iPay

iPay.ua — це загальнонаціональний онлайн-сервіс платежів і переказів в Україні, який дозволяє користувачам оплачувати товари та послуги у понад 2 000 мерчантів за допомогою платіжних карток.
Ми є одними з лідерів індустрії онлайн-платежів. Щодня ми обробляємо понад 76 000 платежів, а у 2025 році було здійснено більше ніж 27 мільйонів транзакцій. Дізнайтеся більше про нас, нашу місію, цінності та цілі на нашому сайті.

Наразі ми шукаємо Senior / Team Lead Full-Stack Developer (PHP + React.js) до нашої команди.

Вимоги

— Backend-експертиза: значний досвід роботи з PHP 7/8 та фреймворком Laravel.
— Frontend-експертиза: практичний досвід роботи з React.js, включно з Redux/RTK, React Query, хуками, життєвим циклом компонентів та сучасною frontend-архітектурою (SPA; SSR/Next.js буде перевагою).
— Робота з API: підтверджений досвід проєктування, розробки та інтеграції RESTful та/або GraphQL API.
— Знання баз даних: впевнене володіння MySQL, глибокі навички оптимізації запитів, індексації та роботи з великими обсягами даних (10+ млн записів).
— Архітектура та ООП: ґрунтовне розуміння ООП, принципів SOLID, шаблонів проєктування та практик чистого коду.
— DevOps-основи: практичний досвід роботи з Git, CI/CD-пайплайнами, Docker/Kubernetes (базовий–середній рівень) та Nginx.
— Системний досвід: підтверджений досвід роботи з високонавантаженими розподіленими застосунками, фінансовими/платіжними системами або іншими критично важливими платформами.

Буде перевагою

— Досвід роботи з хмарними платформами (AWS, GCP або Azure).
— Знайомство з системами звітності та аналітики, Data Lake-рішеннями (Iceberg або аналоги, Pandas, Trino, DuckDB тощо).
— Знання стандартів безпеки та комплаєнсу (PCI DSS, GDPR, OWASP).
— Досвід технічного лідерства: менторинг інженерів, проведення code review та ухвалення архітектурних рішень.

Обов’язки

— Технічне лідерство: керівництво проєктуванням і розробкою масштабованих backend-сервісів та сучасних застосунків на React.js.
— Відповідальність за систему: повна відповідальність за критичні модулі — їхню продуктивність, масштабованість і безпеку.
— Менторство: підтримка та розвиток інженерної команди через коучинг, обмін знаннями та структуровані code review.
— Інтеграції: співпраця з внутрішніми командами та зовнішніми партнерами (банки, платіжні провайдери, ERP-вендори) для реалізації безшовних інтеграцій.
— Безперервне вдосконалення: покращення API, оптимізація продуктивності баз даних, підвищення надійності інфраструктури та дотримання стандартів коду.
— Підтримка клієнтів (рівень ескалації): виконання ролі технічної точки ескалації для складних інтеграційних і продакшн-інцидентів.
 

Ми шукаємо досвіченого Data Engineer, який здатен і хоче впливати на архітектуру, підходи та розвиток data-платформи.

Що ви будете робити:

• Проєктувати та розвивати ETL / ELT-пайплайни для фінансових і транзакційних даних
• Будувати й оптимізувати аналітичні моделі в StarRocks під високі навантаження та складні агрегації
• Працювати з потоками даних у batch і near real-time сценаріях, балансуючи між швидкістю, вартістю та актуальністю даних
• Оптимізувати latency, concurrency, cost та data freshness відповідно до бізнесових і регуляторних вимог
• Підвищувати якість, консистентність і керованість даних, формуючи практики Data Quality та Data Governance
• Разом з командою формувати архітектуру DWH і BI-рішень, поступово модернізуючи legacy без зупинки існуючих процесів

Кого ми шукаємо:
• Data Engineer з досвідом роботи з OLAP-системами
(StarRocks — основна платформа або готовність швидко її опанувати)
• Впевнене володіння SQL та досвід оптимізації складних аналітичних запитів
• Розуміння принципів побудови data warehouse та аналітичних моделей
• Досвід роботи з ETL-інструментами (Airflow, dbt або аналоги)
• Базові знання Python або іншої мови для data-обробки
• Інженерне мислення, здатність працювати з невизначеністю та приймати технічні рішення у складному фінансовому домені

Буде великим плюсом:

• Досвід роботи зі стрімінгом даних (Kafka, Flink, CDC)
• Досвід роботи з Parquet та lakehouse-підходами
• Практика оптимізації великих обсягів даних і високонавантажених аналітичних систем
• Досвід роботи з BI-інструментами або побудови BI-шару
• Досвід роботи з хмарною інфраструктурою (AWS або аналоги)