Jobs Kyiv, Data Engineer

We are looking for a Trainee Big Data Engineer who is interested in starting a career in Data Engineering.

You will join an experienced data engineering team and have the opportunity to learn how data is collected, processed, transformed, and prepared for analytics. You will work with Python, SQL, and modern Big Data technologies while receiving guidance and support from experienced engineers.

Commercial experience is not required - we are happy to consider candidates with knowledge gained through university studies, courses, internships, or personal projects. This is a great opportunity to gain practical experience with real-world data and learn how modern data engineering solutions are built.

Responsibilities:

• Assist with building and maintaining data pipelines.
• Work with data from different sources.
• Help clean and transform data.
• Write basic SQL queries.
• Use Python for data processing.
• Participate in data quality checks and troubleshooting.
• Learn and work with Big Data technologies such as PySpark / Apache Spark.
• Collaborate with experienced Data Engineers and Data Analysts.
• Learn and apply best practices in data engineering.

Requirements:

• Basic knowledge of Python.
• Basic knowledge of SQL.
• Basic understanding of relational databases.
• Understanding of basic data processing and ETL/ELT concepts.
• Familiarity with data structures and algorithms.
• Basic understanding of cloud computing.
• Strong interest in Data Engineering and Big Data.
• English — Upper-Intermediate (B2) or higher.

Would Be a Plus:

• Basic knowledge of PySpark / Apache Spark.
• Familiarity with Palantir Foundry or Databricks.
• Understanding of data warehouses or data lakes.
• Basic knowledge of data modeling.
• Experience with Git.
• University degree or ongoing studies in Computer Science, Data Engineering, Mathematics, or a related field.
• Academic, personal, internship, or course projects related to Python or Data Engineering.

Client

Our client is the UK’s leading development finance institution, dedicated to supporting companies in developing countries and driving sustainable growth.

Position overview

We are looking for a Senior/Lead Data Engineer to join a distributed team working on modern cloud-based data solutions within the Azure ecosystem. The role involves designing, developing, and maintaining scalable data pipelines and integrations that support business-critical reporting, analytics, and operational processes.

You will work closely with cross-functional teams, contributing to architecture decisions, delivery processes, and continuous platform improvements while ensuring high standards of quality and reliability.

Responsibilities

• Design, develop, and maintain data pipelines and ETL/ELT processes using Azure technologies
• Build and support scalable solutions using Azure Data Factory (ADF), Azure SQL, and other Azure services
• Develop backend logic and automation using Python, Azure Functions, and Logic Apps
• Collaborate with stakeholders, analysts, and engineering teams to gather requirements and deliver data solutions
• Monitor, troubleshoot, and optimize data workflows and integrations
• Participate in code reviews, technical discussions, and solution design activities
• Contribute to CI/CD and deployment processes within the Azure environment
• Ensure data quality, security, and performance best practices are followed
   

Requirements

• Strong hands-on experience with Azure Data Factory (ADF)
• Solid experience with Azure SQL and the Azure Data Stack
• Strong Python development skills
• Experience working with Azure Logic Apps and Azure Function Apps
• Good understanding of cloud-based data architecture and integration patterns
• Experience building and maintaining scalable data pipelines
• Familiarity with Azure DevOps, Git, and CI/CD pipelines
• Experience working in Agile development environments
• Strong communication and collaboration skills
• Upper-Intermediate or higher English level

Nice to have

• Experience leading technical initiatives or mentoring engineers
• Knowledge of data governance and security best practices
• Experience with infrastructure automation or monitoring tools
• Exposure to financial services or development finance domains

About the role

We're looking for a middle DevOps / SysOps engineer to take care of the infrastructure our product runs on: on-prem virtualization, network and VPN connectivity between sites, and the delivery pipelines on top of it. The team is small, so you get real ownership from the start — and room to grow into your own areas of responsibility.

Responsibilities

* Operate and develop on-prem virtualization: VMware ESXi + vCenter (clusters, resource pools, storage, patching and version upgrades)

* Administer network infrastructure: MikroTik, Cisco, pfSense — VLANs, routing, NAT, firewall policies

* Build and maintain WireGuard site-to-site and client VPN topologies between offices, labs and cloud

* Maintain Ubuntu servers: systemd, journald, configuration management, hardening, monitoring and alerting

* Support Docker-based build and deployment workflows

* Develop and maintain CI/CD pipelines in GitHub Actions

* Manage S3-compatible object storage for backups and build artifacts

* Own backup and restore procedures, including regular recovery testing

* Write technical documentation and runbooks for what you build

* Participate in incident response and on-call rotation

Requirements

* 2+ years of commercial experience in DevOps / system administration / infrastructure

* Production experience with VMware ESXi and vCenter

* Hands-on experience with at least two of: MikroTik RouterOS, Cisco, pfSense / OPNsense

* Networking fundamentals: L2/L3, VLAN, static and dynamic routing, NAT, firewall policies, DNS, DHCP, TLS, SSH

