Дата-инженер вакансии - гибрид

Компания «КОРУС Консалтинг» — аккредитованная российская ИТ-компания, предоставляющая услуги по ИТ-консалтингу, оптимизации и автоматизации бизнес-процессов, созданию ИТ-инфраструктуры и ИТ-аутсорсингу. Входит в топ-100 крупнейших ИТ-компаний страны. Компания занимается разработкой ИИ-продуктов для клиентов, поддерживает собственную ИИ-инфраструктуру и регулярно организует митапы в области искусственного интеллекта. Департамент аналитических решений (ДАР) помогает компаниям работать с данными: строит BI и отчётность, создаёт хранилища и витрины данных, разрабатывает ML-решения, занимается Data Governance и GenAI. Открыт набор на стажировку для студентов, желающих начать карьеру в аналитике, инженерии данных и AI разработке. Во время стажировки: — попробуешь себя на реальных задачах; — пройдёшь курс для погружения в роль и получишь обратную связь от экспертов; — познакомишься с командой и процессами проектов в консалтинге; — сможешь зарекомендовать себя для дальнейшего трудоустройства в компанию. Как попасть на стажировку: — откликнись на вакансию и приложи резюме; — в сопроводительном письме укажи свой курс и код специальности; — получишь ссылку на лэндинг стажировки для прохождения технического теста и записи видео-визитки; — поучаствуешь в онлайн бизнес-игре. Старт стажировки планируется на начало августа. Условия стажировки: — длительность 3-4 месяца; — оформление по срочному трудовому договору; — стажировка оплачиваемая. Требования: — студент 3–4 курса бакалавриата (или специалитета) либо 1–2 курса магистратуры; — обучение по IT, математическому или инженерно-техническому направлению; — готовность самостоятельно учиться и доводить задачи до результата; — проживание в Москве или Санкт-Петербурге и готовность к гибридному формату работы с периодическим посещением офиса.

Задачи: — Проектировать и запускать пакетные и потоковые конвейеры данных на Databricks и Apache Spark в AWS, включая загрузку из баз данных, API и потоков событий. — Формировать архитектуру lakehouse на S3 и Delta Lake с использованием медальонного слоя (Bronze / Silver / Gold) и оптимизацией хранения. — Работать напрямую с аналитиками, инженерами и продуктовыми командами для преобразования сырых данных в надежные и полезные бизнес-данные. — Вести проекты от согласования с заинтересованными сторонами и обзора дизайна до реализации, запуска и поддержки. — Создавать решения для самостоятельного доступа к данным для других команд, масштабируемые и расширяемые. — Строить и поддерживать масштабируемые ETL/ELT конвейеры с отказоустойчивостью и оптимизацией затрат. — Оптимизировать Spark задачи по размеру кластера, кэшированию, соединениям, шифлам, партиционированию и форматам хранения (Parquet, Delta). — Управлять рабочими процессами Databricks, заданиями, конфигурациями кластеров и инфраструктурой, включая политики безопасности и доступ. — Внедрять управление данными и контроль доступа с Unity Catalog, включая обработку персональных данных. Требования: — Практический опыт работы с Databricks и глубокое владение Apache Spark (PySpark и/или Scala). — Сильные навыки Python для обработки данных, а также SQL и Spark SQL для трансформаций и аналитики. — Опыт работы с Delta Lake и архитектурами lakehouse, включая оптимизацию производительности. — Подтвержденный опыт владения проектами, умение выявлять слабые места, собирать обратную связь и создавать масштабируемые решения. — Опыт написания чистого, тестируемого и поддерживаемого кода с использованием контроля версий на Git. — Опыт работы с инфраструктурой как кодом (Terraform или Ansible) является плюсом, но не обязателен. Условия: — Возможность создавать инновационные решения в финтехе Юго-Восточной Азии. — Опционы на акции с четырехлетним вестингом и 25% клиффом после первого года. — Гибридный формат работы с возможностью полностью удаленной работы для подходящих ролей, основные часы с 12:00 до 19:00 по манильскому времени (UTC+8). — Предоставление инструментов и оборудования компанией. — Офис в Bonifacio Global City, Манила. — Медицинская страховка с поддержкой для сотрудника и семьи. — Доступ к внутреннему специалисту по психическому здоровью. — 22 дня отпуска, государственные праздники Филиппин и 15 дней больничных. — 105 дней оплачиваемого декретного отпуска и до 14 дней оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком для сотрудников, переезжающих в Манилу. — Поддержка при релокации для сотрудника и семьи, включая перелеты, проживание, визы, оформление документов и логистику. — Возмещение расходов на перевозку домашних животных. — Ежегодно до 2500 долларов США на перелеты домой. — Ежемесячные выплаты на детей для сотрудников, переезжающих в Манилу: 1000 долларов на ребенка до 2 лет и 500 долларов на ребенка от 2 до 18 лет. — Возможности для профессионального роста через внутренние встречи, внешние конференции, выступления и публикации. — Спонсируемые компанией поездки в Манилу для личных встреч с командой. — Регулярные командные выезды, спортивные мероприятия и события. — Возможность для высокоэффективных команд получить неделю отдыха на пляже в Юго-Восточной Азии.

