΠΎΡŽ Π½Π°ΡˆΠΎΡ— ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄ΠΈ.

     More
  • PrivatBank
    Β· 27 views Β· 0 applications Β· 18d

    MongoDB Database Engineer

    Full Remote Β· Ukraine Β· Product Β· 3 years of experience Β· Beginner/Elementary
    Ми ΡˆΡƒΠΊΠ°Ρ”ΠΌΠΎ MongoDB Database Engineer, який ΠΏΡ€Π°Π³Π½Π΅ ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π² Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΡ–Ρ‡Π½ΠΎΠΌΡƒ сСрСдовищі Ρ‚Π° розділяє цінності Π²Π·Π°Ρ”ΠΌΠ½ΠΎΡ— Π΄ΠΎΠ²Ρ–Ρ€ΠΈ, відкритості Ρ‚Π° ініціативності. ΠŸΡ€ΠΈΠ²Π°Ρ‚Π‘Π°Π½ΠΊ β€” Ρ” Π½Π°ΠΉΠ±Ρ–Π»ΡŒΡˆΠΈΠΌ Π±Π°Π½ΠΊΠΎΠΌ Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ Ρ‚Π° ΠΎΠ΄Π½ΠΈΠΌ Π· Π½Π°ΠΉΠ±Ρ–Π»ΡŒΡˆ Ρ–Π½Π½ΠΎΠ²Π°Ρ†Ρ–ΠΉΠ½ΠΈΡ… Π±Π°Π½ΠΊΡ–Π² світу. Π—Π°ΠΉΠΌΠ°Ρ”...

    Ми ΡˆΡƒΠΊΠ°Ρ”ΠΌΠΎ MongoDB Database Engineer, який ΠΏΡ€Π°Π³Π½Π΅ ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π² Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΡ–Ρ‡Π½ΠΎΠΌΡƒ сСрСдовищі Ρ‚Π° розділяє цінності Π²Π·Π°Ρ”ΠΌΠ½ΠΎΡ— Π΄ΠΎΠ²Ρ–Ρ€ΠΈ, відкритості Ρ‚Π° ініціативності.

     

    ΠŸΡ€ΠΈΠ²Π°Ρ‚Π‘Π°Π½ΠΊ β€” Ρ” Π½Π°ΠΉΠ±Ρ–Π»ΡŒΡˆΠΈΠΌ Π±Π°Π½ΠΊΠΎΠΌ Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ Ρ‚Π° ΠΎΠ΄Π½ΠΈΠΌ Π· Π½Π°ΠΉΠ±Ρ–Π»ΡŒΡˆ Ρ–Π½Π½ΠΎΠ²Π°Ρ†Ρ–ΠΉΠ½ΠΈΡ… Π±Π°Π½ΠΊΡ–Π² світу. Π—Π°ΠΉΠΌΠ°Ρ” Π»Ρ–Π΄ΡƒΡŽΡ‡Ρ– ΠΏΠΎΠ·ΠΈΡ†Ρ–Ρ— Π·Π° всіма фінансовими ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π½ΠΈΠΊΠ°ΠΌΠΈ Π² Π³Π°Π»ΡƒΠ·Ρ– Ρ‚Π° складає близько Ρ‡Π²Π΅Ρ€Ρ‚Ρ– всієї Π±Π°Π½ΠΊΡ–Π²ΡΡŒΠΊΠΎΡ— систСми ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ.

     

    Ми ΠΏΡ€Π°Π³Π½Π΅ΠΌΠΎ Π·Π½Π°ΠΉΡ‚ΠΈ цілСспрямованого профСсіонала, який Π²ΠΌΡ–Ρ” ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π² Ρ€Π΅ΠΆΠΈΠΌΡ– багатозадачності, ΠΎΡ€Ρ–Ρ”Π½Ρ‚ΠΎΠ²Π°Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π½Π° ΡΠΊΡ–ΡΡ‚ΡŒ Ρ‚Π° Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚.

     

    ΠžΡΠ½ΠΎΠ²Π½Ρ– обов’язки:
    - Адміністрування Π‘Π” MongoDB
    - Аналіз ΠΏΡ€ΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌ продуктивності Π‘Π” MongoDB Ρ‚Π° Π²ΠΈΠ΄Π°Ρ‡Π° Ρ€Π΅ΠΊΠΎΠΌΠ΅Π½Π΄Π°Ρ†Ρ–ΠΉ Ρ‰ΠΎΠ΄ΠΎ підвищСння СфСктивності Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ застосунків
    - ΠŸΠ»Π°Π½ΡƒΠ²Π°Π½Π½Ρ Ρ‚Π° рСалізація ΠΏΠΎΠ»Ρ–Ρ‚ΠΈΠΊ Ρ€Π΅Π·Π΅Ρ€Π²Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΊΠΎΠΏΡ–ΡŽΠ²Π°Π½Π½Ρ Π‘Π”, створСння Ρ‚Π° супровід Ρ€Π΅Π·Π΅Ρ€Π²Π½ΠΈΡ… Π‘Π”
    - ВідновлСння працСздатності Π‘Π£Π‘Π” після Π·Π±ΠΎΡ—Π²
    - Π£Ρ‡Π°ΡΡ‚ΡŒ Ρƒ Π²ΠΈΡ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½Π½Ρ– Ρ–Π½Ρ†ΠΈΠ΄Π΅Π½Ρ‚Ρ–Π² Ρ‚Π° взаємодія Π· Ρ‚Π΅Ρ…Π½Ρ–Ρ‡Π½ΠΎΡŽ ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΠΊΠΎΡŽ MongoDB
    - ΠšΠΎΠ½ΡΡƒΠ»ΡŒΡ‚ΡƒΠ²Π°Π½Π½Ρ спСціалістів Π·Π°ΠΌΠΎΠ²Π½ΠΈΠΊΠ° Π· ΠΏΠΈΡ‚Π°Π½ΡŒ функціонування Π‘Π” MongoDB
    - ΠžΡ€Π³Π°Π½Ρ–Π·Π°Ρ†Ρ–Ρ Ρ‚Π° вСдСння систСм ΠΌΠΎΠ½Ρ–Ρ‚ΠΎΡ€ΠΈΠ½Π³Ρƒ Π‘Π” MongoDB
    - ЗабСзпСчСння Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ систСм Ρ€Π΅ΠΏΠ»Ρ–ΠΊΠ°Ρ†Ρ–Ρ—/бСкапування Π‘Π” MongoDB
    - ΠŸΡ€ΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Π½Ρ Ρ€Π΅Π³Π»Π°ΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π½ΠΈΡ… Ρ€ΠΎΠ±Ρ–Ρ‚ Ρ‚Π° ΠΎΠΏΠ΅Ρ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½ΠΈΡ… Ρ€ΠΎΠ±Ρ–Ρ‚ Π· усунСння Π·Π±ΠΎΡ—Π² Ρƒ Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Ρ– ΠΏΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠ½ΠΈΡ… комплСксів Ρƒ Ρ€Π°Π·Ρ– Ρ—Ρ… виникнСння Π² Ρ€Π΅ΠΆΠΈΠΌΡ– 24/7/365.

     

    ΠžΡΠ½ΠΎΠ²Π½Ρ– Π²ΠΈΠΌΠΎΠ³ΠΈ:

    - Π’ΠΈΡ‰Π° освіта 
    - Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· Π‘Π” MongoDB (інсталяція, конфігурування, Ρ€Π΅Π·Π΅Ρ€Π²Π½Π΅ ΠΊΠΎΠΏΡ–ΡŽΠ²Π°Π½Π½Ρ, забСзпСчСння Π±Π΅Π·ΠΏΠ΅ΠΊΠΈ)

    - Розуміння ΠΏΡ€ΠΈΠ½Ρ†ΠΈΠΏΡ–Π² ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²ΠΈ високонавантаТСних Ρ‚Π° відмовостійких систСм (High Load, High availability)

    - Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· сСрвСрними ОБ – Linux

    - Π’Ρ–Π»ΡŒΠ½Π΅ володіння скриптовими ΠΌΠΎΠ²Π°ΠΌΠΈ: Bash, Python, Perl

    - Досвід використання сСрвісів Ρ…ΠΌΠ°Ρ€Π½ΠΈΡ… ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π°ΠΉΠ΄Π΅Ρ€Ρ–Π² (aws Π°Π±ΠΎ google cloud)

     

    Π‘Π²ΠΎΡ—ΠΌ співробітникам ΠΌΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠΏΠΎΠ½ΡƒΡ”ΠΌΠΎ:

    - Π ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Ρƒ Π² Π½Π°ΠΉΠ±Ρ–Π»ΡŒΡˆΠΎΠΌΡƒ Ρ‚Π° Ρ–Π½Π½ΠΎΠ²Π°Ρ†Ρ–ΠΉΠ½ΠΎΠΌΡƒ Π±Π°Π½ΠΊΡƒ Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ

    - ΠžΡ„Ρ–Ρ†Ρ–ΠΉΠ½Π΅ ΠΏΡ€Π°Ρ†Π΅Π²Π»Π°ΡˆΡ‚ΡƒΠ²Π°Π½Π½Ρ Ρ‚Π° 24 ΠΊΠ°Π»Π΅Π½Π΄Π°Ρ€Π½ΠΈΡ… Π΄Π½Ρ– відпустки

