Jobs Kyiv, Data Engineer

mono — мультипродуктова fintech компанія з України.
Із 2017 року мільйони людей муркочуть від наших продуктів: monobank, Experienza, Base, monoмаркет, monoбазар... Прагнемо створити ще більше для нашої екосистеми. Нумо втілювати амбітні ідеї разом!

Ми в пошуку Senior Data Engineer із сильним інженерним бекграундом, який не боїться складних викликів і хоче впливати на архітектуру та рішення.
Ти працюватимеш із великими обсягами даних, відповідатимеш за якість та надійність дата-платформи й поступово братимеш на себе лідерську роль у команді.
 

Про тебе:

— маєш досвід розробки баз даних від 5 років
— знаєш особливості проєктування баз даних (OLTP, OLAP)
— працюєш з ClickHouse, PostgreSQL, MongoDB
— впевнено володієш SQL
— маєш досвід розробки (ETL/ELT)-процесів
— маєш досвід роботи з Kafka, Spark, Spark streeming
— працював(-ла) з Airflow, Dbt

Додатково зацінимо:

— розуміння цілей і завдань бізнес-підрозділу, орієнтація на їхній результат
— розуміння цілей, завдань і процесу моделювання
— шариш у розробці за допомогою BI-засобів

Довіримо тобі:

— проєктування, розгортання та оптимізація сховищ даних
— оптимізацію продуктивності
— валідацію та тестування даних
— моніторинг якості та повноти даних

Від себе гарантуємо:

— гідну винагороду та її регулярний перегляд за результатами
— гнучкий графік роботи без трекерів і параної
— можливість гібридної роботи чи повністю віддалено
— відпустку 18 робочих днів на рік (чи 24 календарних) + 2 дні для форс-мажорів + 6 днів для навчання
— оплачувані дей-офи за станом здоров’я — без SMS і лікарняних листів
— корпоративні курси інглішу
— 100% страхування здоров’я + підтримка менталочки
— картку Platinum від monobank і пундики від наших партнерів

🇺🇦 Підтримуємо сили оборони України власними зборами, розвиваємо культуру донатерства.
 

TJHelpers is committed to developing strong engineering teams through mentorship, real project experience, and our “Helpers as a Service” model. We provide structured growth, hands-on practice, and a supportive environment where engineers can evolve quickly and meaningfully.

We are looking for a Senior AI/LLM Data Engineer (Technical Consultant) to join our team and help design, build, and scale modern data pipelines and retrieval systems for AI-driven products in fintech, healthcare, telecommunications, automation, and other data-intensive domains.

This role is ideal for an engineer who combines strong data engineering fundamentals with hands-on experience in LLM and RAG systems and can contribute not only through implementation, but also through architecture design, technical planning, and consulting-driven engineering decisions.

Responsibilities

• Design and develop scalable data pipelines for AI/LLM products and internal data platforms 
• Build and maintain ingestion, transformation, chunking, enrichment, indexing, and retrieval workflows 
• Prepare and structure data for RAG systems, semantic search, embeddings, and LLM evaluation workflows 
• Support fine-tuning and data preparation workflows for LLM use cases 
• Work with structured, semi-structured, and unstructured data from documents, APIs, databases, and external systems 
• Design and optimize retrieval pipelines, including metadata strategies, filtering, ranking, and relevance improvements 
• Integrate LLM-based solutions with data platforms, vector storage systems, search platforms, and backend services 
• Participate in architecture design, technical planning, and engineering decision-making for AI/LLM initiatives 
• Improve system quality, scalability, reliability, observability, and cost efficiency 
• Diagnose and resolve complex issues in production AI/data environments 
• Collaborate closely with engineers, product teams, analytics, and AI teams 
• Transform business requirements into practical AI/data engineering solutions 