* WireGuard (or IPsec / OpenVPN): configuring tunnels and routing between sites, troubleshooting asymmetric routing

* Docker and Docker Compose: builds, registries, networking, volumes

* CI/CD with GitHub Actions (or GitLab CI with readiness to move to GHA)

* Linux (Ubuntu): confident CLI, systemd, journald, bash scripting

* Basic experience with S3-compatible storage or a public cloud provider (AWS / Azure / GCP / Hetzner)

* Monitoring and logging basics: Zabbix, Prometheus + Grafana, or ELK

* English for technical communication (reading docs, written async communication)

Nice to have

* Cisco FTD / FMC, Cisco ISE (802.1X, NAC, posture)

* Certifications: VCP-DCV, CCNA / CCNP Security, MTCNA / MTCRE / MTCINE, LFCS / RHCSA, AWS SAA

* Other VMware products: vSAN, NSX, Horizon (VDI), VCF, Site Recovery Manager, Veeam Backup & Replication

* Automation and IaC: Ansible, Terraform, Python

* Information security fundamentals: PKI, secrets management, hardening baselines (CIS), secure boot

* Bare-metal / Raspberry Pi / embedded Linux

* Experience with isolated or air-gapped environments

What we offer

* Competitive salary

* Reservation from mobilization

* Office in Kyiv with shelter access, generator and Starlink

* Possibility of hybrid work format

* Impact on improving our country's defense capabilities

* 21 days of vacation + public holidays, sick leaves

Join the Dataforest Team!

We are actively expanding our team and looking for strong new talent to join our ranks. If you are a Data Engineer seeking a friendly team, a healthy working environment, and a flexible schedule — you have found the right place to send your CV!

You'll be a great fit if you have:

- 2+ years of experience with Python;
- 2+ years of experience as a Data Engineer;
- Experience with Pandas;
- Experience with SQL DB / NoSQL (Redis, Mongo, Elasticsearch) / BigQuery;
- Familiarity with Amazon Web Services;
- Experience with Kafka;
- Knowledge of data algorithms and data structures is a MUST;
- Working with high volume tables 10m+.

What you'll do:

- Create ETL pipelines and data management solutions (API, Integration logic);
- Different data processing algorithms;
- Involvement in creation of forecasting, recommendation, and classification models.

Would be a plus:

- Experience with Spark (pyspark);
- Experience with Airflow;
- Experience in statistics;
- Knowledge of DS and Machine learning algorithms.

We ensure your growth with:

- Great networking opportunities with international clients, challenging tasks;
- Building interesting projects from scratch using new technologies;
- Personal and professional development opportunities;
- Competitive salary fixed in USD;
- Paid vacation and sick leaves;
- Flexible work schedule;
- Friendly working environment with minimal hierarchy;
- Team building activities, corporate events.

The Defense Procurement Agency (DOT) is a national agency responsible for procuring ammunition, UAVs, military equipment, fuel, food, clothing, and other critical supplies for the Armed Forces of Ukraine and the Defense Forces.

Our mission: Strengthening Ukraine by ensuring reliable support for the Defense Forces while fostering the development of the national defense industry.

Our vision: To become the driving force behind the transformation of Ukraine's defense procurement ecosystem—not only operating the system, but continuously improving it.

We are looking for a Head of Data Governance to establish and lead the organization's enterprise Data Governance function. In this role, you will define the vision, policies, standards, and governance framework for managing data across the organization, ensuring high-quality, trusted, and well-governed data that enables informed decision-making and supports large-scale digital transformation initiatives.

Responsibilities

• Lead the design, implementation, and continuous improvement of the organization's Data Governance framework.
• Develop and maintain enterprise-wide data policies, standards, methodologies, and governance processes.
  Establish and enhance Master Data Management (MDM), Reference Data, Metadata Management, and Data Quality practices.
• Define data ownership, stewardship, governance roles, and accountability across business units.
• Develop data quality standards, monitoring processes, and governance controls.
• Collaborate with business stakeholders, analysts, architects, and engineering teams to define enterprise data requirements.
• Contribute to enterprise data models and integration requirements across corporate information systems.
• Prepare governance documentation, methodologies, standards, and best practices.
• Ensure Data Governance principles are embedded into the implementation of new enterprise systems and digital services.
• Build, lead, mentor, and develop the Data Governance team while driving collaboration across the organization.

Requirements

• Bachelor's degree in Information Technology, Applied Mathematics, Economics, Finance, or a related field.
• Proven experience in Data Governance, Data Management, Business Intelligence, Business Analysis, or related disciplines.
• Hands-on experience implementing or improving Data Governance, Master Data Management (MDM), Data Quality, or Metadata Management initiatives.
• Strong understanding of Data Governance principles, data lifecycle management, and enterprise data architecture.
• Experience developing enterprise policies, standards, governance frameworks, or methodological documentation.
• Experience collaborating with business and technology teams to define and implement enterprise data requirements.
• Understanding of enterprise platforms such as ERP, CRM, BI, Data Warehouse, or similar systems.
• Experience leading teams or coordinating cross-functional initiatives.
• Strong analytical thinking, structured problem-solving, and stakeholder management skills.
• English proficiency at Intermediate level or higher.