Mycar Digital — цифровой проект для автомобилистов: маркетплейс по продаже и покупке авто, автоматизация бизнес-процессов, автокредитование и дилерские центры. Формат работы: гибрид (Алматы, Казахстан).

Location: Kazakhstan; Kyrgyzstan; Uzbekistan Workplace: Hybrid Salmon is a technology-driven financial company building a banking and lending platform across Southeast Asia, starting in the Philippines. We combine global fintech expertise with deep local market knowledge to make financial services simple, accessible, and useful for millions of people across the region. 7M+ app downloads. 2M+ monthly active users. 7,000+ partner stores. US$310M+ raised from leading global investors. Manila-based, globally distributed, and hybrid-first — our team spans 45+ countries. If you want to solve complex problems at scale and impact how millions of people access and manage money, come build with us. Southeast Asia's fintech moment starts here. About the role: You'll build the analytics layer for Finance and Marketing & Growth — two areas that only get partial coverage today — and help shape how analytics engineering scales as the team and data volume grow. What you'll do: - Build the semantic layer that powers Finance's financial reporting, turning business logic into reliable, gold-layer datasets. - Build the analytics layer for Marketing & Growth, enabling self-service reporting on acquisition, funnels, and campaign performance. - Help define how analytics engineering scales across the team — supporting other analysts' data models and shaping technical standards. What you'll own: - Own the semantic layer for financial reporting, ensuring one consistent source of truth for business metrics. - Own the analytics layer for Marketing & Growth, from data modeling to self-service reporting. - Build and maintain dbt models (staging, intermediate, marts) with tests, documentation, and reusable macros. - Design scalable data models in Databricks silver and gold layers, applying dimensional modeling. - Support other analysts across the data team, optimizing self-built data models when performance or reliability issues come up. - Contribute to defining the strategy and standards for analytics engineering as it grows. What makes you a strong fit: - Strong SQL expertise, including complex queries, window functions, and query optimization on large datasets - Hands-on experience with dbt — models, macros, tests, documentation, and CI workflows - Strong dimensional modeling experience (3NF/Inmon, star schema, or anchor modeling) - Experience building semantic layers or maintaining a single source of truth for business metrics - Experience in banking or fintech is a plus, especially data modeling for financial products - Comfortable working in Git-based ELT workflows What we offer: Ownership and flexibility - Stock option plan — four-year vesting with a 25% cliff after the first year - Remote-first role, with collaboration hours from 10:00 Manila time (UTC+8) - Company-provided tools and equipment Health and time off - Medical insurance support for you and your family through co-funding or reimbursement, depending on your location and subject to policy limits - Access to an internal mental health support specialist - 22 vacation days, Philippine public holidays, and 15 sick days Growth and team experience - Opportunities to learn and share your expertise through internal expert meetups, external conferences, speaking opportunities, and industry publications - Company-sponsored trips to Manila to meet and work with your team in person - Regular team offsites, sports activities, and team events - High-performing teams can earn a dedicated beach house week in Southeast Asia We believe strong teams are built by people with different backgrounds, experiences, and points of view. Salmon is an equal opportunity employer, and we make hiring decisions based on skills, experience, and potential.

Задачи: - Развивать корпоративное хранилище данных: проектировать слои, схемы, таблицы и представления, оптимизировать структуру хранения; - Разрабатывать и сопровождать витрины данных для аналитики; - Проектировать и разрабатывать процессы загрузки данных из разнородных источников; - Настраивать потоки передачи данных между системами: интеграции, синхронизация, обработка ошибок; - Строить дашборды, алертинг и мониторинг; - Обеспечивать наблюдаемость пайплайнов: контроль качества данных, отслеживание задержек и сбоев загрузок; - Проводить аудит текущих решений, выявлять точки роста; - Собирать и уточнять требования к данным вместе с аналитиками и бизнес-заказчиками; - Участвовать в анализе данных: выявление зависимостей, построение логических связей, подготовка данных для аналитики. Требования: - 4+ года коммерческого опыта в роли Data Engineer; - Понимание принципов построения DWH (Kimball / Inmon, star schema, ETL/ELT); - Опыт построения систем мастер-данных; - Умение самостоятельно превратить размытую бизнес-задачу в модель данных и план работ. Будет плюсом: - Опыт ответственности за архитектуру хранилища или крупного домена целиком; - Внимание к качеству данных как отдельной задаче: проверки, SLA, договорённости с владельцами источников; - Опыт с ML и Computer Vision. Условия: - Комфортный офис в Mega Alma-Ata с паркингом и видом на горы; - Гибридный формат работы; - Официальное трудоустройство, медстраховка для вас и близких, компенсация фитнеса.