    - ΠšΠΎΠ½ΠΊΡƒΡ€Π΅Π½Ρ‚Π½Ρƒ Π·Π°Ρ€ΠΎΠ±Ρ–Ρ‚Π½Ρƒ ΠΏΠ»Π°Ρ‚Ρƒ

    - ΠœΠ΅Π΄ΠΈΡ‡Π½Π΅ страхування Ρ‚Π° ΠΊΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½ΠΈΠΉ ΠΌΠΎΠ±Ρ–Π»ΡŒΠ½ΠΈΠΉ зв’язок

    - ΠšΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½Π΅ навчання

    - Бучасний ΠΊΠΎΠΌΡ„ΠΎΡ€Ρ‚Π½ΠΈΠΉ офіс

    - Π¦Ρ–ΠΊΠ°Π²Ρ– ΠΏΡ€ΠΎΡ”ΠΊΡ‚ΠΈ, Π°ΠΌΠ±Ρ–Ρ†Ρ–ΠΉΠ½Ρ– Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Ρ– Ρ‚Π° Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΡ–Ρ‡Π½ΠΈΠΉ Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΡ‚ΠΎΠΊ

    - Π”Ρ€ΡƒΠΆΠ½Ρ–ΠΉ профСсійний ΠΊΠΎΠ»Π΅ΠΊΡ‚ΠΈΠ² Ρ‚Π° ΡΠΈΠ»ΡŒΠ½Ρƒ ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρƒ

     More
  • Boosters (by Genesis)
    Β· 96 views Β· 5 applications Β· 30d

    Data Engineer (JustDone)

    Full Remote Β· Ukraine Β· Product Β· 2 years of experience Β· Intermediate Ukrainian Product πŸ‡ΊπŸ‡¦
    Boosters β€” Ρ†Π΅ ΡƒΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΡΡŒΠΊΠ° ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚ΠΎΠ²Π° компанія. Ми ΡΡ‚Π²ΠΎΡ€ΡŽΡ”ΠΌΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚ΠΈ Π² сфСрах EdTech Ρ‚Π° life-improvement, які Π½Π΅ΡΡƒΡ‚ΡŒ Ρ†Ρ–Π½Π½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ для 40 ΠΌΡ–Π»ΡŒΠΉΠΎΠ½Ρ–Π² людСй Π² ΡƒΡΡŒΠΎΠΌΡƒ світі. ΠΠ°ΡˆΡ– Π΄ΠΎΠ΄Π°Ρ‚ΠΊΠΈ рСгулярно ΠΏΠΎΡ‚Ρ€Π°ΠΏΠ»ΡΡŽΡ‚ΡŒ Π² ВОПи Ρ€Π΅ΠΉΡ‚ΠΈΠ½Π³Ρ–Π² Π² своїх катСгоріях. МоТливо Ρ‚ΠΈ Π²ΠΆΠ΅...

    Boosters β€” Ρ†Π΅ ΡƒΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΡΡŒΠΊΠ° ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚ΠΎΠ²Π° компанія. Ми ΡΡ‚Π²ΠΎΡ€ΡŽΡ”ΠΌΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚ΠΈ Π² сфСрах EdTech Ρ‚Π° life-improvement, які Π½Π΅ΡΡƒΡ‚ΡŒ Ρ†Ρ–Π½Π½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ для 40 ΠΌΡ–Π»ΡŒΠΉΠΎΠ½Ρ–Π² людСй Π² ΡƒΡΡŒΠΎΠΌΡƒ світі. ΠΠ°ΡˆΡ– Π΄ΠΎΠ΄Π°Ρ‚ΠΊΠΈ рСгулярно ΠΏΠΎΡ‚Ρ€Π°ΠΏΠ»ΡΡŽΡ‚ΡŒ Π² ВОПи Ρ€Π΅ΠΉΡ‚ΠΈΠ½Π³Ρ–Π² Π² своїх катСгоріях.

    МоТливо Ρ‚ΠΈ Π²ΠΆΠ΅ Π±Π°Ρ‡ΠΈΠ²(Π»Π°) Avrora, Manifest Ρ‡ΠΈ Promova.
     

    Наша Π³ΠΎΠ»ΠΎΠ²Π½Π° ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²Π°Π³Π° β€” Ρ†Π΅ люди. Ми ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΡ”ΠΌΠΎ Π· Ρ‚ΠΈΠΌΠΈ, Ρ…Ρ‚ΠΎ щодня ΠΏΡ€Π°Π³Π½Π΅ Π΄ΠΎ самовдосконалСння Ρ‚Π° ΡΡ‚Π°Π²ΠΈΡ‚ΡŒ собі Π·Π° ΠΌΠ΅Ρ‚Ρƒ ΠΏΠ΅Ρ€Π΅ΠΌΠ°Π³Π°Ρ‚ΠΈ Ρ€Π°Π·ΠΎΠΌ Π· Π½Π°ΠΌΠΈ. 
     

    Наразі ΠΌΠΈ ΡˆΡƒΠΊΠ°Ρ”ΠΌΠΎ Data Engineer Π² наш Π½ΠΎΠ²ΠΈΠΉ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚ β€” AI Writing асистСнт Π΄Π»Ρ створСння якісного ΠΊΠΎΠ½Ρ‚Π΅Π½Ρ‚Ρƒ Ρ‚Π° провСдСння Π΄ΠΎΡΠ»Ρ–Π΄ΠΆΠ΅Π½ΡŒ для профСсійних Ρ– освітніх Ρ†Ρ–Π»Π΅ΠΉ, JustDone.
    Основна ΠΌΠ΅Ρ‚Π° Ρ†Ρ–Ρ”Ρ— Ρ€ΠΎΠ»Ρ–  β€” ΠΎΡ€Π³Π°Π½Ρ–зація сСрвісів для Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ data analytics, ML models.
    ο»Ώ
    Чого вТС досяг JustDone:

    • β„–1 позиція Ρƒ БША Π² Π½Ρ–ΡˆΡ– AI Writing Assistantsο»Ώ;
    • 90%+ ΠΎΠ΄ΠΈΠ½ΠΈΡ†ΡŒ ΠΊΠΎΠ½Ρ‚Π΅Π½Ρ‚Ρƒ, створСних користувачами, Π·Π½Π°Ρ…ΠΎΠ΄ΡΡ‚ΡŒ Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½Π΅ застосування;
    • ΠΠ°ΡˆΡ– ΠΊΠ»Ρ–Ρ”Π½Ρ‚ΠΈ Π³Π΅Π½Π΅Ρ€ΡƒΡŽΡ‚ΡŒ Π±Ρ–Π»ΡŒΡˆΠ΅ 3 ΠΌΠ»Π½ ΠΎΠ΄ΠΈΠ½ΠΈΡ†ΡŒ ΠΊΠΎΠ½Ρ‚Π΅Π½Ρ‚Ρƒ щомісяця.
       

    Ввоя Π·ΠΎΠ½Π° Π²ΠΏΠ»ΠΈΠ²Ρƒ:

    • Π ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠ° Ρ‚Π° оптимізація ETL/ELT-процСсів для Π·Π±ΠΎΡ€Ρƒ, трансформації Ρ‚Π° збСрігання Π΄Π°Π½ΠΈΡ…;
    • РСалізація Π²Π΅Π±-скрСйпінгу для Π°Π²Ρ‚ΠΎΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π·Π±ΠΎΡ€Ρƒ Π΄Π°Π½ΠΈΡ…;
    • ΠΠ°Π»Π°ΡˆΡ‚ΡƒΠ²Π°Π½Π½Ρ Ρ‚Π° ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΠΊΠ° Ρ…ΠΌΠ°Ρ€Π½ΠΎΡ— інфраструктури;
    • Автоматизація ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½Ρ–Π², забСзпСчСння Ρ—Ρ… ΠΌΠ°ΡΡˆΡ‚Π°Π±ΠΎΠ²Π°Π½ΠΎΡΡ‚Ρ–;
    • Запуск, ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΠΊΠ° Ρ– оновлСння Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΡ‡Π½ΠΎΡ— інфраструктури (Π·Π°Ρ€Π°Π· Ρ†Π΅ AirFlow, BigQuery, Tableau);
    • ΠŸΡ–Π΄ΠΊΠ»ΡŽΡ‡Π΅Π½Π½Ρ Ρ– ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΠΊΠ° Ρ–Π½Ρ‚Π΅Π³Ρ€Π°Ρ†Ρ–ΠΉ (Amplitude, GA4, GrowthBook, ΠΌΠ°Ρ€ΠΊΠ΅Ρ‚ΠΈΠ½Π³ΠΎΠ²Ρ– ΠΊΠ°Π±Ρ–Π½Π΅Ρ‚ΠΈ);
    • ΠžΠΏΡ‚ΠΈΠΌΡ–Π·Π°Ρ†Ρ–Ρ Π·Π°ΠΏΠΈΡ‚Ρ–Π² Ρ‚Π° структури Π‘Π”;
    • Π Π΅Π²'ю Ρ– оптимізація скриптів Π°Π²Ρ‚ΠΎΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΠ·Π°Ρ†Ρ–Ρ— Ρ€Π΅ΠΏΠΎΡ€Ρ‚ΠΈΠ½Π³Ρƒ Ρ– Π°Π»ΡŒΠΎΡ€Ρ‚ΠΈΠ½Π³Ρƒ;
    • Управління доступом Π΄ΠΎ Π΄Π°Π½Π½ΠΈΡ…, забСзпСчСння відповідності стандартам Π±Π΅Π·ΠΏΠ΅ΠΊΠΈ Ρ‚Π° ΠΏΠΎΠ»Ρ–Ρ‚ΠΈΠΊΠ°ΠΌ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ—;
    • Взаємодія Π· командою Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΠΊΡ–Π² (ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²Π° Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΡ‡Π½ΠΈΡ… Π²Ρ–Ρ‚Ρ€ΠΈΠ½ Ρ‚Π° Π΄Π°Π½Π½ΠΈΡ… для ML-ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ)
       

