digital quick pragmatic team

Хелоу, люба спільнота \0/

Ми продовжуємо комплектувати US Healthcare українцями в найкращих традиціях аутстафінгу.

Цього разу ми шукаємо в MarTech агенцію, що спеціалізується на data-driven marketing Вони вже великі та продовжують зростати, а це означає, що можна зрости разом з ними.

Особливості пропозиції:
- Second Shift – робочі часи: 9 - 17 (EST), тобто це 16 – 00 по Київу. Ви повинні бути впевнені, що вам це підійде.

- Good Verbal English – ви повинні говорити бігло та розуміти повністю.

- Growth Opportunities. Додаються команди, додаються ролі, додаються технології. Можна зачепитись та побудувати карʼєру в американскому corporate world. Це блюдо не на кожний смак, але ситне.

На цьому я дозволю перемкнутись на англійську, бо далі буде саме Job Description.

Overview

The Analytics Engineer role focuses on designing, implementing, and optimizing digital analytics solutions for their AI-based Decision Engine using tools such as Google Analytics 4, Google Tag Manager, and data layer frameworks. The position is responsible for ensuring accurate event tracking, scalable tagging infrastructure, and actionable insights to support data-driven decision-making.

Responsibilities

• Google Analytics 4 & BigQuery. 
  • Design and implement custom event tracking to capture key user interactions using GA4’s event-based model.
  • Configure GA4 properties for event collection and integrate with Google BigQuery.
  • Analyze GTM-collected data to identify trends, insights, and optimization opportunities.
  • Troubleshoot and resolve GA4 tracking issues, collaborating with development and product teams.
• Google Tag Manager (GTM) & Data Layer
  • Architect and maintain robust data layers for reliable, scalable tracking.
  • Deploy and manage tracking tags (GA4, marketing pixels, etc.).
  • Write custom JavaScript for advanced triggers and complex tracking scenarios.
  • Use GTM workspaces and environments to ensure version control and best practices.
  • Oversee GTM projects from requirements to implementation and QA.
• Compliance & Consent Management
  • Integrate CMP logic and ensure tracking complies with GDPR, CCPA, and related regulations.
  • Implement and maintain Google Consent Mode logic for Google Tags.
• Reporting & Visualization
  • Build and maintain internal Looker Studio dashboards.
  • Validate data accuracy and collaborate with stakeholders on insights and KPIs.
• Technical Implementation & Version Control
  • Use GitHub for version control following branching and deployment best practices.
  • Implement and manage tracking code in various frameworks (Laravel, WordPress, React, etc.).
  • Debug HTML, CSS, and JavaScript for tracking-related changes.
• Documentation & Best Practices
  • Maintain clear documentation for GTM/GA4 setups, data layers, and workflows. 

Requirements

• Google Analytics 4 certification with 1+ years managing end-to-end GA4 projects.
• 1–2 years GTM experience, including architecting tagging strategies and delivering measurable results.
• GitHub experience with strong version control and deployment skills.
• Experience with Google BigQuery and GA4 data schema.
• SQL experience; BigQuery optimization a plus.
• JavaScript experience, especially with dataLayer and OOP principles.
• Good Verbal English is crucial.

Nice to Haves

• Experience with Google Cloud analytics products (Dataform, Cloud SQL Server, Cloud Orchestrator).
• Familiarity with Segment for managing sources and destinations.
• Experience with AWS or Google Cloud Platform environments.
• Adobe Experience Manager (AEM) tools: Adobe Analytics, Customer Journey Analytics, Adobe Real-Time CDP.
   

We offer

• 20 paid day-offs per year.
• US holidays.
• Tax compensation.
• Opportunity to grow and claim new responsibilities in competitive modern environment.

______

Буду радий вас почитати та побачити – пишіть.
Всім цьом.

Хелоу, люба спільнота \0/
 

Цього разу ми шукаємо Прикладного AI Інженера для розробки мультіагентної системи в Європейску Cybersecurity компанію.
Вони будують b2b платформу, що зводить малий та середній бізнеси із перевіренними cybersecurity вендорами. Це актуально, бо 90% ринку насичені інфою об 1% крупних гравців, а те, що є кльові альтернативи – ніхто і не знає.

 

Що треба робити зараз
Напочатку треба буде налагодити постачання даних для аудиторів, що пеервіряють вендорів перед додаванням на платформу.
Отже система повинна отримувати інфу із банатьох джерел (у тому числі, шукати в інеті), та процессити її згідно заданий крітеріїв, даючи аудіторам action points.

Що далі

Далі система буде ускладнюватись та забирати якумога більше роботи із датою собі, щоб пітримувати високу якість даних на платформі без того, щоб нескінченно скейлити аудиторів.

Проект італійський, але його розробляє українська команда, яка зараз буде зрастати:

• Product Manager
• Tech Lead
• DevOps
• Designer

Англійська не обовʼязково, але буде плюсом.

ІМХО, роль кльова, тому що:

• Ця роль буде розробляти та підтримувати AI інфраструктуру, тобто можно щось побудувати самому в ролі Архитектора.
• Багато свободи дій та впливу на продукт.
• Можливість зрастати разом із розвитком продукту.

Від вас очикується:

• Комерційний досвід будування Multiagent систем.
• Досвід роботи як із великими LLM, так і з open-source моделями.
• Досвід забезпечення ефективного пошуку та скрепінгу даних по відкритим джерелам.
• Досвід в будуванні Data Pipelines.
• Що ви зможете приєднатись за тиждень-два.
   