Location: Kazakhstan; Kyrgyzstan; Uzbekistan Workplace: Hybrid Salmon is a technology-driven financial company building a banking and lending platform across Southeast Asia, starting in the Philippines. We combine global fintech expertise with deep local market knowledge to make financial services simple, accessible, and useful for millions of people across the region. 7M+ app downloads. 2M+ monthly active users. 7,000+ partner stores. US$310M+ raised from leading global investors. Manila-based, globally distributed, and hybrid-first — our team spans 45+ countries. If you want to solve complex problems at scale and impact how millions of people access and manage money, come build with us. Southeast Asia's fintech moment starts here. About the role You'll build and own the data pipelines and lakehouse architecture that turn raw data into reliable inputs powering products used by millions of people. What you'll do - Design and run batch and streaming pipelines on Databricks and Apache Spark over AWS, ingesting from databases, APIs, and event streams. - Shape our lakehouse architecture on S3 and Delta Lake, including medallion (Bronze / Silver / Gold) layering and storage optimization. - Work directly with analytics, engineering, and product teams to turn raw data into reliable, usable inputs for the business. What you'll own - Own projects end to end — from stakeholder alignment and design review through implementation, launch, and ongoing support. - Build self-service data solutions that let other teams deliver their own data needs, designed to scale and extend easily as new sources and use cases are added. - Build and maintain scalable ETL/ELT pipelines that are fault-tolerant and cost-optimized. - Optimize Spark jobs end to end — cluster sizing, caching, joins, shuffles, partitioning, and storage formats (Parquet, Delta). - Manage Databricks Workflows, jobs, cluster configurations, and the underlying infrastructure — security policies, resources, and access — responding to failures and performance issues. - Implement data governance and access control with Unity Catalog across accounts and environments, including handling of PII. What makes you a strong fit - Hands-on experience with Databricks and strong proficiency in Apache Spark (PySpark and/or Scala). - Strong Python for data engineering, plus SQL and Spark SQL for transformation and analytics. - Experience with Delta Lake and lakehouse architectures, including performance optimization. - Proven ownership — you've run projects where you knew the weak points, gathered feedback, and made your solutions easy to scale and maintain. - Experience writing clean, testable, maintainable code with Git-based version control. - Experience with infrastructure-as-code such as Terraform or Ansible is a plus — not required, and easy to pick up on the job. What we offer Build what's next in Southeast Asian fintech. Ownership and flexibility - Stock option plan — four-year vesting with a 25% cliff after the first year - Hybrid-first, with fully remote work available for eligible roles and core collaboration hours from 12:00 to 19:00 Manila time (UTC+8) - Company-provided tools and equipment - Office in Bonifacio Global City, Manila — a modern, walkable district at the centre of the Philippines' growing tech scene Health and time off - Medical insurance support for you and your family through co-funding or reimbursement, depending on your location and subject to policy limits - Access to an internal mental health support specialist - 22 vacation days, Philippine public holidays, and 15 sick days - 105 days of paid maternity leave and up to 14 days of paid paternity leave for employees relocating to Manila Relocation and family support - Relocation support for you, your family — including flights, two weeks of accommodation, visas, paperwork, and logistics - Reimbursement of eligible pet relocation expenses - US$2,500 per year for flights home - Baby and family stipends for employees relocating to Manila: US$1,000 per month for each child under two and US$500 per month for each child aged two to 18 Growth and team experience - Opportunities to learn and share your expertise through internal expert meetups, external conferences, speaking opportunities, and industry publications - Company-sponsored trips to Manila to meet and work with your team in person - Regular team offsites, sports activities, and team events - High-performing teams can earn a dedicated beach house week in Southeast Asia Considering a move to Manila? See what life with Salmon looks like https://www.youtube.com/watch?v=nYQLKhuZHIE&t=34s