    Для Ρ†ΡŒΠΎΠ³ΠΎ Ρ‚ΠΎΠ±Ρ– Π·Π½Π°Π΄ΠΎΠ±ΠΈΡ‚ΡŒΡΡ:

    • Π’Ρ–Π΄ 2Ρ… Ρ€ΠΎΠΊΡ–Π² досвід Π½Π° ΠΏΠΎΠ·ΠΈΡ†Ρ–Ρ— Data Engineer, досвід Backend Π±ΡƒΠ΄Π΅ Π·Π½Π°Ρ‡Π½ΠΈΠΌ плюсом;
    • ΠŸΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²Π° ETL/ELT-процСсів Π· використанням Apache Airflow;
    • ΠŸΡ€Π°ΠΊΡ‚ΠΈΡ‡Π½ΠΈΠΉ досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· Π²Π΅Π±-скрСйпінгом;
    • Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· рСляційними Π±Π°Π·Π°ΠΌΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ…, Ρ‚Π°ΠΊΠΈΠΌΠΈ як: PostgreSQL;
    • Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· Ρ…ΠΌΠ°Ρ€Π½ΠΈΠΌΠΈ ΠΏΠ»Π°Ρ‚Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°ΠΌΠΈ;
    • Знання CI/CD інструмСнтів для Π°Π²Ρ‚ΠΎΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΠ·Π°Ρ†Ρ–Ρ— ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½Ρ–Π²;
    • АналітичнС мислСння Ρ‚Π° вміння ΠΌΠ°ΡΡˆΡ‚Π°Π±ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½ΠΈ.
       

    Ми ΠΏΡ€ΠΎΠΏΠΎΠ½ΡƒΡ”ΠΌΠΎ:

    • ΠœΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²Ρ–ΡΡ‚ΡŒ Π±Π΅Π·ΠΏΠΎΡΠ΅Ρ€Π΅Π΄Π½ΡŒΠΎ Π²ΠΏΠ»ΠΈΠ½ΡƒΡ‚ΠΈ Π½Π° Ρ€ΠΎΠ·Π±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²Ρƒ Π΄Π°Ρ‚Π°-Ρ–Π½ΠΆΠ΅Π½Ρ–Ρ€ΠΈΠ½Π³ΠΎΠ²ΠΈΡ… процСсів, Ρ—Ρ…Π½ΡŽ Π°Ρ€Ρ…Ρ–Ρ‚Π΅ΠΊΡ‚ΡƒΡ€Ρƒ Ρ‚Π° Ρ€Π΅Π°Π»Ρ–Π·Π°Ρ†Ρ–ΡŽ;
    • Π ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Π° Π² Ρ‚Π°Π½Π΄Π΅ΠΌΡ– Π· СкспСртами Π² NLP, Ρ‰ΠΎ Π΄Π°Ρ” ΠΌΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²Ρ–ΡΡ‚ΡŒ занурСння Π² Ρ‚Π΅Ρ…Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³Ρ–Ρ— LLM;
    • Π ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Ρƒ Π² ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρ– профСсіоналів Ρ‚Π° Π· Π°ΡƒΠ΄ΠΈΡ‚ΠΎΡ€Ρ–Ρ”ΡŽ Π±Ρ–Π»ΡŒΡˆΠ΅ ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΡ–Π»ΡŒΠΉΠΎΠ½Ρƒ Π² ΠΌΡ–ΡΡΡ†ΡŒ;
    • Π€Ρ–Π»ΠΎΡΠΎΡ„Ρ–ΡŽ Ρ‚Π° ΡƒΠΌΠΎΠ²ΠΈ для Ρ‚Π²ΠΎΠ³ΠΎ постійного росту Ρ‚Π° Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΡ‚ΠΊΡƒ;
    • Π’Π΅Π»ΠΈΠΊΠΈΠΉ простір для втілСння власних Ρ–Π΄Π΅ΠΉ Ρ– Π²ΠΏΠ»ΠΈΠ²Ρƒ Π½Π° ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚.
       

    ΠšΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½Ρ– Π±Π΅Π½Π΅Ρ„Ρ–Ρ‚ΠΈ:

    • ΠšΠΎΠΌΠΏΠ΅Π½ΡΠ°Ρ†Ρ–Ρ Π΄ΠΎΠ΄Π°Ρ‚ΠΊΠΎΠ²ΠΎΠ³ΠΎ навчання Π½Π° Π·ΠΎΠ²Π½Ρ–ΡˆΠ½Ρ–Ρ… Ρ‚Ρ€Π΅Π½Ρ–Π½Π³Π°Ρ… Ρ– сСмінарах Ρ‚Π° Business Ρ– Management School для співробітників;
    • Π’Π΅Π»ΠΈΠΊΠ° Π΅Π»Π΅ΠΊΡ‚Ρ€ΠΎΠ½Π½Π° Π±Ρ–Π±Π»Ρ–ΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠ° Ρ‚Π° доступ Π΄ΠΎ ΠΏΠ»Π°Ρ‚Π½ΠΈΡ… ΠΎΠ½Π»Π°ΠΉΠ½-курсів Ρ– ΠΊΠΎΠ½Ρ„Π΅Ρ€Π΅Π½Ρ†Ρ–ΠΉ, Π²Π½ΡƒΡ‚Ρ€Ρ–ΡˆΠ½Ρ– бСсіди Ρ– Π²ΠΎΡ€ΠΊΡˆΠΎΠΏΠΈ, курси Π°Π½Π³Π»Ρ–ΠΉΡΡŒΠΊΠΎΡ—.
    • ΠšΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½ΠΈΠΉ Π»Ρ–ΠΊΠ°Ρ€ Ρ‚Π° ΠΌΠ΅Π΄ΠΈΡ‡Π½Π΅ страхування.
       

    ΠŸΡ€ΠΎΡ†Π΅Ρ Ρ–Π½Ρ‚Π΅Ρ€Π²ΚΌΡŽ:

    • Pre-screen Π· Ρ€Π΅ΠΊΡ€ΡƒΡ‚Π΅Ρ€ΠΎΠΌ (40 Ρ…Π²ΠΈΠ»ΠΈΠ½);
    • ВСстовС завдання;
    • Π†Π½Ρ‚Π΅Ρ€Π²ΚΌΡŽ Π· Lead NLP Engineer Ρ‚Π° Ρ‚Π΅Ρ…Π½Ρ–Ρ‡Π½ΠΈΠΌ СкспСртом (1,5 Π³ΠΎΠ΄ΠΈΠ½ΠΈ);
    • Bar-raising (1 Π³ΠΎΠ΄ΠΈΠ½Π°).
       

    Π—Π°Π»ΠΈΡˆΠ°ΠΉ своє Ρ€Π΅Π·ΡŽΠΌΠ΅ Ρ– Π΄Π°Π²Π°ΠΉ ΡΡ‚Π²ΠΎΡ€ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ ΡŽΠ½Ρ–ΠΊΠΎΡ€Π½ΠΈ Ρ€Π°Π·ΠΎΠΌ! πŸ¦„

     More
  • Kadium
    Β· 22 views Β· 1 application Β· 19d

    Lead Data Analyst

    Office Work Β· Ukraine (Kyiv) Β· Product Β· 3 years of experience
    ΠŸΡ€ΠΈΠ²Ρ–Ρ‚! Ми β€” ΡƒΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΡΡŒΠΊΠ° компанія, Ρ‰ΠΎ Π²ΠΆΠ΅ ΠΏΠΎΠ½Π°Π΄ 20 Ρ€ΠΎΠΊΡ–Π² ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΡ” Ρƒ сфСрі Ρ€ΠΎΠ·Π΄Ρ€Ρ–Π±Π½ΠΈΡ… ΠΏΡ€ΠΎΠ΄Π°ΠΆΡ–Π², Π·Π°ΠΊΡƒΠΏΡ–Π²Π»Ρ– Ρ‚Π° Π²ΠΈΡ€ΠΎΠ±Π½ΠΈΡ†Ρ‚Π²Π° одягу Ρ‚Π° аксСсуарів. Π¨ΡƒΠΊΠ°Ρ”ΠΌΠΎ Π² свою ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρƒ Ρ‚Π°Π»Π°Π½ΠΎΠ²ΠΈΡ‚ΠΎΠ³ΠΎ Β«Lead Data AnalystΒ», який станС Ρ‡Π°ΡΡ‚ΠΈΠ½ΠΎΡŽ Π½Π°ΡˆΠΎΡ— ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄ΠΈ Ρ‚Π° Π΄ΠΎΠΏΠΎΠΌΠΎΠΆΠ΅ Π½Π°ΠΌ досягти...