Nice to Have

• Experience with SQL, Power BI, or other Business Intelligence platforms.
• Experience implementing Business Glossary, Data Catalog, or Metadata Management solutions.
• Knowledge of DAMA-DMBOK, DCAM, or other Data Governance frameworks.
• Experience supporting enterprise digital transformation programs.

What We Offer

• Meaningful work that directly contributes to strengthening Ukraine's defense capabilities.
• Official employment with competitive salary and full social benefits.
• Professional development, learning opportunities, and career growth.
• Structured onboarding and dedicated mentorship.
• A collaborative, supportive, and mission-driven team.
• Modern office near the metro with reliable internet and equipped shelter.
• Opportunity to establish and scale an enterprise-wide Data Governance function within one of Ukraine's most strategically important organizations.

By joining our team, you will contribute to one of Ukraine's largest digital transformation initiatives in the defense sector and help build the future of defense procurement.

Ready to make a real impact? We'd love to hear from you. Apply today!

* By submitting your CV, you consent to the processing of your personal data in accordance with applicable legislation.

** Due to the high volume of applications, only candidates whose qualifications best match the position will be contacted.

Шукаємо Senior / Lead Software Engineer (Data), який допоможе будувати й масштабувати production-grade data systems: пайплайни, сервіси та storage-рішення для збору, обробки, зберігання й доставки даних. Це роль для інженера з сильним software engineering mindset, який вміє працювати не лише на рівні реалізації, а й на рівні архітектури, data modeling, reliability, performance та technical leadership. Очікуємо, що людина зможе брати end-to-end ownership за критичні data workflows і впливати на стандарти команди.
 

Обовʼязки:

• Проєктувати, розробляти та підтримувати batch/streaming data pipelines і data services.
• Приймати технічні рішення щодо ingestion, orchestration, storage, трансформацій і delivery.
• Будувати ETL/ELT-рішення з використанням Python, Airflow, Cron.
• Інтегрувати дані з API, логів, NoSQL, IoT/embedded-джерел та внутрішніх сервісів.
• Проєктувати схеми зберігання, моделі даних і структури баз даних.
• Оптимізувати рішення з погляду performance, scalability, cost та maintainability.
• Забезпечувати data quality, observability, reliability і стабільність production-процесів.
• Планувати та реалізовувати міграції даних між платформами й форматами.
• Документувати схеми, трансформації, data lineage та ключові технічні рішення.
• Брати участь у code review, design discussions, incident resolution.
• Менторити інших інженерів і розвивати engineering standards у data-напрямку.
   

Вимоги:

• Значний досвід як Senior / Lead Software Engineer, Data Engineer або Backend Engineer у data-intensive середовищі.
• Сильний Python і досвід побудови production-ready рішень.
• Досвід роботи з Apache Airflow.
• Досвід роботи з MongoDB або іншими NoSQL-рішеннями.
• Сильне розуміння проєктування баз даних і data models: schema design, indexing, normalization/denormalization.
• Досвід роботи з великими обсягами даних, high-throughput або streaming workloads.
• Досвід із Azure Blob Storage або аналогічними object storage.
• Впевнене знання SQL та оптимізації запитів.
• Глибоке розуміння ETL/ELT, incremental processing, datalake/warehouse principles.
• Розуміння testing, observability, fault tolerance, idempotency, recovery для data systems.
• Досвід із Git, CI/CD, production deployment.
• Досвід технічного лідерства, mentoring, design review і роботи зі стейкхолдерами.
   

Буде плюсом:

• Snowflake, Elasticsearch
• Kafka або інші streaming-платформи
• Grafana / Prometheus
• Ansible або інші IaC / automation tools
• Power BI
• Досвід із cloud DWH, governance, lineage, internal data tools
  
  Надаємо бронювання*

We are looking for an experienced data engineer with design and

development experience in automating scalable and high-performance data processing systems (batch and/or streaming) on the cloud (AWS preferably).

What You’ll Do

● Design our data models for optimal storage and retrieval on the cloud and to meet critical product and business requirements

● Build scalable and highly-performant distributed data processing systems as we migrate to the cloud

● Work closely with our business stakeholders to flesh out and deliver on requirements in an agile manner

● Set and evolve data standards and best practices

● Contribute to the data architecture and align it with the business and technology

● Adhere to and enforce software development best practices on the cloud in areas including but not limited to CI/CD, code reviews, automated testing, operational excellence, data quality, etc.