Location: Paris Workplace: Hybrid ABOUT VOODOO Founded in 2013, Voodoo is a tech company that creates mobile games and apps with a mission to entertain the world. Gathering 800 employees, 7 billion downloads, and over 200 million active users, Voodoo is the #3 mobile publisher worldwide in terms of downloads after Google and Meta. Our portfolio includes chart-topping games like Mob Control and Block Jam, alongside popular apps such as BeReal and Wizz. TEAM The Engineering & Data team builds innovative tech products and platforms to support the impressive growth of Voodoo's gaming and consumer apps, keeping us at the forefront of the mobile industry. The team plays a key role in Voodoo's long-term strategy: it accelerates product diversification and provides a state-of-the-art growth engine to distribute and scale our games. We create solutions that drive growth with a pragmatic approach, ranging from simple search to complex machine learning systems. Within Engineering & Data, the Central Data & Analytics team makes data a reliable guide for the whole company. Data engineers, analytics engineers, data analysts and a product data PM work side by side to build and grow the foundations behind every critical business and product decision at Voodoo. This position is hybrid and requires 3 days/week in our Paris office. ROLE We’re looking for a Senior Data Engineer to join our Engineering & Data team. In this role, you’ll be responsible for a wide array of topics such as: - Build and operate robust data pipelines that keep pace with ever-evolving business needs, ensuring the architecture supports them cleanly. - Contribute to the codebase, ship and maintain your changes in production, and champion strong coding and data engineering practices. - Use AI coding tools (Claude Code, Codex, and whatever comes next) as a core part of your daily workflow — to move faster on pipelines, migrations, tests and documentation — while staying fully accountable for what you merge. - Look for opportunities to put AI inside our data platform, not just around it: LLM-assisted data quality checks, semantic layers, natural-language access to datasets, agent-driven internal tooling. - Take ownership of projects from initial discussions to release: feature estimation and scoping, architecture design, benchmarking of new technologies, product feedback. - Work in a very agile environment with a fast decision process. - Collaborate directly with back-end engineers, data scientists, mobile game and consumer app teams, product and marketing. PROFILE - Extensive experience as a Data Engineer or in a similar role. - A proven track record of building and optimizing data pipelines for massive volumes of data (at scale). - Strong experience with scalability, reliability, and security topics. - Hands-on experience coding with AI assistants and agentic tools — you know how to give them the right context, break work down for them, and review their output critically rather than trusting it blindly. - Genuine curiosity about modern tooling and practices: you follow how the data and AI ecosystem is evolving, try new tools on real problems, and form your own opinion instead of following hype. You can explain why you adopted something — or why you dropped it. - Strong analytical skills and comfort working with unstructured datasets. - Experience with Amazon Web Services. - Result-oriented and focused on the value your work creates. - Curious about business needs and keen to build innovative, pragmatic solutions that grow the business through data. - Excellent communication skills (you can speak and write English). - Experience with LLM-based systems (RAG, evals, prompt and context engineering) is a strong plus. - Experience in gaming, advertising, or another fast-growing company is a plus. - Familiarity with Voodoo's ecosystem: gaming, apps, advertising, analytics. OUR STACK - Amazon Web Services; Python; Spark; Scala; Terraform; SQL (Athena, StarRocks); DBT;; Airflow; Kubernetes; AI-assisted development tooling (Claude Code, MCP-based internal tools) BENEFITS - Competitive salary based on experience - Swile Lunch voucher - Gymlib (100% covered by Voodoo) - Premium healthcare coverage with SideCare, 100% covered for you and your family - Wellness activities in our Paris office - Remote Fridays

Задачи: — Проектировать, строить и оптимизировать крупномасштабные ETL, стриминговые и пакетные конвейеры обработки данных. — Реализовывать и поддерживать высокопроизводительные/низколатентные хранилища данных (например, для рекомендаций в реальном времени). — Внедрять и улучшать механизмы управления данными для обеспечения качества и надежности данных. — Ускорять инновации, создавая и улучшая инфраструктуру машинного обучения, включая фреймворки для обучения, оценки и экспериментов. — Сотрудничать с менеджерами продуктов, дата-сайентистами, инженерами и аналитиками для создания положительного влияния на клиентов. — Помогать определять цели команды. — Постоянно улучшать самоорганизацию команды. Требования: — Опыт применения принципов инженерии программного обеспечения к системам управления данными. — Умение строить надежную, масштабируемую инфраструктуру данных с использованием качественного кода, а не только SQL. — Опыт не менее 3 лет в проектах по инженерии данных. — Хорошее понимание распределенных механизмов обработки данных. — Умение диагностировать и оптимизировать медленные конвейеры данных. — Опыт работы с крупномасштабной пакетной и/или потоковой обработкой (например, Spark, Hadoop, Flink, Storm, Apache Beam, Kafka). — Владение Python или Java. — Глубокое понимание распределенных баз данных, особенно высокопроизводительных/низколатентных хранилищ данных (например, DynamoDB, Cassandra, Redis). Условия: — Программа акций для сотрудников. — Скидки 40% на товары моды и красоты Zalando, 30% на Zalando Lounge, скидки у внешних партнеров. — 2 оплачиваемых дня волонтерства в год. — Гибридный режим работы с возможностью до 60% удаленной работы в неделю. — Возможность работать из-за рубежа до 30 рабочих дней в году. — 27 дней отпуска в год с начала работы. — Помощь с релокацией (по предварительной договоренности). — Семейные услуги, включая консультации и поддержку. — Опции для здоровья и благополучия (включая Gympass). — Поддержка психического здоровья и коучинг. — Возможности развития через обучающую платформу и двухразовые отзывы от коллег.