Адмінистративне

• 20 days-off на рік.
• 10 святкових днів на рік.
• Компенсація українських податків.
• Фул ремоут (але є офіс у Мілані).
• Гнучкий робочий час.
• Високий потенціал для росту та захоплення нових обовʼязків.
• 2 етапи співбесіди: ознайомчий та технічний. Після цього вже прилітає оффер. Вирішуємо дуже швидко.

______

Якщо ви вже досвідчений AI інженер та хочете розвитку – це ідеальна моживість зрастати разом із продуктом.
Буду радий із вами познайомитись.

Хелоу, люба спільнота \0/
 

Цього разу ми шукаємо Web Data & AI Processing Engineer в Європейску Cybersecurity компанію для розробки внутрішнього конвеєра по отриманню вебданих і їх вилучення за допомогою AI, який перетворює дозволений публічний контент на структуровані оновлення. 

Вони будують b2b платформу, що зводить малий та середній бізнеси із перевіренними cybersecurity вендорами. Це актуально, бо 90% ринку насичені інфою об 1% крупних гравців, а те, що є кльові альтернативи – ніхто і не знає.
 

Що треба робити зараз
Напочатку треба буде налагодити постачання даних для аудиторів, що пеервіряють вендорів перед додаванням на платформу.
Отже система повинна отримувати інфу із відкритих джерел та процессити її згідно заданий крітеріїв, даючи аудіторам action points.

Що далі

Далі система буде ускладнюватись та забирати якумога більше роботи із датою собі, щоб пітримувати високу якість даних на платформі без того, щоб нескінченно скейлити аудиторів.

Проект італійський, але його розробляє українська команда, яка зараз буде зрастати:

• Product Manager
• Tech Lead
• DevOps
• Designer

Англійська не обовʼязково, але буде плюсом.

ІМХО, роль кльова, тому що:

• Ця роль буде розробляти та підтримувати AI інфраструктуру, тобто можно щось побудувати самому в ролі Архитектора.
• Багато свободи дій та впливу на продукт.
• Можливість зрастати разом із розвитком продукту.

Далі я дозволю собі перемкнутись на англійську, бо мова піде про конкретні речі.

Responsibilities

• Design a self-hosted data acquisition layer.
• Implement AI-driven retrieval & extraction that outputs structured results.
• Add targeted parsers for approved sources; normalize and map results into the data model.
• Apply simple confidence/routing rules and maintain clear change history.
   

Minimum Qualification and Experience

• 3–5+ years in Python or JavaScript.
• Experience gathering information from the web and shaping it into structured data.
• Familiarity with using AI/LLMs for information extraction.
• Comfortable with databases and basic scheduling/automation.
   

Knowledge Required

• Practical web acquisition concepts (politeness, retries, basic parsing).
• High-level understanding of retrieval + extraction with AI (prompting, JSON outputs, citations).
• Basics of observability (logs/metrics) and good data hygiene (provenance, retention).

Адмінистративне

• 20 days-off на рік.
• 10 святкових днів на рік.
• Компенсація українських податків.
• Фул ремоут (але є офіс у Мілані).
• Гнучкий робочий час.
• Високий потенціал для росту та захоплення нових обовʼязків.
• 2 етапи співбесіди: ознайомчий та технічний. Після цього вже прилітає оффер. Вирішуємо дуже швидко.

______

Якщо ви вже досвідчений Data Engineer та хочете розвитку – це ідеальна моживість зрастати разом із продуктом.
Буду радий із вами познайомитись.

Хелоу, люба спільнота \0/

Цього разу ми робимо продукт для американського Data Tech SaaS startup, який робить висновки про впевненність відповідей юзерів, на базі їх взаємодії із інтерфейсом, під час політичних опитувань в США. 

На проекті є:

- RnD
- аналіз поведінкових даних
- математика в розрізі статистики та прогнозів
- репорти

Наразі будемо підключати:
- машинне навчання

- нові інтерфейси для збору статистики

Тому шукаємо Data Analyst, з яким ми будемо розвивати ядро проекту та підрубати нові тулзи.

ІМХО, це ідеальний бустер для скілів та резюме, то му що:

• Ця роль буде котрібʼютити і в архітекуру і в логіку проекта і в наукову складову аналізу поведінки. 
• Можна вчитись новому.
• Багато свободи дій.
   

Вам сподобається, якщо ви зараз готові вкластись розумом в шейпінг продукту та саморозвиток.
Вам не сподобається, якщо душа та розум у вас зараз виснажені і залишились тільки руки – проект потребує від цієї ролі певного інгейджменту.

На цьому я дозволю перемкнутись на англійську, бо мова піде про конкретні речі.

Responsibilities

• Data Pipeline development: from archtitecture to hands-on implementation.
• Machine Learning ops for data prediction is coming!
• Contribution to RnD: how we analyse bahaviour, which metrics we have to collect and how.
• Feature development: hypotesis and its validation.
• Analytics, reporting and dashboards owning: report automation and custom reporting.

Requirements

• Strong proficiency in Python and Pandas.
• Experience with statistics, including deviation, decile, variance, and moving average concepts.
• Data Visualisation Tools – there is a freedom to use any of them.
• Basic experience with AWS Serverless stack (Lambda, SQS, DynamoDB, API Gateway).
• Familiarity with data pipeline design and automation. 

Nice to haves

• Experience with Step Functions and Serverless Framework.
• Good English.

Team

• Product Owner
• Fullstack Dev
• Manual/Auto QA
• DevOps
   

We offer

• 20 paid day-offs per year.
• US/UA holidays.
• Tax compensation.
• Flexible working hours.
• Opportunity to grow and claim new responsibilities in competitive modern environment.

______

Буду радий вас почитати та побачити – пишіть.