What You Should Have

● 4+ years of programming experience in Java/Scala/Python

● 2+ years experience using an enterprise cloud-based solution

● 2+ years implementing data processing pipelines on the cloud (batch and/or streaming)

● Advanced understanding of SQL, relational, and NoSQL databases required

● Experience with various data access patterns, streaming technology, data quality, data modeling, data performance, and cost optimization

🌍 Adaptiq, on behalf of AppsFlyer, is looking for a Data Engineer

🧩 About AppsFlyer:

AppsFlyer provides a SaaS marketing analytics platform that measures and optimizes marketing activities across mobile, web, CTV, PC, and console applications. AppsFlyer is known for its massive backend production. At any given moment, thousands of servers are consuming 150+ billion mobile app events, crunching our users’ data, serving requests, and communicating on a massive scale.

To maintain the universe we call AppsFlyer, we practice modern production operations with a complete self-serve CI/CD platform, a highly integrated observability stack for our micro-services, backends, and infrastructure, a culture of ownership and eagerness for quality.

The Analytics group is responsible for showing our clients the stories their data is telling. Through complex aggregation, mission-tailored analytical databases, and carefully crafted APIs we are able to provide slice-and-dice analysis in our beautiful dashboards and through the use of external integrations.

🌟 About the Role:

As a Data Engineer within the Analytics group at AppsFlyer, you will own the end-to-end journey of event data - from ingestion and processing to storage, modeling, and API delivery. 

You will design and implement data pipelines using Apache Airflow and Spark, choose and optimize analytical databases, and integrate new components in our hybrid microservices environment. You will collaborate with product managers and cross-functional teams, troubleshoot production incidents, and influence our migration toward Google Cloud and BigQuery. This role offers autonomy over feature design, real impact on a platform handling billions of events daily, and the chance to contribute to open-source projects or speak at industry forums.

📈 Key Responsibilities:

• Develop and maintain data processing pipelines using Apache Airflow, Scala Spark or PySpark.
• Select, model and optimize analytical databases for high-throughput, low-latency queries.
• Design and implement backend services and APIs for data ingestion, aggregation and client consumption.
• Monitor system performance and stability; diagnose and resolve production issues.
• Collaborate with product managers and engineers to plan and deliver complex features.
• Drive migration efforts to Google Cloud Platform, BigQuery and modern data tooling.
• Participate in on-call rotations, alerting via PagerDuty and incident response procedures.
• Document system architecture and data flows; maintain code quality and tests.

💻 Required Competence and Skills:

• 3+ years of software development experience with a focus on data engineering.
• Practical experience with Apache Spark (Scala or PySpark) and Apache Airflow.
• Experience building and maintaining high-throughput, low-latency distributed data systems.
• Strong SQL skills and experience with data modeling for analytics workloads.
• Familiarity with JVM languages (Scala, Java, Clojure) or Python for backend development.
• Experience with cloud platforms - preferably GCP - and data warehouses such as BigQuery.
• Proven ownership of production systems and on-call incident management.
• Excellent communication skills in English for distributed teamwork.
• B.Sc. in Computer Science or equivalent practical experience.

➕ Nice to Have:

• Production experience with large-scale databases and ETL tooling.
• Hands-on background in Go or Clojure backend services.
• Experience with production-grade BigQuery ETL and data pipelines.
• Contribution to open-source projects or public speaking at meetups/conferences.
• An “AI mindset” - familiarity with tools like GitHub Copilot and emerging AI workflows.

🚀 Benefits Package includes:

• Health Insurance
• Paid Unlimited Vacation Days + all national holidays + additional recharge days
• Meals Reimbursement
• Sport Reimbursement
• Breakfast in the office
• Mental health program
• Team building, happy hours, and other team activities
• Paid sick days
• Snacks, fruits & ice-cold beer
• All new team members are provided with a brand-new Mac laptop with 2 monitors and a Starter package

About AppsFlyer:

AppsFlyer provides a SaaS marketing analytics platform that measures and optimizes marketing activities across mobile, web, CTV, PC, and console applications. AppsFlyer is known for its massive backend production. At any given moment, thousands of servers are consuming 150+ billion mobile app events, crunching our users’ data, serving requests, and communicating on a massive scale.

To maintain the universe we call AppsFlyer, we practice modern production operations with a complete self-serve CI/CD platform, a highly integrated observability stack for our microservices, backends, and infrastructure, and a culture of ownership and eagerness for quality.

The Analytics group is responsible for showing our clients the stories their data is telling. Through complex aggregation, mission-tailored analytical databases, and carefully crafted APIs, we are able to provide slice-and-dice analysis in our beautiful dashboards and through the use of external integrations.

About the Role:

As a Data Engineer(Big Data) within the Analytics group at AppsFlyer, you will own the end-to-end journey of event data - from ingestion and processing to storage, modeling, and API delivery. 

You will design and implement data pipelines using Apache Airflow and Spark, choose and optimize analytical databases, and integrate new components in our hybrid microservices environment. You will collaborate with product managers and cross-functional teams, troubleshoot production incidents, and influence our migration toward Google Cloud and BigQuery. This role offers autonomy over feature design, real impact on a platform handling billions of events daily, and the chance to contribute to open-source projects or speak at industry forums.