Задачи: — Проектировать, строить и оптимизировать крупномасштабные ETL, стриминговые и пакетные конвейеры обработки данных. — Реализовывать и поддерживать высокопроизводительные/низколатентные хранилища данных (например, для рекомендаций в реальном времени). — Внедрять и улучшать механизмы управления данными для обеспечения качества и надежности данных. — Ускорять инновации, создавая и улучшая инфраструктуру машинного обучения, включая фреймворки для обучения, оценки и экспериментов. — Сотрудничать с менеджерами продуктов, дата-сайентистами, инженерами и аналитиками для создания положительного влияния на клиентов. — Помогать определять цели команды. — Постоянно улучшать самоорганизацию команды. Требования: — Опыт применения принципов инженерии программного обеспечения к системам управления данными. — Умение строить надежную, масштабируемую инфраструктуру данных с использованием качественного кода, а не только SQL. — Опыт не менее 3 лет в проектах по инженерии данных. — Хорошее понимание распределенных механизмов обработки данных. — Умение диагностировать и оптимизировать медленные конвейеры данных. — Опыт работы с крупномасштабной пакетной и/или потоковой обработкой (например, Spark, Hadoop, Flink, Storm, Apache Beam, Kafka). — Владение Python или Java. — Глубокое понимание распределенных баз данных, особенно высокопроизводительных/низколатентных хранилищ данных (например, DynamoDB, Cassandra, Redis). Условия: — Программа акций для сотрудников. — Скидки 40% на товары моды и красоты Zalando, 30% на Zalando Lounge, скидки у внешних партнеров. — 2 оплачиваемых дня волонтерства в год. — Гибридный режим работы с возможностью до 60% удаленной работы в неделю. — Возможность работать из-за рубежа до 30 рабочих дней в году. — 27 дней отпуска в год с начала работы. — Помощь с релокацией (по предварительной договоренности). — Семейные услуги, включая консультации и поддержку. — Опции для здоровья и благополучия (включая Gympass). — Поддержка психического здоровья и коучинг. — Возможности развития через обучающую платформу и двухразовые отзывы от коллег.

Задачи: - Реализация высоконагруженных конвейеров обработки данных для обеспечения надежной и бесперебойной репликации данных из ИТ-систем Банка. - Реализация комплексных задач по подготовке данных в целевых аналитических хранилищах (DataLake, SandBox, FeatureStore) для построения признаков, необходимых для разработки моделей машинного обучения. - Разработка и поддержание в актуальном состоянии документации по разработанному функционалу. - Своевременное отражение статуса выполнения задач в Jira. - Проверка качества кода (код-ревью), написанного инженерами и младшими инженерами данных. Требования: - Python - уверенное знание структур данных и алгоритмов, эффективное применение принципов ООП и ФП (Функциональное программирование), опыт написания модульных и интеграционных тестов, знание и опыт применения библиотек обработки и анализа данных - numpy, pandas. - Опыт разработки и внедрения в промышленную эксплуатацию сервисов загрузки и обработки неструктурированных и слабо структурированных данных (текст, xml, json) из внешних источников. - Способность разобраться с API поставщиков данных, используя доступную документацию. - SQL - умение создавать сложные запросы с использованием аналитических оконных функций и использовать инструменты профилирования для оптимизации их производительности, опыт работы с БД Oracle, Postgres, Greenplum. - Уверенное знание и опыт работы с инструментами разработки, планирования и мониторинга рабочих процессов (workflow engines) пакетной обработки данных. - Airflow. - Опыт разработки сложных, высоконагруженных приложений обработки данных на основе PySpark, уверенное знание настроек Spark и их влияния на производительность приложений Spark.