    ΠŸΡ€ΠΈΠ²Ρ–Ρ‚!

    Ми β€” ΡƒΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΡΡŒΠΊΠ° компанія, Ρ‰ΠΎ Π²ΠΆΠ΅ ΠΏΠΎΠ½Π°Π΄ 20 Ρ€ΠΎΠΊΡ–Π² ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΡ” Ρƒ сфСрі Ρ€ΠΎΠ·Π΄Ρ€Ρ–Π±Π½ΠΈΡ… ΠΏΡ€ΠΎΠ΄Π°ΠΆΡ–Π², Π·Π°ΠΊΡƒΠΏΡ–Π²Π»Ρ– Ρ‚Π° Π²ΠΈΡ€ΠΎΠ±Π½ΠΈΡ†Ρ‚Π²Π° одягу Ρ‚Π° аксСсуарів. Π¨ΡƒΠΊΠ°Ρ”ΠΌΠΎ Π² свою ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρƒ Ρ‚Π°Π»Π°Π½ΠΎΠ²ΠΈΡ‚ΠΎΠ³ΠΎ Β«Lead  Data AnalystΒ», який станС Ρ‡Π°ΡΡ‚ΠΈΠ½ΠΎΡŽ Π½Π°ΡˆΠΎΡ— ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄ΠΈ Ρ‚Π° Π΄ΠΎΠΏΠΎΠΌΠΎΠΆΠ΅ Π½Π°ΠΌ досягти Π½ΠΎΠ²ΠΈΡ… висот.

    ΠžΡΠ½ΠΎΠ²Π½Ρ– ΠΎΠ±ΠΎΠ²'язки:
     

    • Π•Ρ„Π΅ΠΊΡ‚ΠΈΠ²Π½Π΅ управління командою Π΄Π°Ρ‚Π° Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΠΊΡ–Π² для забСзпСчСння якісного Π°Π½Π°Π»Ρ–Π·Ρƒ Π΄Π°Π½ΠΈΡ…, Ρ€ΠΎΠ·ΠΏΠΎΠ΄Ρ–Π» Π·Π°Π΄Π°Ρ‡ Ρ‚Π° ΠΊΠΎΠ½Ρ‚Ρ€ΠΎΠ»ΡŒ Ρ—Ρ… виконання.
    • Π ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠ° Ρ–Π½Π½ΠΎΠ²Π°Ρ†Ρ–ΠΉΠ½ΠΈΡ… ΠΏΡ–Π΄Ρ…ΠΎΠ΄Ρ–Π² Π΄ΠΎ Π²ΠΈΡ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½Π½Ρ бізнСс-завдань, Π° Ρ‚Π°ΠΊΠΎΠΆ координація процСсів, пов’язаних Ρ–Π· ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΎΡŽ, Π²Ρ–Π·ΡƒΠ°Π»Ρ–Π·Π°Ρ†Ρ–Ρ”ΡŽ Ρ‚Π° Ρ–Π½Ρ‚Π΅Ρ€ΠΏΡ€Π΅Ρ‚Π°Ρ†Ρ–Ρ”ΡŽ Π΄Π°Π½ΠΈΡ… для прийняття стратСгічних Ρ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½ΡŒ.
    • ΠŸΡ€ΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Π½Ρ Π³Π»ΠΈΠ±ΠΎΠΊΠΎΠ³ΠΎ Π°Π½Π°Π»Ρ–Π·Ρƒ Π΄Π°Π½ΠΈΡ…, виявлСння Ρ‚Ρ€Π΅Π½Π΄Ρ–Π², закономірностСй Ρ‚Π° Π°Π½ΠΎΠΌΠ°Π»Ρ–ΠΉ.
    • ВпровадТСння Π½ΠΎΠ²ΠΈΡ… інструмСнтів Ρ‚Π° Ρ‚Π΅Ρ…Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³Ρ–ΠΉ для покращСння процСсів Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΠΊΠΈ
    • ΠžΠΏΡ‚ΠΈΠΌΡ–Π·Π°Ρ†Ρ–Ρ процСсів Π·Π±ΠΎΡ€Ρƒ, ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ Ρ‚Π° збСрігання Π΄Π°Π½ΠΈΡ….
    • Навчання Ρ‚Π° мСнторство Ρ‡Π»Π΅Π½Ρ–Π² ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄ΠΈ, ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΠΊΠ° Ρ—Ρ… профСсійного Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΡ‚ΠΊΡƒ.
       

    Π’ΠΈΠΌΠΎΠ³ΠΈ:

    • Π’ΠΈΡ‰Π° освіта Π² Π³Π°Π»ΡƒΠ·Ρ– ΠΌΠ°Ρ‚Π΅ΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΠΊΠΈ, статистики, Π΅ΠΊΠΎΠ½ΠΎΠΌΡ–ΠΊΠΈ, ΠΊΠΎΠΌΠΏ'ΡŽΡ‚Π΅Ρ€Π½ΠΈΡ… Π½Π°ΡƒΠΊ Π°Π±ΠΎ суміТних дисциплін.
    • Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π½Π° посаді Data Analyst Π²Ρ–Π΄ 3 Ρ€ΠΎΠΊΡ–Π², Π²ΠΊΠ»ΡŽΡ‡Π°ΡŽΡ‡ΠΈ ΠΊΠ΅Ρ€Ρ–Π²Π½Ρ– Ρ€ΠΎΠ»Ρ–.
    • Π’Ρ–Π»ΡŒΠ½Π΅ володіння інструмСнтами Π°Π½Π°Π»Ρ–Π·Ρƒ Π΄Π°Π½ΠΈΡ… (SQL, Python,  Excel).
    • Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· BI-інструмСнтами (Power BI, Tableau).
    • Розуміння ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄Ρ–Π² машинного навчання Ρ‚Π° статистичного Π°Π½Π°Π»Ρ–Π·Ρƒ.
    • MDX/DAX.
    • Вміння ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π² ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρ–, ΡΠΈΠ»ΡŒΠ½Ρ– ΠΊΠΎΠΌΡƒΠ½Ρ–ΠΊΠ°Ρ†Ρ–ΠΉΠ½Ρ– Π½Π°Π²ΠΈΡ‡ΠΊΠΈ Ρ‚Π° ΠΎΡ€Π³Π°Π½Ρ–Π·Π°Ρ†Ρ–ΠΉΠ½Ρ– здібності.
    • Π‘Π°ΠΌΠΎΡΡ‚Ρ–ΠΉΠ½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ Ρƒ Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Ρ–, Ρ–Π½Ρ–Ρ†Ρ–Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ, вміння ΠΏΡ€Ρ–ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΈΠ·ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Ρ– Ρ‚Π° ΠΏΠ»Π°Π½ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ свій час.

      ΠŸΠΎΠ΄Π±Π°Ρ”ΠΌΠΎ ΠΏΡ€ΠΎ:
    • Π’Π²Ρ–ΠΉ Π΄ΠΎΡ…Ρ–Π΄. ΠšΠΎΠ½ΠΊΡƒΡ€Π΅Π½Ρ‚Π½Π° Π·Π°Ρ€ΠΎΠ±Ρ–Ρ‚Π½Π° ΠΏΠ»Π°Ρ‚Π° Ρ‚Π° ΡΡ‚Π°Π±Ρ–Π»ΡŒΠ½Ρ– Π²ΠΈΠΏΠ»Π°Ρ‚ΠΈ.
    • Ввою Π²ΠΏΠ΅Π²Π½Π΅Π½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ. ΠžΠΏΠ»Π°Ρ‡ΡƒΠ²Π°Π½Ρ– лікарняні Ρ‚Π° відпустки (24 ΠΊΠ°Π»Π΅Π½Π΄Π°Ρ€Π½Ρ– Π΄Π½Ρ– Π½Π° Ρ€Ρ–ΠΊ).
    • Π’Π²Ρ–ΠΉ настрій. Π”Ρ€ΡƒΠΆΠ½Ρ–, ΠΊΡ€ΡƒΡ‚Ρ– ΠΊΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²ΠΈ, п’ятничні посидСлки Π· настолками;)
    • Π’Π²Ρ–ΠΉ ΠΊΠ°Ρ€'Ρ”Ρ€Π½ΠΈΠΉ ріст. ΠšΠΎΠΌΠΏΠ΅Π½ΡΠ°Ρ†Ρ–Ρ навчання Ρ‚Π° всі ΡƒΠΌΠΎΠ²ΠΈ для саморозвитку.
    • Π’Π²Ρ–ΠΉ ΠΊΠΎΠΌΡ„ΠΎΡ€Ρ‚. ΠšΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½Π° ΠΊΡƒΠ»ΡŒΡ‚ΡƒΡ€Π° Π²Π·Π°Ρ”ΠΌΠΎΠΏΠΎΠ²Π°Π³ΠΈ Ρ‚Π° ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΠΊΠΈ, Π΄ΠΎΠΏΠΎΠΌΠΎΠΆΠ΅ Π»Π΅Π³ΠΊΠΎ адаптуватися Π² ΠΊΠΎΠ»Π΅ΠΊΡ‚ΠΈΠ²Ρ– Ρ– Ρ€Π°Π·ΠΎΠΌ Π΄ΠΎΠ»Π°Ρ‚ΠΈ Π²ΠΈΠΊΠ»ΠΈΠΊΠΈ.
    • Π’Π²ΠΎΡ” здоров’я. Π‘ΠΏΠΎΡ€Ρ‚ΠΈΠ²Π½Π΅ Тиття β€” Ρ„ΡƒΡ‚Π±ΠΎΠ», Π²ΠΎΠ»Π΅ΠΉΠ±ΠΎΠ», ΠΉΠΎΠ³Π°.
    • Π’Π²Ρ–ΠΉ Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΡ‚ΠΎΠΊ. ΠšΡƒο»ΏΡ€ΡΠΈ англійскої ΠΌΠΎΠ²ΠΈ .