Requirements

• Strong commercial experience in data engineering with hands-on work building data pipelines, ETL/ELT workflows, and distributed data processing systems 
• Hands-on experience with AI/LLM systems, RAG pipelines, embeddings, semantic search, or vector search/retrieval systems 
• Strong Python and SQL skills 
• Experience working with structured, semi-structured, and unstructured data in production environments 
• Strong understanding of data modeling, data transformation, validation, and data quality practices 
• Experience designing scalable and maintainable data workflows 
• Experience with modern data platforms and tools such as Airflow, dbt, Spark, Kafka, or similar technologies 
• Experience with vector databases or search platforms such as Pinecone, Weaviate, Milvus, Elasticsearch, or OpenSearch 
• Understanding of data preparation and optimization techniques for LLM use cases, including chunking, metadata strategies, and retrieval quality improvements 
• Experience with cloud platforms such as AWS, GCP, or Azure 
• Experience with Docker, CI/CD pipelines, and production deployment practices 
• Ability to work independently, make technical decisions, and clearly communicate trade-offs and architectural choices 
• Experience participating in technical consulting, solution design, or client-facing technical discussions 
• English level: B2 or higher 

Nice to Have

• Experience with LLM evaluation frameworks, prompt pipelines, or fine-tuning workflows 
• Familiarity with LangChain, LlamaIndex, or similar orchestration frameworks 
• Experience with reranking, hybrid search, recommendation systems, or knowledge graphs 
• Understanding of MLOps, LLMOps, observability, and experimentation workflows 
• Experience with modern data warehouse or lakehouse platforms such as BigQuery, Snowflake, Redshift, or Databricks 
• Understanding of security, governance, and privacy practices in AI/data systems 

What We Offer

• Work on real-world AI/LLM and data-intensive products 
• Opportunity to participate in architecture, technical discovery, and solution design — not only implementation 
• Collaboration with strong engineers, architects, and product teams 
• Clear growth path toward AI Architect, Data Platform Architect, or Technical Lead roles 
• Open engineering culture focused on ownership, transparency, and continuous improvement 
• Long-term projects, flexible schedule, and fully remote work opportunities

TJHelpers is committed to developing strong engineering teams through mentorship, real project experience, and our “Helpers as a Service” model. We provide structured growth, hands-on practice, and a supportive environment where engineers can evolve quickly and meaningfully.

We are looking for a Junior Data Engineer to join our team and help build and maintain reliable data pipelines, transformations, and datasets for modern products in fintech, AI, telecommunications, healthcare, and other data-driven domains.

This is a great opportunity to work with real-world data, grow in data engineering, and gain hands-on experience with SQL, Python, ETL/ELT processes, and modern data platforms.

Responsibilities

• Support the development and maintenance of data pipelines and ETL/ELT processes 
• Collect, clean, transform, and load data from databases, APIs, files, and external systems 
• Write and optimize SQL queries for data preparation and transformation 
• Assist in building datasets for analytics, reporting, and internal products 
• Support data quality, consistency, and reliability across pipelines and datasets 
• Work with structured and semi-structured data 
• Participate in troubleshooting and improving data processes 
• Assist in monitoring and improving data pipeline reliability and performance 
• Collaborate with engineers, analysts, and product teams 

Requirements

• Basic understanding of data engineering concepts and data pipeline architecture 
• Hands-on experience writing SQL queries and working with Python 
• Understanding of relational databases such as PostgreSQL or MySQL 
• Ability to write SQL queries using joins, filtering, aggregations, and transformations 
• Basic understanding of ETL/ELT processes 
• Understanding of data modeling and data transformation principles 
• Familiarity with data formats such as CSV and JSON and working with APIs 
• Basic understanding of structured and semi-structured data 
• Analytical thinking and attention to detail 

• Motivation to learn and grow in a technical environment 

   

Nice to Have

• Basic experience with Pandas 
• Basic familiarity with Spark or PySpark 
• Familiarity with Airflow, dbt, or similar tools 
• Understanding of data warehouses such as BigQuery, Snowflake, or Redshift 
• Familiarity with cloud platforms such as AWS, GCP, or Azure 
• Familiarity with Git 
• Experience with BI or analytics tools 

• Interest in data platforms, analytics engineering, or ML/AI workflows 

   

What We Offer

• Work with real production data systems and modern technologies 
• Mentorship from experienced engineers and tech leads 
• Clear growth path to Middle Data Engineer level 
• Supportive engineering culture focused on learning and practical development 
• Flexible schedule and fully remote work opportunities

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

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

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

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

Responsibilities

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

Requirements

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

Will be a plus

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

Personal profile

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

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

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

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

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

Обов’язки

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

Вимоги

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

WILL BE A PLUS:

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

PERSONAL PROFILE:

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