Key Responsibilities:

• Develop and maintain data processing pipelines using Apache Airflow, Scala Spark or PySpark.
• Select, model and optimize analytical databases for high-throughput, low-latency queries.
• Design and implement backend services and APIs for data ingestion, aggregation and client consumption.
• Monitor system performance and stability; diagnose and resolve production issues.
• Collaborate with product managers and engineers to plan and deliver complex features.
• Drive migration efforts to Google Cloud Platform, BigQuery and modern data tooling.
• Participate in on-call rotations, alerting via PagerDuty and incident response procedures.
• Document system architecture and data flows; maintain code quality and tests.

Required Competence and Skills:

• 3+ years of hands-on experience building and operating production Big Data systems
• 2+ years of proven experience designing, developing, and maintaining large-scale distributed data processing pipelines
• Strong practical experience with distributed data processing technologies such as Apache Spark or equivalent Big Data frameworks.
• Experience with workflow orchestration tools such as Apache Airflow or similar.
• Strong SQL skills and experience designing data models for analytical workloads.
• Familiarity with JVM languages (Scala, Java, Clojure) or Python for backend development.
• Experience working with cloud platforms and modern data warehouses like Google Cloud Platform and BigQuery or similar.
• Experience owning production systems, including monitoring, troubleshooting, and responding to production incidents.
• Strong communication skills and ability to collaborate effectively within distributed engineering teams.
• B.Sc. in Computer Science or equivalent practical experience.

Nice to Have:

• Production experience with Google BigQuery, including ETL pipelines and analytical workloads.
• Experience developing backend services in Go or Clojure.
• Experience contributing to open-source projects or presenting at technical conferences or meetups.
• An AI mindset, including practical use of tools such as GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT, or similar AI-assisted development workflows.

Benefits Package includes:

• Health Insurance
• Paid Unlimited Vacation Days + all national holidays + additional recharge days
• Meals Reimbursement
• Sport Reimbursement
• Breakfast in the office
• Mental health program
• Team building, happy hours, and other team activities
• Paid sick days
• Snacks, fruits & ice-cold beer
• All new team members are provided with a brand-new Mac laptop with 2 monitors and a Starter package

Огляд

Вакансія передбачає роботу у відділі аналітики Міноборони. Шукаємо розробника баз даних (Data Engineer) для проєктування, розвитку та супроводу аналітичної інфраструктури даних. Посада передбачає роботу з архітектурою БД, процесами завантаження та трансформації даних (ETL), побудовою вітрин даних і контролем якості інформації.

Обов’язки

• проєктування та розвиток структури баз даних (OLTP / OLAP)
• розробка та підтримка процесів ETL / ELT (автоматизація завантаження, очищення та трансформації даних)
• побудова та оптимізація вітрин даних (data marts) для аналітичних потреб
• інтеграція даних із зовнішніх джерел (API, файли, сторонні системи)
• забезпечення цілісності, консистентності та актуальності даних
• підготовка контрольних звітів та перевірок якості даних
• оптимізація продуктивності запитів та структури зберігання даних
• співпраця з аналітиками та BI-дизайнерами

Вимоги

• досвід розробки та супроводу баз даних
• впевнене володіння SQL
• розуміння принципів побудови сховищ даних (Data Warehouse)
• досвід реалізації ETL-процесів
• розуміння моделей даних (star schema, snowflake schema)
• досвід інтеграції даних з різних джерел
• уважність до якості даних та логіки обробки
• досвід роботи з PostgreSQL / MySQL / MS SQL / Oracle (або аналогами)
• досвід роботи з інструментами ETL (Airflow, dbt, Pentaho, Talend або подібні)
• базові знання Python або іншої мови для обробки даних
• досвід роботи з великими обсягами даних
• розуміння вимог аналітичної та управлінської звітності

Умови

• Повна зайнятість
• Робота в центрі м. Київ, офіс/гібрид.
• Супровід і підтримка команди професіоналів, що працюють над аналітикою та платформами даних.
• Можливість зробити свій професійний внесок у підвищення ефективності аналітичних процесів і прийняття рішень у державі.
• Можливість бронювання.

Що варто знати про SKELAR? Це венчур-білдер — іншими словами, компанія, яка будує компанії. З нами фаундери створюють consumer-бізнеси, які стають лідерами на глобальних ринках EdTech, Mental health, Petcare, FashionTech та інших.

Скеларівці будують tech-продукти, які здобувають відзнаки від Product Hunt, The Webby Awards та отримують тисячі позитивних відгуків на TrustPilot. Загалом tech-продуктами наших бізнесів користуються 10+ млн людей у світі. 
Усе завдяки сильним командам, бо наші спеціалісти — це ключова цінність SKELAR.

Для професійної реалізації ми створили середовище з експертизою та необмеженими можливостями — і шукаємо тих, хто прагне викликів.

Зараз ми в пошуку Data Engineer, щоб разом піднімати планку результату.