      Π“ΠΎΡ‚ΠΎΠ²ΠΈΠΉ Π΄ΠΎ Π½ΠΎΠ²ΠΈΡ… Π²ΠΈΠΊΠ»ΠΈΠΊΡ–Π² Ρ‚Π° Ρ†Ρ–ΠΊΠ°Π²ΠΈΡ… Π·Π°Π΄Π°Ρ‡? Π’ΠΎΠ΄Ρ– Ρ‡Π΅ΠΊΠ°Ρ”ΠΌΠΎ самС Π½Π° Ρ‚Π²ΠΎΡ” Ρ€Π΅Π·ΡŽΠΌΠ΅!
     More
  • Growe
    Β· 89 views Β· 6 applications Β· 16d

    Data Engineer

    Full Remote Β· EU Β· Product Β· 1 year of experience Β· Intermediate
    Growe Ρ‡Π΅ΠΊΠ°Ρ” Π½Π° Ρ‚ΠΈΡ…, Ρ…Ρ‚ΠΎ ΠΏΡ€Π°Π³Π½Π΅: - ΠŸΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ, розробляти Ρ‚Π° ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ ΠΌΠ°ΡΡˆΡ‚Π°Π±ΠΎΠ²Π°Π½Ρ– ΠΊΠΎΠ½Π²Π΅Ρ”Ρ€ΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ… Π·Π° допомогою Airflow; - Π‘Ρ‚Π²ΠΎΡ€ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Ρ‚Π° ΠΎΠΏΡ‚ΠΈΠΌΡ–Π·ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Ρ‚Π°Π±Π»ΠΈΡ†Ρ– Π² Athena, Π·Π°Π±Π΅Π·ΠΏΠ΅Ρ‡ΡƒΡŽΡ‡ΠΈ Π΅Ρ„Π΅ΠΊΡ‚ΠΈΠ²Π½Ρƒ Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Ρƒ Π·Π°ΠΏΠΈΡ‚Ρ–Π² Ρ– Π΅ΠΊΠΎΠ½ΠΎΠΌΡ–Ρ‡Π½Ρƒ Π΅Ρ„Π΅ΠΊΡ‚ΠΈΠ²Π½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ; - ΠŸΠΈΡΠ°Ρ‚ΠΈ Ρ‚Π°...

    Growe Ρ‡Π΅ΠΊΠ°Ρ” Π½Π° Ρ‚ΠΈΡ…, Ρ…Ρ‚ΠΎ ΠΏΡ€Π°Π³Π½Π΅:

    - ΠŸΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ, розробляти Ρ‚Π° ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ ΠΌΠ°ΡΡˆΡ‚Π°Π±ΠΎΠ²Π°Π½Ρ– ΠΊΠΎΠ½Π²Π΅Ρ”Ρ€ΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ… Π·Π° допомогою Airflow;
    - Π‘Ρ‚Π²ΠΎΡ€ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Ρ‚Π° ΠΎΠΏΡ‚ΠΈΠΌΡ–Π·ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Ρ‚Π°Π±Π»ΠΈΡ†Ρ– Π² Athena, Π·Π°Π±Π΅Π·ΠΏΠ΅Ρ‡ΡƒΡŽΡ‡ΠΈ Π΅Ρ„Π΅ΠΊΡ‚ΠΈΠ²Π½Ρƒ Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Ρƒ Π·Π°ΠΏΠΈΡ‚Ρ–Π² Ρ– Π΅ΠΊΠΎΠ½ΠΎΠΌΡ–Ρ‡Π½Ρƒ Π΅Ρ„Π΅ΠΊΡ‚ΠΈΠ²Π½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ;
    - ΠŸΠΈΡΠ°Ρ‚ΠΈ Ρ‚Π° ΠΊΠ΅Ρ€ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ пСрСтворСннями SQL Ρƒ DBT, ΡΡ‚Π²ΠΎΡ€ΡŽΡŽΡ‡ΠΈ Π±Π°Π³Π°Ρ‚ΠΎΡ€Π°Π·ΠΎΠ²Ρ– Ρ‚Π° Π΄ΠΎΠ±Ρ€Π΅ Π·Π°Π΄ΠΎΠΊΡƒΠΌΠ΅Π½Ρ‚ΠΎΠ²Π°Π½Ρ– ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ–;
    - ΠžΠΏΡ‚ΠΈΠΌΡ–Π·ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‡Ρ– процСси Π΄Π°Π½ΠΈΡ… для продуктивності, надійності Ρ‚Π° Скономічності;
    - Автоматизувати надання інфраструктури Π·Π° допомогою Terraform для сСрСдовищ ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ…;
    - Π—Π°Π±Π΅Π·ΠΏΠ΅Ρ‡ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Ρ†Ρ–Π»Ρ–ΡΠ½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ Ρ‚Π° ΡƒΠ·Π³ΠΎΠ΄ΠΆΠ΅Π½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ Π΄Π°Π½ΠΈΡ… ΡˆΠ»ΡΡ…ΠΎΠΌ ΠΌΠΎΠ½Ρ–Ρ‚ΠΎΡ€ΠΈΠ½Π³Ρƒ, ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²Ρ–Ρ€ΠΊΠΈ Ρ‚Π° ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ ΠΏΠΎΠΌΠΈΠ»ΠΎΠΊ;
    - Π‘ΠΏΡ–Π²ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π· ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Π°ΠΌΠΈ Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΠΊΡ–Π², BI, Ρ–Π½ΠΆΠ΅Π½Π΅Ρ€Ρ–Π², Ρ‰ΠΎΠ± Π·Ρ€ΠΎΠ·ΡƒΠΌΡ–Ρ‚ΠΈ ΠΏΠΎΡ‚Ρ€Π΅Π±ΠΈ Π² Π΄Π°Π½ΠΈΡ… Ρ‚Π° Π½Π°Π΄Π°Ρ‚ΠΈ Ρ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½Π½Ρ.

     

    Нам ΠΏΠΎΡ‚Ρ€Ρ–Π±Π΅Π½ Ρ‚Π²Ρ–ΠΉ профСсійний досвід:

    - 1,5+ Ρ€ΠΎΠΊΠΈ досвіду Π² Ρ–Π½ΠΆΠ΅Π½Π΅Ρ€Ρ–Ρ— Π΄Π°Π½ΠΈΡ… Π· фокусом Π½Π° процСси ELT;
    - ΠŸΠ΅Ρ€Π΅Π²Ρ–Ρ€Π΅Π½ΠΈΠΉ досвід Π· Python, SQL, модСлюванням Π΄Π°Π½ΠΈΡ… Ρ‚Π° ΠΎΠΏΡ‚ΠΈΠΌΡ–Π·Π°Ρ†Ρ–Ρ— продуктивності;
    - Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· Airflow DAG для оркСстровки Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‡ΠΎΠ³ΠΎ процСсу;
    - Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· DBT для ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Ρ‚Π²ΠΎΡ€Π΅Π½ΡŒ Π΄Π°Π½ΠΈΡ… Ρ‚Π° ΠΌΠΎΠ΄ΡƒΠ»ΡŒΠ½ΠΎΠ³ΠΎ модСлювання;
    - Розуміння Π°Ρ€Ρ…Ρ–Ρ‚Π΅ΠΊΡ‚ΡƒΡ€ AWS S3, Athena Ρ‚Π° ΠΎΠ·Π΅Ρ€Π° Π΄Π°Π½ΠΈΡ…;
    - Досвід Π· Terraform для Π°Π²Ρ‚ΠΎΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΠ·Π°Ρ†Ρ–Ρ— інфраструктури (Π±ΡƒΠ΄Π΅ плюсом).

     

    Ми Ρ†Ρ–Π½ΡƒΡ”ΠΌΠΎ:

    - Π‘ΠΈΠ»ΡŒΠ½Ρ– Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΡ‡Π½Ρ– здібності;
    - Навички Π²ΠΈΡ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½Π½Ρ ΠΏΡ€ΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌ;
    - Π£Π²Π°Π³Ρƒ Π΄ΠΎ Π΄Π΅Ρ‚Π°Π»Π΅ΠΉ.