Location: Limassol; Athens; Nicosia Workplace: hybrid The Role: Are you passionate about enterprise database systems, adept with both on-premises and cloud environments, and driven by operational reliability?   If you thrive in a dynamic environment where performance tuning, data security, and high availability fuel your growth, we want to connect with you! Join our team as a Database Administrator and be part of a community that values your expertise and encourages your continuous advancement. The main responsibilities of the position include: Manage and support various databases (Oracle, MySQL, PostgreSQL, MongoDB) on-premises as well as in the cloud, handling daily support, performance optimisations, infrastructure improvements, backups, and replication streams Be the primary DBA for some databases, collaborate with other DBA team members to keep the tasks evenly distributed between everyone Handle migrations of various data sets and schemas between distinct database environments Monitor database performance metrics continuously and proactively troubleshoots and resolves structural or transactional issues Provide technical direction and guidance towards DB configuration Work in close cooperation with the Information Security Department to maintain security, access rights and compliance of all databases Recommend and implements emerging database technologies Collaborate effectively with other departments to achieve operational and project related goals Main requirements: BSc/MSc in Information Technology or any other relevant field Minimum 3 years’ experience in a similar position, preferably in the financial services industry Hands-on experience with major DB engines (MSSQL, MySQL, Oracle, PostgreSQL, MongoDB, or ClickHouse) alongside strong SQL writing and optimization skills Solid knowledge of AWS services (RDS, DMS, S3, IAM), with additional cloud experience (Azure, Oracle Cloud, MongoDB Atlas) considered a plus Strong knowledge of Linux/Windows environments, Shell scripting, and database/infrastructure monitoring tools (CloudWatch, OEM, Zabbix, Percona Toolkit, NewRelic) Excellent verbal and written communication skills in English Proven ability to collaborate effectively across cross-functional teams High accountability, strong attention to detail, and an adaptable mindset focused on continuous upskilling and operational efficiency Benefit from: Attractive remuneration package plus performance related reward Private health insurance Corporate pension fund Intellectually stimulating work environment Continuous personal development and international training opportunities The Hiring Experience: What Awaits You Let’s Connect – Intro Chat with Talent Acquisition Deep Dive – First Interview with Your Future Team Test your edge – Aptitude / Personality Assessment Final Connection – Final Interview All applications will be treated with strict confidentiality!   By submitting this application, I confirm that I have read and agree to the terms of the Privacy Policy and the Confidentiality Undertaking.

Задачи: — Проектировать и разрабатывать ETL/ELT пайплайны по цепочке Source → ODS → DDS → витрины данных. — Строить витрины и схемы под аналитику и отчётность; оптимизировать SQL (индексы, партиционирование, предикативный pushdown). — Настраивать доступ к данным через федеративные SQL-движки, REST/JSON API, батч- и файловые выгрузки, асинхронную обработку тяжёлых выборок. — Вести пайплайны в Airflow с инкрементальной загрузкой, идемпотентностью и контролем качества данных (DQ). — Вести каталог данных, глоссарий и data lineage; следить за согласованностью источников. — Доводить задачи до прода в GitOps-флоу (GitLab CI + ArgoCD), контейнеризация (Docker / K8s). Требования: — Уверенный Python и очень уверенный SQL (оконные функции, оптимизация запросов). — Опыт построения ETL/ELT-пайплайнов и оркестрации (Airflow или аналог). — Понимание моделирования данных и хранилищ (DWH / DataMart, слои ODS/DDS, нормализация, партиционирование). — Опыт с реляционными и аналитическими СУБД (PostgreSQL; плюсом — Vertica / Trino / ClickHouse). — Понимание Git, CI/CD и контейнеризации (Docker), базовое понимание Kubernetes. — Внимание к качеству данных, идемпотентности и инкрементальной загрузке. — Интерес к финансовому домену: транзакции, отчётность, регуляторные данные, справочники. Плюсом будет: — Федеративные движки (Trino / Presto), каталоги данных и data lineage (OpenMetadata / DataHub). GitOps (ArgoCD), стриминг (Kafka), dbt, IaC. — Опыт с финансовыми и регуляторными данными, витринами для отчётности, безопасностью данных. — Базовое понимание LLM/RAG (эмбеддинги, retrieval) — как смежное направление команды. Условия: — Работа с современным data-стеком в финансовом домене национального масштаба. — Менторство и турбо-рост в команде, которая катает продукты в прод каждый месяц. — ДМС для вас и членов семьи. — Оплачиваемый отпуск и 100% официальное оформление.

Задачи: — Обеспечивать стабильную и бесперебойную работу кластеров PostgreSQL — Развёртывать новые экземпляры баз данных и кластеры — Настраивать и поддерживать решения высокой доступности (HA) — Реализовывать и поддерживать процессы резервного копирования и восстановления — Автоматизировать рутинные задачи и интегрировать утилиты управления базами данных — Мониторить производительность, выявлять узкие места и устранять их Требования: — Опыт управления командой — Глубокие знания PostgreSQL — Опыт администрирования баз данных не менее 5 лет — Владение Linux — Опыт работы с Bash и Python скриптами — Понимание принципов высокой доступности и резервного копирования — Опыт мониторинга баз данных и анализа производительности Хорошо, если есть: — Знания Docker, Jenkins, Ansible, Terraform — Опыт работы с Kubernetes (EKS или самостоятельное управление) — Знакомство с системами контроля версий (Git) — Опыт работы с Jira и Confluence — Опыт или знания в области финансов и трейдинга — Знакомство с платформой TradingView Условия: — Постоянный контракт — Гибкий график с широким диапазоном начала рабочего дня — Гибридный формат работы: удалённо и в офисе — Пакет релокации с поддержкой визы, транспортировки и проживания — Частная медицинская страховка — Премии за результаты работы — Обучение и наставничество — Премиум-подписка TradingView — Ежегодные командные мероприятия — Хорошо оборудованное рабочее место с тренажёрным залом и дополнительными бонусами