Виклики, які чекають на цій ролі:

• Обʼєм даних - десятки рекламних мереж і платформ, сотні таблиць з сирими даними та тисячі аналітичних процесів щодня.
• Вартість запитів - при обсягах у сотні TB на день, невдалий запит без партиціонування — це різниця між витраченими $0.05 або $100+.
• Швидкість vs точність - маркетинг хоче коректний звіт "зараз", дані оновлюються з лагом 1-24 год.
• Приватність — PII-поля потребують окремої обробки на кожному етапі pipeline.

На що ти будеш впливати:

• Бюджетні рішення - неточний ROAS = гроші йдуть у неефективний канал.
• Швидкість масштабування кампаній - затримка звіту на годину = втрачене вікно для оптимізації.
• Довіра команди до цифр - одна помітна помилка підриває довіру до всіх наступних звітів.
• Compliance-ризики - неправильна обробка PII = юридичні наслідки.

Що для нас важливо:

• Розуміння того, що дані — це не звіт, а сигнал, який напряму керує рекламними алгоритмами: ми генеруємо ~80 000 оптимізаційних подій щодня, і кожна помилка в них конвертується в реальні втрачені гроші.
• Ідеальне знання SQL — вміння писати ефективні запити на великих обсягах (мільйони рядків/день), розуміти партиціонування, кластеризацію і вартість запитів у BigQuery.
• Досвід роботи з dbt (Dataform — плюс) — вміння будувати і підтримувати трансформації як код, з тестами і документацією, а не через разові скрипти.
• Data modeling — здатність спроєктувати структуру даних так, щоб вона витримувала ріст компанії, а не ламалась при кожній новій вимозі бізнесу.
• Уважність до деталей на рівні пайплайну — вміння помітити аномалію в потоці подій раніше, ніж це зробить бюджет кампанії.
• Вміння працювати на стику продукту, маркетингу і реклами — розуміти, що "подія" це не просто рядок в таблиці, а сигнал, який летить у Meta, Google, TikTok і формує майбутній таргетинг.
• Проактивність: готовність не просто фіксувати проблему постфактум, а вибудовувати моніторинг і алерти, які ловлять збій у зборі подій до того, як він вплине на кампанії.

Буде перевагою:

• Python — для автоматизації рутинних процесів, написання скриптів валідації даних, кастомних інтеграцій з рекламними API.
• Досвід побудови ETL/ELT пайплайнів "з нуля" — не лише трансформації в dbt, а й розуміння повного шляху даних: від джерела (рекламні мережі, пікселі, CRM) до аналітичної вітрини.
• CI/CD для дата-пайплайнів — досвід автоматизованого тестування і деплою трансформацій (наприклад, через GitHub Actions чи аналоги), щоб зміни в моделях не ламали продакшн непомітно.
• Розуміння контексту performance-маркетингу — що таке ROAS, CAC, LTV, атрибуція, оптимізаційні події, воронка від кліку до конверсії; досвід роботи з даними рекламних платформ (Meta, Google, TikTok) — величезний плюс, бо дозволяє розуміти "навіщо" за кожною метрикою, а не лише "як" її розрахувати.

У SKELAR ми побудували середовище для професійної самореалізації:

• SKELAR Platform. Це операційне ядро венчур-білдера, що допомагає фаундерам швидше проходити шлях від нуля до одиниці. Так команди бізнесів фокусуються на продукті — а 10+ команд в складі Platform закривають функції Legal, Finance, HR, Admin, Talent Acquisition, Employer Branding, IT та інші.
• Нетворк та обмін досвідом як частина культури. Серед наших колег — кофаундери, які запустили не один бізнес, а також найсильніші спеціалісти на ринку. Тож ми маємо доступ до необхідної експертизи на відстані витягнутої руки.
• Ексклюзивна доменна освіта. Ми створили власні навчальні програми для тіммейтів на вибір — від 2-місячної школи для менеджерів-початківців до інтенсивів про AI та професійних клубів з розробки, продакт-менеджменту тощо.
• Вплив на системну допомогу Україні. Маємо благодійний фонд SKELAR foundation, який створили самі скеларівці — і завдяки кожному співробітнику втілюємо важливі соціальні проєкти. Наприклад, заснували перший у Європі акселератор для ветеранів і формуємо майданчик для підтримки ветеранів на рівні держави.
• Екосистема для продуктивної роботи. Для скеларівців створені простори, які надихають на результат — з власним спортзалом, скеледромом, зеленими зонами Bali та бібліотеками. У спейсах, де сервіс, безпека та комфорт синхронізовані з темпом зростання команд, отримуємо вау-досвід та працюємо ефективніше.
• Турбота про щоденний комфорт. Сніданки, обіди, доступ до спортивних тренувань в Києві або часткова компенсація занять у Варшаві, медичне страхування, оплачувані відрядження, якщо специфіка ролі передбачає такі поїздки, корпоративні знижки від партнерів.

Більше розповімо на нашій зустрічі-знайомстві.