     

    Ми ΡˆΡƒΠΊΠ°Ρ”ΠΌΠΎ Ρ‚ΠΈΡ…, Ρ…Ρ‚ΠΎ розділяє Π½Π°ΡˆΡ– ΠΊΠ»ΡŽΡ‡ΠΎΠ²Ρ– цінності:

    - GROWE TOGETHER: Наша ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Π° – наша Π³ΠΎΠ»ΠΎΠ²Π½Π° Ρ†Ρ–Π½Π½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ. Ми ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΡ”ΠΌΠΎ Ρ€Π°Π·ΠΎΠΌ Ρ‚Π° ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΡƒΡ”ΠΌΠΎ ΠΎΠ΄ΠΈΠ½ ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ для досягнСння Π½Π°ΡˆΠΈΡ… ΡΠΏΡ–Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… Ρ†Ρ–Π»Π΅ΠΉ;

    - DRIVE RESULT OVER PROCESS: Ми Π²ΡΡ‚Π°Π½ΠΎΠ²Π»ΡŽΡ”ΠΌΠΎ Π°ΠΌΠ±Ρ–Ρ†Ρ–ΠΉΠ½Ρ–, Ρ‡Ρ–Ρ‚ΠΊΡ–, Π²ΠΈΠΌΡ–Ρ€ΡŽΠ²Π°Π½Ρ– Ρ†Ρ–Π»Ρ– Π²Ρ–Π΄ΠΏΠΎΠ²Ρ–Π΄Π½ΠΎ Π΄ΠΎ стратСгії успіху Growe;

    - BE READY FOR CHANGE: Ми сприймаємо Π²ΠΈΠΊΠ»ΠΈΠΊΠΈ як моТливості для зростання Ρ‚Π° Π΅Π²ΠΎΠ»ΡŽΡ†Ρ–Ρ—. Ми адаптуємося ΡΡŒΠΎΠ³ΠΎΠ΄Π½Ρ–, Ρ‰ΠΎΠ± ΠΏΠ΅Ρ€Π΅ΠΌΠΎΠ³Ρ‚ΠΈ Π·Π°Π²Ρ‚Ρ€Π°.

     

    Π©ΠΎ ΠΌΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠΏΠΎΠ½ΡƒΡ”ΠΌΠΎ?

    - ΠœΠ΅Π΄ΠΈΡ‡Π½Π΅ страхування Ρ‚Π° фінансова Π΄ΠΎΠΏΠΎΠΌΠΎΠ³Π°;

    - Benefit Cafeteria (компСнсація спортзалу /стоматології /психолога Ρ‚ΠΎΡ‰ΠΎ);

    - 100 % ΠΎΠΏΠ»Π°Ρ‡ΡƒΠ²Π°Π½Ρ– лікарняні;

    - ΠžΠΏΠ»Π°Ρ‡ΡƒΠ²Π°Π½Π° відпустка;

    - Π Ρ–Ρ‡Π½ΠΈΠΉ пСрСгляд Π·Π°Ρ€ΠΎΠ±Ρ–Ρ‚Π½ΠΎΡ— ΠΏΠ»Π°Ρ‚ΠΈ (Π½Π° основі Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚Ρ–Π²);

    - Бонусна систСма Π½Π° основі OKR;

    - Π†Π½Π΄ΠΈΠ²Ρ–Π΄ΡƒΠ°Π»ΡŒΠ½ΠΈΠΉ Ρ€Ρ–Ρ‡Π½ΠΈΠΉ Π±ΡŽΠ΄ΠΆΠ΅Ρ‚ Π½Π° навчання, Π· ΠΌΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²Ρ–ΡΡ‚ΡŽ відвідування ΠΏΠ»Π°Ρ‚Π½ΠΈΡ… ΠΊΠΎΠ½Ρ„Π΅Ρ€Π΅Π½Ρ†Ρ–ΠΉ, Ρ‚Ρ€Π΅Π½Ρ–Π½Π³Ρ–Π², ΡƒΡ€ΠΎΠΊΡ–Π² Π°Π½Π³Π»Ρ–ΠΉΡΡŒΠΊΠΎΡ— ΠΌΠΎΠ²ΠΈ, майстСр-класів Ρ‚ΠΎΡ‰ΠΎ;

    - Growe University (Π›Ρ–Π΄Π΅Ρ€ΡΡŒΠΊΡ– ΠΏΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΈ, ΠŸΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΈ ΠΎΠ±ΠΌΡ–Π½Ρƒ знаннями, Π’Π΅Π±Ρ–Π½Π°Ρ€ΠΈ,Ρ‚ΠΎΡ‰ΠΎ);

    - ΠŸΠ΅Ρ€ΡΠΎΠ½Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΠΉ ΠΏΠ»Π°Π½ Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΡ‚ΠΊΡƒ;

    - ΠšΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²ΠΈ Ρ‚Π° Ρ‚Ρ–ΠΌΠ±Ρ–Π»Π΄Ρ–Π½Π³ΠΈ;

    - Growe Care (ΠŸΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠ° Ρ‚ΡƒΡ€Π±ΠΎΡ‚ΠΈ ΠΏΡ€ΠΎ Π΄ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΡƒΡ‚);

    - Π‘Π΅Π·ΠΊΠΎΡˆΡ‚ΠΎΠ²Π½Ρ– ΠΎΠ±Ρ–Π΄ΠΈ Π² офісі.

     

    English version:

     

    Growe welcomes those who are excited 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.

     

    We need your professional experience:

    - 1.5+ years of experience in data engineering with a focus on ELT processes;
    - Good expertise in Python, SQL, data modeling, and performance optimization;
    - Hands-on 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).

     

    We appreciate if you have those personal features:

    - Strong analytical skills;

    - Problem-solving skills;

    - Attention to detail.

     

    We are seeking those who align with our core values:

    - GROWE TOGETHER: Our team is our main asset. We work together and support each other to achieve our common goals;

    - DRIVE RESULT OVER PROCESS: We set ambitious, clear, measurable goals in line with our strategy and driving Growe to success;

    - BE READY FOR CHANGE: We see challenges as opportunities to grow and evolve. We adapt today to win tomorrow.

     

    What we offer:

    - Medical insurance & financial aid;

    - Benefit Cafeteria (compensation for the gym/stomatology/psychological service & etc.);

    - 100 % paid sick leaves;

    - Paid vacation;

    - Annual salary review (based on performance);

    - OKR-based bonus system;

    - Individual annual training budget which allows to visit paid conferences, training sessions, English lessons, workshops, etc.;

    - Growe University (Leadership Programs, Knowledge sharing, Webinars, etc.);

    - Personal development plan;

    - Corporate events and team-building activities;

    - Growe Care (Well-being Program);

    - Free lunches at the office.

     More
  • ΠœΡ€Ρ–Ρ
    Β· 48 views Β· 4 applications Β· 9d

    Data Engineer

    Office Work Β· Ukraine (Kyiv) Β· Product Β· 2 years of experience
    ΠœΡ€Ρ–Ρ β€” Π΄Π΅Ρ€ΠΆΠ°Π²Π½Π° освітня СкосистСма для ΡƒΡ‡Π½Ρ–Π², Π±Π°Ρ‚ΡŒΠΊΡ–Π²/ΠΎΠΏΡ–ΠΊΡƒΠ½Ρ–Π² Ρ– Π²Ρ‡ΠΈΡ‚Π΅Π»Ρ–Π², Ρ‰ΠΎ Π½Π°Π΄ΠΈΡ…Π°Ρ” вчитися Ρ‚Π° Π΄ΠΎΠΏΠΎΠΌΠ°Π³Π°Ρ” Π·Π½Π°ΠΉΡ‚ΠΈ сСбС Π² сучасному світі. Π¦Π΅ Ρ–Π½Ρ–Ρ†Ρ–Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π° ΠŸΡ€Π΅Π·ΠΈΠ΄Π΅Π½Ρ‚Π° Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ Π’ΠΎΠ»ΠΎΠ΄ΠΈΠΌΠΈΡ€Π° Π—Π΅Π»Π΅Π½ΡΡŒΠΊΠΎΠ³ΠΎ, яку Ρ€Π΅Π°Π»Ρ–Π·ΡƒΡŽΡ‚ΡŒ ΠœΡ–Π½Ρ†ΠΈΡ„Ρ€ΠΈ Ρ‚Π° МОН Π·Π° ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΠΊΠΈ ΠŸΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΈ EGAP,...

