Jobs Data Engineer

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

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

🔱 Обов'язки

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

🔱 Наші очікування

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

🔱 Що ми пропонуємо

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

Про проєкт

Шукаємо Data Engineer для участі у проєкті з супроводу, адміністрування та оптимізації баз даних і компонентів інтеграційної шини інформаційно-комунікаційної системи. Робота охоплює забезпечення цілісності, доступності, безпеки та безперервності функціонування СУБД на базі PostgreSQL, а також розвиток ETL/ELT-процесів та аналітичних вітрин даних.

Що потрібно буде робити

• Проєктувати та розвивати структуру баз даних (OLTP / OLAP)
• Супроводжувати, адмініструвати та оптимізувати бази даних і серверні компоненти інтеграційної шини
• Розробляти та актуалізувати регламенти резервного копіювання, відновлення та контролю продуктивності
• Розробляти та підтримувати процеси ETL / ELT (автоматизація завантаження, очищення та трансформації даних)
• Будувати та оптимізовувати вітрини даних (data marts) для аналітичних потреб
• Інтегрувати дані із зовнішніх джерел (API, файли, сторонні системи)
• Забезпечувати цілісність, консистентність та актуальність даних
• Готувати контрольні звіти та перевірки якості даних
• Оптимізовувати продуктивність запитів та структуру зберігання даних
• Співпрацювати з аналітиками та BI-дизайнерами

Що ми очікуємо

• Впевнене володіння SQL
• Досвід розробки та супроводу баз даних
• 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 подібними)
• Базові знання Python або іншої мови для обробки даних
• Досвід роботи з великими обсягами даних
• Розуміння вимог аналітичної та управлінської звітності

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

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

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

Чому це цікаво:

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

Що ти робитимеш:

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

Що ми шукаємо в тобі:

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

Буде плюсом

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

Ця позиція добре підійде людині, яка:

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

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

Умови та бенефіти:

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

Як проходитиме відбір

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Продуктова компанія  шукає DevOps Engineer для роботи віддалено.

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

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

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

Зараз формується нова окрема Devops команда.
 

Планується два етапи співбесіди.

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

Необхідний досвід роботи з AWS та GCP, Kubernetes.

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.

Обов’язки: 

• розробка на Python: створення Python-скриптів і сервісів для обробки, перевірки, трансформації та передачі даних. Інтеграція з базами даних, REST API та зовнішніми джерелами.
• побудова пайплайнів даних для проєктування, розробки та підтримки надійних ETL/ELT-процесів для завантаження, трансформації та передачі даних між різними системами.
• проєктування схем і моделей даних для аналітичних систем, побудова і підтримка шарів staging, intermediate та marts.
• реалізація перевірок якості даних, валідації даних, логування, моніторингу та обробки помилок у data pipelines.

Вимоги:

• від 2 років досвіду у сфері Data Engineering
• вміння проєктувати та будувати ETL/ELT-пайплайни
• розуміння DevOps-практик (контейнеризація, CI/CD-пайплайни, IaC)
• досвід роботи з Airflow або подібними оркестраторами
• практичний досвід створення та підтримки dbt models.
• адекватне розуміння особливостей, переваг та недоліків LLM для виконання робочих задач
• готовність працювати в динамічному середовищі, здатність аргументувати висновки, вести прозору документацію, дотримуватись конфіденційності та ефективно взаємодіяти з командою.
• системний підхід, вміння аргументувати технічні рішення та завойовувати довіру через стабільний результат

Буде плюсом:

• вища освіта за наступними спеціальностями: комп’ютерні науки, інженерія даних, системний аналіз, інформаційні технології або в суміжних напрямках
• досвід роботи з Terraform
• досвід роботи з BI-інструментами буде перевагою
• досвід написання скрейперів

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.

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

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

Чим ти будеш займатися:

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

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

   

Що ми чекаємо від тебе:

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

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

   

Що ти отримаєш:

• Ніякого мікроменеджменту — ти відповідаєш за свій напрямок

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

   

Чого в нас не буде:

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

Як проходить відбір:

• HR-співбесіда
• Технічна співбесіда
• Офер

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!