Задачи: — Разработка и поддержка real-time feature store на базе Apache Flink для ML-решений — Создание и масштабирование потоковых конвейеров обработки данных объемом в терабайты ежедневно — Обеспечение качества данных, валидации и мониторинга данных end-to-end — Поддержка низколатентных (<100ms p99) потоков данных для систем выбора рекламы и ценообразования — Тесное взаимодействие с командами Data Science, Backend и Infrastructure Требования: — Опыт построения и масштабирования инфраструктуры данных или потоковых систем в продакшене на значительном масштабе — Знание распределенных систем, событийно-ориентированных архитектур и высокопроизводительных потоковых конвейеров — Сильные навыки backend-разработки, особенно на Java — Практический опыт работы с Kafka, Flink или аналогичными технологиями потоковой обработки — Понимание взаимодействия продакшен-систем данных с ML-командами и влияния на производительность ML — Ориентация на создание инфраструктуры, обеспечивающей реальное время и интеллектуальные решения Условия: — Работа в Гамбурге в гибридном формате (3 дня в офисе) — Полная поддержка релокации и визовая поддержка для международных кандидатов — Зарплата в диапазоне 85-100 тыс. евро в год Технологический стек: Kafka, Apache Flink, Go, Java, AWS (S3, DynamoDB), Redis, Druid, Kubernetes, Terraform, Airflow, Prometheus, Grafana, ELK

Задачи: — Проектировать и развивать архитектуру корпоративного Data Warehouse — Строить ELT-пайплайны с использованием Python — Поддерживать Master Data Management (MDM) и качество данных — Разрабатывать дашборды и отчёты в Power BI — Управлять рабочим пространством Power BI и доступом — Взаимодействовать с командами аналитики, продукта и технологий Требования: — Опыт 3+ года в BI, Data Analyst или BI Developer — Уверенное владение SQL (PostgreSQL, BigQuery) — Опыт проектирования DWH и моделирования данных — Знание Python (pandas, SQLAlchemy, Airflow или аналогичные инструменты) — Опыт работы с Power BI (отчёты, дашборды, администрирование) — Глубокое понимание BI-систем и рабочих процессов Плюсы: — Опыт в e-commerce, игровой индустрии или цифровых продуктах — Знание Power Query, Power Pivot — Опыт с Looker Studio, QlikView — Опыт автоматизации отчётности Условия: — Работа в быстрорастущей fintech-компании — Высокая степень ответственности и реальное влияние на продукт — Международная команда и современный офис — Зарплата 5000-8000 евро net — Поддержка релокации (перелёт, проживание, виза) — Гибридный формат работы в Лимассоле

О ПРОЕКТЕ VADAROD расширяет команду! Мы ищем эксперта, который усилит нашу работу с данными и поможет вывести КХД на новый уровень. Если ты мастерски владеешь DBT и знаешь, как строить отказоустойчивые модели данных — нам по пути! ТВОИ КЛЮЧЕВЫЕ ВЫЗОВЫ — Transformation: Создание эффективного слоя трансформации сырых данных. — Modeling: Проектирование концептуальных, логических и физических моделей данных для КХД. — Architecture: Прямое участие в разработке архитектуры решений. — Quality: Участие в Code Review и внедрение лучших практик разработки. МЫ ЖДЕМ ОТ ТЕБЯ — Tooling: Уверенный опыт работы с DBT, CDC или Databricks. — Coding: Знание Python и умение писать/отлаживать действительно сложные SQL-запросы. — Design: Практические навыки проектирования баз данных и хранилищ (DWH). БУДЕТ ПЛЮСОМ — Опыт в финтех-домене или понимание процессов финансовых организаций. — Работа с Apache Airflow, Debezium или Greenplum.