    ΠœΡ€Ρ–Ρ β€” Π΄Π΅Ρ€ΠΆΠ°Π²Π½Π° освітня СкосистСма для ΡƒΡ‡Π½Ρ–Π², Π±Π°Ρ‚ΡŒΠΊΡ–Π²/ΠΎΠΏΡ–ΠΊΡƒΠ½Ρ–Π² Ρ– Π²Ρ‡ΠΈΡ‚Π΅Π»Ρ–Π², Ρ‰ΠΎ Π½Π°Π΄ΠΈΡ…Π°Ρ” вчитися Ρ‚Π° Π΄ΠΎΠΏΠΎΠΌΠ°Π³Π°Ρ” Π·Π½Π°ΠΉΡ‚ΠΈ сСбС Π² сучасному світі. Π¦Π΅ Ρ–Π½Ρ–Ρ†Ρ–Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π° ΠŸΡ€Π΅Π·ΠΈΠ΄Π΅Π½Ρ‚Π° Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ Π’ΠΎΠ»ΠΎΠ΄ΠΈΠΌΠΈΡ€Π° Π—Π΅Π»Π΅Π½ΡΡŒΠΊΠΎΠ³ΠΎ, яку Ρ€Π΅Π°Π»Ρ–Π·ΡƒΡŽΡ‚ΡŒ ΠœΡ–Π½Ρ†ΠΈΡ„Ρ€ΠΈ Ρ‚Π° МОН Π·Π° ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΠΊΠΈ ΠŸΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΈ EGAP, Ρ‰ΠΎ Π²ΠΈΠΊΠΎΠ½ΡƒΡ”Ρ‚ΡŒΡΡ Π€ΠΎΠ½Π΄ΠΎΠΌ Π‘Ρ…Ρ–Π΄Π½Π° Π„Π²Ρ€ΠΎΠΏΠ° ΠΊΠΎΡˆΡ‚ΠΎΠΌ Π¨Π²Π΅ΠΉΡ†Π°Ρ€Ρ–Ρ—. Π―ΠΊΡ‰ΠΎ Ρ…ΠΎΡ‡Π΅Ρ‚Π΅ Π±ΡƒΡ‚ΠΈ Π² ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρ– Ρ‚ΠΈΡ…, Ρ…Ρ‚ΠΎ Π·ΠΌΡ–Π½ΡŽΡ” ΠΏΡ–Π΄Ρ…Ρ–Π΄ Π΄ΠΎ освіти, β€” Ρ…ΡƒΡ‚Ρ‡Ρ–Ρˆ відгукуйтСся Π½Π° Π²Π°ΠΊΠ°Π½ΡΡ–ΡŽ!

    Π¨ΡƒΠΊΠ°Ρ”ΠΌΠΎ Π»ΡŽΠ΄ΠΈΠ½Ρƒ Π² ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρƒ, яка Π΄ΠΎΠΏΠΎΠΌΠΎΠΆΠ΅ Π½Π°ΠΌ ΠΌΠ°ΡΡˆΡ‚Π°Π±ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Ρ‚Π° вдосконалити Π½Π°ΡˆΡƒ інфраструктуру Π΄Π°Π½ΠΈΡ… Ρƒ DWH, ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΡŽΡ‡ΠΈ Ρ€Π°Π·ΠΎΠΌ Ρ–Π· ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚ΠΎΠ²ΠΎΡŽ, Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΡ‡Π½ΠΎΡŽ Ρ‚Π° Ρ–Π½ΠΆΠ΅Π½Π΅Ρ€Π½ΠΎΡŽ ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Π°ΠΌΠΈ.

    ΠšΠ»ΡŽΡ‡ΠΎΠ²ΠΈΠΉ Π²ΠΈΠΊΠ»ΠΈΠΊ β€” ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ ΡΡ‚Π°Π±Ρ–Π»ΡŒΠ½Ρƒ, ΠΌΠ°ΡΡˆΡ‚Π°Π±ΠΎΠ²Π°Π½Ρƒ Ρ‚Π° Π΅ΠΊΠΎΠ½ΠΎΠΌΡ–Ρ‡Π½ΠΎ Π΅Ρ„Π΅ΠΊΡ‚ΠΈΠ²Π½Ρƒ Π΄Π°Ρ‚Π°-інфраструктуру, яка Π΄ΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚Π°ΠΌ швидко запускати Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΠΊΡƒ, тСстувати Π³Ρ–ΠΏΠΎΡ‚Π΅Π·ΠΈ Ρ‚Π° ΠΏΡ€ΠΈΠΉΠΌΠ°Ρ‚ΠΈ Ρ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½Π½Ρ Π½Π° основі Π΄Π°Π½ΠΈΡ….

    Основна ΠΌΠ΅Ρ‚Π° β€” Π·Π°Π±Π΅Π·ΠΏΠ΅Ρ‡ΠΈΡ‚ΠΈ ΠΏΠΎΠ²Π½ΠΈΠΉ Ρ†ΠΈΠΊΠ» ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ…: Π²Ρ–Π΄ Ρ–Π½Ρ‚Π΅Π³Ρ€Π°Ρ†Ρ–Ρ— Π· Π·ΠΎΠ²Π½Ρ–ΡˆΠ½Ρ–ΠΌΠΈ Π΄ΠΆΠ΅Ρ€Π΅Π»Π°ΠΌΠΈ Ρ‚Π° ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²ΠΈ ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½Ρ–Π² Π΄ΠΎ Π·Ρ€ΡƒΡ‡Π½ΠΎΡ— Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΡ‡Π½ΠΎΡ— звітності Π½Π° основі якісних Π΄Π°Π½ΠΈΡ… Π² DWH.

     

    Наша ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Π° ΡˆΡƒΠΊΠ°Ρ” Π»ΡŽΠ΄ΠΈΠ½Ρƒ, яка:

    • ΠœΠ°Ρ” досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π½Π° ΠΏΠΎΠ·ΠΈΡ†Ρ–Ρ— Data Engineer Π²Ρ–Π΄ 2 Ρ€ΠΎΠΊΡ–Π², Π²ΠΊΠ»ΡŽΡ‡Π½ΠΎ Π· ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²ΠΎΡŽ, ΠΎΠΏΡ‚ΠΈΠΌΡ–Π·Π°Ρ†Ρ–Ρ”ΡŽ Ρ‚Π° ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΠΊΠΎΡŽ Π΄Π°Ρ‚Π°-ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½Ρ–Π² Ρƒ Ρ…ΠΌΠ°Ρ€Π½ΠΎΠΌΡƒ сСрСдовищі
    • Π ΠΎΠ·ΡƒΠΌΡ–Ρ”Ρ‚ΡŒΡΡ Π½Π° Π°Ρ€Ρ…Ρ–Ρ‚Π΅ΠΊΡ‚ΡƒΡ€Ρ– Data Warehouse Ρ‚Π° ΠΌΠ°Ρ” ΠΏΡ€Π°ΠΊΡ‚ΠΈΡ‡Π½ΠΈΠΉ досвід Ρ–Π· Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Composer)
    • Π£ΠΌΡ–Ρ” Π±ΡƒΠ΄ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ ETL/ELT процСси Π· урахуванням ΠΌΠ°ΡΡˆΡ‚Π°Π±ΠΎΠ²Π°Π½ΠΎΡΡ‚Ρ–, fault-tolerance Ρ– ΠΎΠΏΡ‚ΠΈΠΌΡ–Π·Π°Ρ†Ρ–Ρ— вартості
    • Π’ΠΎΠ»ΠΎΠ΄Ρ–Ρ” Π½Π°Π²ΠΈΡ‡ΠΊΠ°ΠΌΠΈ написання чистого, тСстованого Ρ‚Π° ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΡƒΠ²Π°Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΊΠΎΠ΄Ρƒ Π½Π° Python (Π°Π±ΠΎ Ρ–Π½ΡˆΡ–ΠΉ ΠΌΠΎΠ²Ρ– для ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ…)
    • Π£ΠΌΡ–Ρ” ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π² ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρ–, ΠΌΠ°Ρ” досвід участі Π² крос-Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†Ρ–ΠΎΠ½Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… ΠΏΡ€ΠΎΡ”ΠΊΡ‚Π°Ρ… Ρ€Π°Π·ΠΎΠΌ Π· Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΠΊΠ°ΠΌΠΈ, ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚ΠΎΠ»ΠΎΠ³Π°ΠΌΠΈ Ρ‚Π° Ρ–Π½ΠΆΠ΅Π½Π΅Ρ€Π°ΠΌΠΈ
    • ΠœΠ°Ρ” Π½Π°Π²ΠΈΡ‡ΠΊΠΈ Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· CI/CD (Π½Π°ΠΏΡ€ΠΈΠΊΠ»Π°Π΄, GitHub Actions, Cloud Build), ΠΌΠΎΠ½Ρ–Ρ‚ΠΎΡ€ΠΈΠ½Π³ΠΎΠΌ процСсів (Stackdriver, Grafana) Ρ‚Π° Π½Π°Π»Π°ΡˆΡ‚ΡƒΠ²Π°Π½Π½ΡΠΌ Π°Π»Π΅Ρ€Ρ‚Ρ–Π²
       

    Π’Π°ΠΊΠΎΠΆ Π±ΡƒΠ΄Π΅ ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²Π°Π³ΠΎΡŽ, якщо Π²ΠΈ ΠΌΠ°Ρ”Ρ‚Π΅ досвід Ρ–Π·:

    • Π’Π·Π°Ρ”ΠΌΠΎΠ΄Ρ–Ρ”ΡŽ Π· Data Science командою β€” Ρ†Π΅ ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΠΊΠ° ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½Ρ–Π² для трСнування Ρ‚Π° дСплою ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ, ΠΏΡ–Π΄Π³ΠΎΡ‚ΠΎΠ²ΠΊΠ° Ρ„Ρ–Ρ‡Π΅Π²ΠΈΡ… датасСтів, забСзпСчСння Π²Ρ–Π΄Ρ‚Π²ΠΎΡ€ΡŽΠ²Π°Π½ΠΎΡΡ‚Ρ– СкспСримСнтів
    • ΠŸΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²ΠΎΡŽ ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½Ρ–Π² для поставки Π΄Π°Π½ΠΈΡ… для ML-ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ Ρ‚Π° наповнСння feature stores
    • Π ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΎΡŽ Π· Π³Ρ€Π°Ρ„ΠΎΠ²ΠΈΠΌΠΈ Π±Π°Π·Π°ΠΌΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ… (Π½Π°ΠΏΡ€ΠΈΠΊΠ»Π°Π΄, Neo4j) для ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²ΠΈ ΠΎΠ½Ρ‚ΠΎΠ»ΠΎΠ³Ρ–ΠΉ Ρ‚Π° Π³Ρ€Π°Ρ„Ρ–Π² знань
    • Π†Π½Ρ‚Π΅Π³Ρ€Π°Ρ†Ρ–Ρ”ΡŽ Π· vector stores (Qdrant, Pinecone, FAISS Ρ‚ΠΎΡ‰ΠΎ) для збСрігання Π΅ΠΌΠ±Π΅Π΄Ρ–Π½Π³Ρ–Π² Ρ‚Π° ΠΏΠΎΡˆΡƒΠΊΡƒ
    • Пайплайнами А/Π‘ тСстів, Π·ΠΎΠΊΡ€Π΅ΠΌΠ° Π· Ρ‚ΠΎΡ‡ΠΊΠΈ Π·ΠΎΡ€Ρƒ Ρ‚Ρ€Π΅ΠΊΡ–Π½Π³Ρƒ, Π·Π±ΠΎΡ€Ρƒ, ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ ΠΉ Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΠΊΠΈ Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚Ρ–Π² СкспСримСнтів
    • Використанням LLM ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ Π°Π±ΠΎ Ρ—Ρ… ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π°ΠΉΠ΄Π΅Ρ€Ρ–Π² (OpenAI, Gemini Ρ‚ΠΎΡ‰ΠΎ) для виділСння ΠΎΠ·Π½Π°ΠΊ Ρ‚Π° ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ тСкстів
       

    Π§ΠΈΠΌ Π²ΠΈ Π±ΡƒΠ΄Π΅Ρ‚Π΅ займатися: 

    • ΠŸΡ€ΠΎΠ²ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚ΠΈ Ρ–Π½Ρ‚Π΅Π³Ρ€Π°Ρ†Ρ–ΡŽ Π΄Π°Π½ΠΈΡ… Ρ–Π· Π·ΠΎΠ²Π½Ρ–ΡˆΠ½Ρ–Ρ… Π΄ΠΆΠ΅Ρ€Π΅Π» (API, SQL, CSV, JSON Ρ‚ΠΎΡ‰ΠΎ) Ρƒ Π½Π°ΡˆΡƒ DWH-Π°Ρ€Ρ…Ρ–Ρ‚Π΅ΠΊΡ‚ΡƒΡ€Ρƒ Π½Π° Π±Π°Π·Ρ– GCP
    • ΠŸΡ€ΠΎΠΏΠΎΠ½ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Ρ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½Π½Ρ для ΠΎΠΏΡ‚ΠΈΠΌΡ–Π·Π°Ρ†Ρ–Ρ— наявних ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½Ρ–Π² Ρ‚Π° структури збСрСТСння Π΄Π°Π½ΠΈΡ…, Ρ‰ΠΎΠ± Π·ΠΌΠ΅Π½ΡˆΠΈΡ‚ΠΈ Π²ΠΈΡ‚Ρ€Π°Ρ‚ΠΈ Ρ‚Π° ΠΏΡ€ΠΈΡˆΠ²ΠΈΠ΄ΡˆΠΈΡ‚ΠΈ ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΡƒ
    • ΠŸΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ ΡΡ‚Π°Π±Ρ–Π»ΡŒΠ½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ Ρ– Π±Π΅Π·ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Ρ€Π²Π½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½Ρ–Π², Π°Π²Ρ‚ΠΎΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΠ·ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Ρ—Ρ… ΠΌΠΎΠ½Ρ–Ρ‚ΠΎΡ€ΠΈΠ½Π³ Ρ– логування
    • Π‘ΠΏΡ–Π²ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π· Ρ–Π½ΡˆΠΈΠΌΠΈ Π²Ρ–Π΄Π΄Ρ–Π»Π°ΠΌΠΈ, Ρ‰ΠΎΠ± Π·Π°Π±Π΅Π·ΠΏΠ΅Ρ‡ΠΈΡ‚ΠΈ ΠΊΠΎΡ€Π΅ΠΊΡ‚Π½Ρƒ Ρ–Π½Ρ‚Π΅Π³Ρ€Π°Ρ†Ρ–ΡŽ ΠΏΠΎΠ΄Ρ–ΠΉ, Ρ‚Ρ€Π΅ΠΊΡ–Π½Π³Ρƒ, Π·Π²Ρ–Ρ‚Ρ–Π² Ρ‚Π° ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ машинного навчання
    • ΠŸΠ»Π°Π½ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ ΠΌΠ°ΡΡˆΡ‚Π°Π±ΡƒΠ²Π°Π½Π½Ρ інфраструктури для ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΠΊΠΈ Π·Ρ€ΠΎΡΡ‚Π°ΡŽΡ‡ΠΈΡ… обсягів Π΄Π°Π½ΠΈΡ… Ρ‚Π° Π½ΠΎΠ²ΠΈΡ… ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚Ρ–Π²
    • Π“ΠΎΡ‚ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π΄ΠΎΠΊΡƒΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°Ρ†Ρ–ΡŽ ΠΏΠΎ dataflow, схСмах Ρ‚Π°Π±Π»ΠΈΡ†ΡŒ, ΠΏΠΎΠ»Ρ–Ρ‚ΠΈΠΊΠ°Ρ… доступу Ρ‚Π° спСцифікаціях API для Ρ€ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±Π½ΠΈΠΊΡ–Π² Ρ‚Π° Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΠΊΡ–Π²

     

    Π’Π°ΡˆΠ° Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Π° Π² ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρ– ΠœΡ€Ρ–Ρ—:

    • Повна Π·Π°ΠΉΠ½ΡΡ‚Ρ–ΡΡ‚ΡŒ
    • ΠŸΠ΅Ρ€ΡˆΡ– Π΄Π²Π°  місяці β€” Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Π° Π² офісі (Ρ” укриття), після β€” Π³Ρ–Π±Ρ€ΠΈΠ΄Π½ΠΈΠΉ Π³Ρ€Π°Ρ„Ρ–ΠΊ
    • ΠžΡ„Ρ–Ρ†Ρ–ΠΉΠ½Π΅ ΠΏΡ€Π°Ρ†Π΅Π²Π»Π°ΡˆΡ‚ΡƒΠ²Π°Π½Π½Ρ
    • Π ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Π° Π½Π°Π΄ ΠΏΠΎ-ΡΠΏΡ€Π°Π²ΠΆΠ½ΡŒΠΎΠΌΡƒ Π²Π°ΠΆΠ»ΠΈΠ²ΠΈΠΌ для Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΡ”ΠΊΡ‚ΠΎΠΌ
    • Команда ΠœΡ€Ρ–Ρ— Π² прямому сСнсі Ρ†ΡŒΠΎΠ³ΠΎ слова

     

    Π•Ρ‚Π°ΠΏΠΈ Π½Π°ΠΉΠΌΡƒ: співбСсіда Π· HR (30 Ρ…Π²) β€”> Ρ‚Π΅Ρ…Π½Ρ–Ρ‡Π½Π° співбСсіда Π· live coding ΡΠ΅ΡΡ–Ρ”ΡŽ (90 Ρ…Π²) β€”> ΠΊΠ°Π΄Ρ€ΠΎΠ²Π° ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²Ρ–Ρ€ΠΊΠ° β€”> Ρ„Ρ–Π½Π°Π»ΡŒΠ½Π° співбСсіда (15 Ρ…Π²)

    Π―ΠΊΡ‰ΠΎ Ρ†Π΅ Π½Π΅ для вас, Π°Π»Π΅ Π²ΠΈ Π·Π½Π°Ρ”Ρ‚Π΅ Π»ΡŽΠ΄ΠΈΠ½Ρƒ, яка створСна для Ρ†Ρ–Ρ”Ρ— вакансії, β€” ΠΏΠΎΡ€Π΅ΠΊΠΎΠΌΠ΅Π½Π΄ΡƒΠΉΡ‚Π΅, Π±ΡƒΠ΄ΡŒ ласка!

     More
Log In or Sign Up to see all posted jobs
Jobs feed in RSS
We use cookies to improve your experience.
Learn more