Запрошуємо будувати the next big everything у SKELAR разом!

У зв’язку з розширенням R&D-відділу шукаємо Data Engineer для створення та розвитку розподiленої інфраструктури збору, обробки та моделювання OSINT і веб-даних.
Якщо ваша амбіція — не просто писати скрейпери, а будувати високонавантажені ETL/ELT-пайплайни, розбудовувати Data Lakehouse та графові БД для виявлення неочевидних зв'язків у терабайтах неструктурованих даних, ця роль саме для вас.

Що тебе чекає?
 

• Архітектура інфраструктури даних: З нуля проєктувати та будувати масштабовану, стійку до відмов інфраструктуру для збору, нормалізації та збагачення даних із відкритих і напівпублічних джерел (API, реєстри, соцмережі, веб-ресурси).
   
• Розробка Ingestion-платформи: Створювати уніфікований фреймворк для розподiленого збору даних (з підтримкою черг, ротації IP/проксі, обходу anti-bot систем та headless-браузерів), замість написання ізольованих скриптів.
   
• Оркестрація та ETL/ELT: Розробляти та підтримувати автоматизовані пайплайни обробки даних (batch & streaming) із використанням сучасних оркестраторів.
   
• Моделювання даних та DWH/Graph DB: Проєктувати схеми зберігання в Data Lake, колоночних (ClickHouse/Snowflake) та графових БД (Neo4j) для швидкого побудови мап зв'язків між компаніями, об'єктами та decision-makers.
   
• Time-Series та CDC: Впроваджувати підходи версіонування даних, Time-Series та Change Data Capture (CDC) для відстеження точної історії змін у джерелах.
   
• Data Quality & Lineage: Налаштовувати автоматизоване тестування якості даних (Data Quality), дедуплікацію, моніторинг аномалій та відстеження походження даних (Data Lineage).
   
• CI/CD та DevOps-практики: Контейнеризувати сервіси, налаштовувати моніторинг (Prometheus/Grafana) та логування пайплайнів для забезпечення високої доступності систем (SLA).
   
• Взаємодія з продуктовою командою: Забезпечувати Data Analysts, ML-інженерів та OSINT-дослідників готовими, очищеними та структурованими датасетами через зручні API або вигрузки.
   

Необхідні навички та досвід:
 

• Досвід: 3+ роки на позиції Data Engineer або Software Engineer із фокусом на побудову розподілених систем обробки даних / Ingestion-систем.
   
• Мови програмування: Впевнене володіння Python (asyncio, multiprocessing) 
   
• Оркестрація та обробка: Практичний досвід із Apache Airflow / Prefect / Dagster та брокерами повідомлень (Kafka, RabbitMQ, Celery).
   
• Бази даних та моделювання:
   
• Досвід роботи з реляційними (PostgreSQL) та колоночними БД (ClickHouse, BigQuery, Snowflake).
   
• Розуміння принципів роботи Graph DB (Neo4j, Memgraph) — буде вагомим плюсом.
   
• Практичні знання dbt, SQL, розробки REST/gRPC API.
   
• Distributed Scraping & Ingestion Architecture: Глибоке розуміння мережевих протоколів (HTTP/HTTPS, WebSockets), роботи headless-браузерів (Playwright, Puppeteer), методів обходу anti-bot захисту (Cloudflare, CAPTCHA) та роботи проксі-мереж.
   
• Data Quality: Досвід роботи з інструментами перевірки якості даних (Great Expectations, Soda) та розуміння Time-Series підходів.
   
• Інфраструктура: Досвід із Docker, Kubernetes, Terraform, Linux, CI/CD (GitHub Actions / GitLab CI) та системами моніторингу.
   
• Soft Skills: Системне інженерне мислення, вміння проєктувати рішення під масштабування, ведення технічної документації та активна співпраця з суміжними командами.
  
  Що ми пропонуємо:
• Оформлення: прозоре співробітництво через Дія.City.
• Локація: сучасний офіс у Києві (Правий берег).
• Турбота: медичне страхування та можливість консультацій з психологом.
• Розвиток: компенсація профільних курсів, доступ до навчальних матеріалів, система менторингу та бадді.
• Відпочинок: 24 дні оплачуваної відпустки, додатковий вихідний на День народження, подарунки до важливих дат та спільні заходи.
• Оплата: конкурентна ринкова компенсація та система бонусів.

Ми — сервісна IT-компанія, розробляємо складне ПЗ для клієнтів по всьому світу. Зараз запускаємо новий дослідницький напрям з нуля і шукаємо інженера, готового будувати рішення самостійно, експериментувати і приймати технічні рішення без зайвого контролю.