Location: San Francisco; New York Workplace: Hybrid ABOUT BASETEN Baseten powers mission-critical inference for the world's most dynamic AI companies, like Cursor, Notion, OpenEvidence, Abridge, Clay, Gamma, and Writer. By uniting applied AI research, flexible infrastructure, and seamless developer tooling, we enable companies operating at the frontier of AI to bring cutting-edge models into production. We're growing quickly and recently raised our $1.5B Series F https://www.baseten.co/blog/announcing-our-series-f/, led by Altimeter Capital, Conviction Partners, and Spark Capital. Join us and help build the platform engineers turn to ship AI products. THE ROLE We’re hiring a Data Engineer to build and scale Baseten’s internal data platform. This role sits at the intersection of data engineering, analytics, and data science, transforming raw product and business data into reliable datasets that power decision-making. You’ll design the data models, pipelines, and analytics infrastructure that enable teams across Product, Engineering, Finance, Marketing, and Sales to understand usage and performance. This includes working with AI inference, infrastructure, and observability data to generate insights about the product, business operations and platform economics. You’ll partner closely with stakeholders to build robust, scalable pipelines, define company-wide metrics that inform strategy and planning. RESPONSIBILITIES - Design and maintain core data models and semantic layers - Develop and orchestrate batch and streaming data pipelines using technologies such as Apache Beam, Kafka, Airflow, or similar frameworks - Analyze inference and infrastructure telemetry, including data from OpenTelemetry, Grafana, and other observability tools - Define and maintain company-wide metrics across product usage, performance, and customer lifecycle - Enable self-service analytics through agents and tools, with well-structured semantic layers and context - Ensure data reliability and quality through testing, documentation, and governance PREFERRED QUALIFICATIONS - Understanding of inference metrics such as latency, throughput, token usage, and model performance - Experience supporting B2B SaaS and/or consumption-based platforms - Application of forecasting and predictive modeling (e.g., ARIMA, Prophet) to business processes BENEFITS - Competitive compensation, including meaningful equity - (U.S. only) 100% coverage of medical, dental, and vision insurance for employee and dependents - Flexible PTO policy including company wide Winter Break (our offices are closed from Christmas Eve to New Year's Day!) - Paid parental leave - Fertility and family-building stipend through Carrot - (U.S. only) Company-facilitated 401(k) - Exposure to a variety of ML startups, offering unparalleled learning and networking opportunities. Apply now to embark on a rewarding journey in shaping the future of AI! If you are a motivated individual with a passion for machine learning and a desire to be part of a collaborative and forward-thinking team, we would love to hear from you. At Baseten, we are committed to fostering a diverse and inclusive workplace. We provide equal employment opportunities to all employees and applicants without regard to race, color, religion, gender, sexual orientation, gender identity or expression, national origin, age, genetic information, disability, or veteran status. We are an Equal Opportunity Employer and will consider qualified applicants with criminal histories in a manner consistent with applicable law (by example, the requirements of the San Francisco Fair Chance Ordinance, where applicable).

Location: Athens; Limassol Workplace: hybrid The Role:  The Data Science team at XM is seeking a skilled Senior Data Engineer with a strong background in data science. The ideal candidate should have extensive experience in designing, building, and maintaining data infrastructure and pipelines that support machine learning models and large-scale analytics. The role involves close collaboration with data scientists, data analysts, and other stakeholders to ensure data quality and accessibility, driving data-driven decision-making and implementing AI solutions across the organization. The main responsibilities of the position include: Design, develop, and maintain scalable data pipelines for data transformation and preparation. Prepare datasets for data analysts and data scientists for exploratory data analysis, A/B testing, model training, and validation. Ensure data quality and consistency across various sources. Deploy machine learning models and AI tools to production environments. Collaborate with data scientists to improve data models and support business intelligence tools. Build and maintain data warehousing solutions. Enforce data governance and security policies. Work with cross-functional teams to understand data requirements and provide technical solutions. Mentor junior data engineers and provide technical guidance. Main requirements: MSc or PhD in Data Science, Computer Science, Physics, Mathematics, or a related field. 4+ years of experience with a focus on data engineering and Python software development (Pandas, NumPy, Scikit-learn) Experience with AWS, Google Cloud, or Azure cloud services Extensive experience with relational and non-relational databases. Proven experience with machine learning. Demonstrated experience in big data processing and analytics. Strong analytical thinking and problem-solving abilities. Effective communication skills to convey data-driven insights. Fluency in English Language Benefit from: Attractive remuneration package Private health insurance Corporate pension fund Intellectually stimulating work environment Continuous personal development and international training opportunities The Hiring Experience: What Awaits You Let’s Connect – Intro Chat with Talent Acquisition Deep Dive – First Interview with Your Future Team Bring It to Life – Role-Specific Take-Home Task Final Connection – Final Interview All applications will be treated with strict confidentiality!   By submitting this application, I confirm that I have read and agree to the terms of the Privacy Policy and the Confidentiality Undertaking.