Middle/Senior Data Engineer / SQL Developer

Задачі, над якими потрібно буде працювати

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

Які навички стануть у нагоді

Загальний досвід:

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

Практичний досвід роботи з PostgreSQL.

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

Python для Data Engineering:

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

Apache Airflow:

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

dbt:

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

API та інтеграції:

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

Буде додатковою перевагою

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

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).

 

Українська miltech-компанія, що створює технології, які щодня працюють на фронті-шукаємо досвідченого CV Engineer.

Чому ця роль унікальна:

Результати вашої роботи:

• використовуються безпосередньо на фронті;
• впливають на результат бойових місій;
• допомагають зберігати інфраструктуру та життя людей;
• підсилюють обороноздатність України.

Ви наш кандидат, якщо:

• маєте 2+ роки досвіду в Computer Vision;
• маєте математичну або інженерну освіту;
• впевнено володієте С++ та Python;
• базовий стек: Досвід PyTorch / TensorFlow / досвід розробки на Linux;
• маєте базове розуміння автопілотів (PX4 / ArduPilot), протоколів керування (MAVLink) та наявної імплементованих рішень (Kalman Filter, EKF);
• маєте досід роботи з edge AI compute (Raspberry / Jetson / Coral TPU / інші);
• маєте відмінні problem solving навички

Бажано мати навички:

• visual Odometry / SLAM (ORB-SLAM, OpenVINS тощо) для дослідження та впровадження нових підходів;
• sensor fusion: IMU / камери / GPS та інші;
• досвід розробки CUDA kernels

Вашими завданнями будуть:

• інтеграція CV/ML алгоритмів під БПЛА-контекст. Дослідницька робота, здатність знаходити та аналізувати нові технічні матеріали;
• розробка production-ready коду на C++ / Python, feature ownership;
• повний цикл роботи з моделями: збір та підготовка даних, тренування та валідація, оптимізація під edge (latency / FPS);
• оптимізація та деплой моделей на onboard-системи (TensorRT, ONNX, квантизація, прунінг);
• участь у польових тестах, швидка ітерація алгоритмів

Ми пропонуємо

• бронювання протягом першого тижня роботи;
• допомогу з вирішенням питань військового обліку;
• конкурентну заробітну плату (розглядаємо очікування кандидата);
• офіційне працевлаштування;
• гібридний формат роботи (перший місяць для знайомства в офісі);
• графік: пн—пт, 10:00–19:00;
• можливі робочі суботи, які оплачуються додатково;
• виїзди на тести;
• медичне страхування;
• винагорода за реалізовані проекти;
• можливість працювати над технологіями, які реально використовуються на фронті;
• наявність укриття.

Шукаємо системного адміністратора / інженера, який забезпечить стабільну роботу IT-інфраструктури компанії та допоможе посилити безпеку і надійність систем.

Основні завдання:

• Підтримка стабільної роботи серверів, ПК, мережі та оргтехніки
• Встановлення та налаштування ОС, ПЗ і драйверів
• Адміністрування систем контролю доступу (СКД) та відеонагляду
• Налаштування VPN, антивірусного захисту та резервного копіювання
• Технічна підтримка співробітників (helpdesk)
• Контроль доступів користувачів

Вимоги до кандидата:

• Досвід роботи системним адміністратором від 2 років
• Досвід роботи з системами відеонагляду та СКД
• Практичні навички роботи з серверами та VPN
• Аналітичне мислення, відповідальність, системний підхід

Що пропонуємо:

• Офіційне працевлаштування відповідно до КЗпП України
• Випробувальний термін — 2 місяці
• Графік роботи: понеділок—п’ятниця, 08:00–17:00
• Формат роботи: офіс
• Локація: Київ, м. Святошин
• З/п (fix + KPI)

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

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

Про проєкт та задачі:

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

Необхідний досвід та навички:

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

• Досвід IT-сапорту користувачів та інвентаризації обладнання.

   

Буде плюсом:

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

Що ми пропонуємо:

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