Команди під цей напрям поки що немає. Ти не приєднуєшся до готового відділу, перші 1-2 людини закладають фундамент з нуля, від макета на столі до польових тестів. Якщо тобі потрібні готові процеси й команда навколо, то ця роль, скоріш за все, не твоя. Якщо комфортно самому вести проєкт від ідеї до заліза в полі — welcome:)

Чим будеш займатись:
Твоя зона — дослідження сигналів і даних:

• Обробка сигналів. Фільтрація, спектральний аналіз, детекція подій у даних з фізичних датчиків
• ML на часових рядах. Розробка та тестування моделей класифікації на реальних, часто зашумлених даних
• Прототипування. Збірка вимірювальних стендів, зняття даних з мікроконтролерів (ESP32/STM32/Raspberry Pi)
• Робота в лабораторії. Осцилограф, діагностика прототипів
• Оптимізація моделей під обмежені обчислювальні ресурси (за потреби)

Робота переважно самостійно (або в парі), без виділеної команди, від макета до польового тесту.

Що для нас важливо:

• Практичний досвід обробки сигналів на реальних (не синтетичних) даних.
• Вміння працювати з неповним ТЗ і високою невизначеністю, без готових процесів навколо.
• Стек: Python (numpy/scipy/pandas + PyTorch або TensorFlow), базовий C/C++.
• Досвід самостійної збірки макетів і роботи з мікроконтролерами.
• Готовність до регулярних відряджень на польові тести.
• Готовність до повної офісної присутності (Київ, м. Печерська).

Плюсом буде: досвід з вібро- чи акустичними датчиками, TinyML, аналогова схемотехніка.

Що пропонуємо:

• Реальний вплив на дослідницькі проєкти, де твої рішення напряму впливають на результат.
• Конкурентну зарплату відповідно до досвіду.
• Оплату сертифікацій, доступ до потрібних матеріалів та інше.
• Комʼюніті в офісі, вечірні посиденьки з піцою, настолки, курси англійської за бажанням.

Деталі проєкту й контекст застосування розкриваються на технічній співбесіді.

Формат роботи: повна офісна присутність. Це не варіант для remote чи гібриду (2/3), щоденна робота з залізом руками та регулярні відрядження вимагають фізичної присутності в офісі.

Етапи відбору:

1. Прескрин з HR (онлайн)
2. Технічне інтерв'ю (онлайн)
3. Співбесіда з COO (онлайн)
4. Поліграф
    

Як долучитися до команди?
Ми детально розглядаємо кожен відгук, адже шукаємо однодумців для створення майбутнього!

OTP Bank Україна — один з найбільших українських банків зі 100%-им іноземним капіталом, визнаний лідер фінансового сектору країни, член європейської фінансової групи, що працює в 11 країнах.

Ми шукаємо DevOps Engineer

Наш кандидат має:

• Досвід роботи від 2 року.
• Досвід роботи з *Nix.
• Досвід роботу з Docker.
• Досвід роботи з Gitlab CI та ArgoCD.
• Досвід роботи з моніторингом (grafana stack prefered).
• Досвід роботи з K8s.

Буде плюсом:

• Досвід з Cloud (Azure prefered), Apache Kafka, Hashicorp Vault, Rancher.

Основні обов’язки:

• Супроводження CI/CD процесів.
• Супроводження кластерів K8s та їхніх сервісів.
• Супроводження Kafka.
• Супроводження моніторингового стеку.

З нами Ви отримуєте:

• Гідний рівень заробітної плати, що виплачується 2 рази на місяць.
• 28 календарних днів відпустки, оплачувані лікарняні.
• Гібридний формат роботи.
• Щорічний перегляд заробітної плати.
• Є бронювання.
• Навчальні програми, семінари, тренінги, читацький клуб, курси англійської мови тощо.

Ми у соц. мережах:

https://www.otpbank.com.ua/

https://www.facebook.com/otpbankua/

Дякуємо за Ваш інтерес до нашої вакансії. У разі позитивного рішення ми з Вами зв’яжемось протягом 14-ти днів. Якщо протягом цього часу Ви не отримаєте відповідь на Ваше резюме, не засмучуйтесь — це означає, що зараз ми не можемо запропонувати відповідну вакансію, але зберегли Ваше резюме у нашій базі кадрового резерву. Якщо в майбутньому вакансія з’явиться, ми запропонуємо Вам розглянути її.

Це оголошення не є рекламою!

Українська компанія у сфері хмарних технологій шукає SRE Engineer (Database). Команда працює з готовою платформою Database as a Service (DBaaS), яка автоматизує розгортання та підтримку баз даних у власній інфраструктурі.

Що в зоні відповідальності:
• експлуатація DBaaS-продукту;
• забезпечення резервного копіювання, перевірка відновлення та відмовостійкості;
• проведення оновлень, масштабування та налаштування продуктивності;
• підтримка клієнтів: міграції, повільні запити, аналіз проблем із базами даних;
• реагування на інциденти на рівні даних.

Формат роботи: гібридний формат відвідування офісу у Києві. 

Пропонують: бронювання з перших днів роботи, компенсацію сертифікацій, лікарняні та відпустки.

Необхідний досвід виконання обов’язків SRE з підтримкою реляційних і нереляційних баз даних (бажано саме PostgreSQL i Redis).