Location: New York; Stockholm; San Francisco
Workplace: OnSite
ABOUT US:
AI NEEDS A NEW INFRASTRUCTURE LAYER. WE'RE BUILDING IT AT MODAL.
Every era of computing brought new workloads that previous infrastructure couldn't support: mainframes, databases, and the cloud. Each time, the company that rebuilt the layer underneath defined the decade. AI is no different, except it touches everything instead of one slice, and the window to build the layer underneath it is open right now.
Our customers include category-defining companies like Ramp https://modal.com/blog/how-ramp-built-a-full-context-background-coding-agent-on-modal, Cognition, DoorDash, and Suno. They rely on Modal for instant GPU access, sub-second container starts, and native storage, so it's simple to serve low-latency inference, fine-tune models, and access production-ready sandboxes at scale.
We've passed $1B in annualized run rate, up 15x from a year ago. In October 2026 we raised a $750M Series D led by Accel at a $15.75B valuation.
Our team includes creators of popular open-source projects (e.g.,Seaborn https://github.com/mwaskom/seaborn,Luigi https://github.com/spotify/luigi), academic researchers, international olympiad medalists, and experienced engineering and product leaders with decades of experience.
THE ROLE:
We’re growing our Data team and are looking for our first few key hires to build self-serve data tools and drive business strategy in the right direction.
The mission of the Modal Data team is to make it easy to track company goals, make evidence-backed decisions, and prioritize the right work. We do this via:
- Self-serve AI analytics tools (Hex, Snowflake)
- Embedding with teams as a “data adviser,” providing strategic analysis and consulting
WHAT YOU'LL WORK ON:
- Contribute to building the most modern analytics stack https://modal.com/blog/analytics-stack in data today to support AI-driven self-serve analysis, key metrics tracking, and external customer reporting
- Influence work on new products like LLM Inference Endpoints https://modal.com/blog/qwen3-8-2-4t-a95b-now-available-on-modal through product analytics tracking
- Identify millions of dollars of cost savings and optimization across our tools and financial operations
- Write data pipelines that power the operations of our business, such as our cloud compute economics or sales comp
- Create foundational datasets that can be used by people and AI tools to answer questions around product use cases, financial reporting, and marketing campaigns
YOU MAY BE A FIT IF:
- You’re fluent in SQL and proficient in Python
- You have professional experience with at least 2 of the following tools: Snowflake, dbt, dlt, Modal, Hex, PostHog
- You extend your work beyond just data reporting and into action and impact
- You have high attention to detail
- You’re an excellent and precise communicator
- You’re personable and great at building relationships
NICE-TO-HAVE:
- Experience with AI products, especially LLM inference and sandboxes
- Experience in fin ops, fraud, sales ops, or risk, especially in the context of AI (e.g. token cost optimization)
- Project management skills
- Strong presence in the data community online and offline
Задачи:
— Проектирование и развитие процессов сбора, загрузки, преобразования и передачи данных (ETL/ELT)
— Разработка и сопровождение пайплайнов обработки больших объемов данных
— Работа с реляционными и нереляционными базами данных
— Анализ структуры и качества данных, выявление дублирования, пропусков и несоответствий
— Разработка SQL-запросов, процедур, скриптов и механизмов обработки данных
— Построение интеграционного взаимодействия между информационными системами и источниками данных
— Участие в разработке и развитии DWH / Data Lake / аналитических хранилищ
— Настройка процессов регулярной загрузки и синхронизации данных
— Обеспечение контроля качества, полноты и целостности данных
— Оптимизация запросов и процессов обработки больших объемов данных
— Анализ источников данных и определение необходимых таблиц, полей, связей и бизнес-смыслов
— Участие в проектировании моделей данных и структуры хранилищ
— Взаимодействие с системными и бизнес-аналитиками, разработчиками, архитекторами и DevOps
— Подготовка технической документации по потокам данных, интеграциям и структуре БД
— Участие в тестировании и приемке интеграционных решений
— Поиск и устранение проблем в процессах загрузки и обработки данных
— Участие в реализации интеграционных решений между крупными государственными информационными системами
Требования:
— Опыт работы от 3 лет в роли Data Engineer / инженера по данным
— Опыт работы с большими объемами данных и высоконагруженными системами
— Уверенное знание SQL и опыт работы с СУБД
— Понимание принципов построения DWH, Data Lake и ETL/ELT
— Опыт разработки и сопровождения пайплайнов обработки данных
— Навыки анализа структуры, качества и взаимосвязей данных
— Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных
— Понимание принципов интеграции информационных систем
— Готовность работать с крупными государственными и медицинскими информационными системами
Условия:
— Работа над масштабным государственным проектом в сфере цифрового здравоохранения Казахстана
— Работа с большими объемами данных и сложными интеграциями
— Участие в развитии архитектуры данных и хранилища
— Профессиональный рост и развитие компетенций Data Engineering
— Взаимодействие с командой аналитиков, разработчиков, архитекторов и DevOps
— Оформление по ГПХ / ДВОУ
— График 5/2, 09:00–18:00
— Обед 13:00–14:00
— Формат работы: только офис
— Адрес: г. Астана, пр. Кабанбай батыра, 17
О проекте:
Мы строим Customer Intelligence & Personalization Platform для зарубежной экосистемы бизнесов.
Задачи:
— Принимать технические решения и самостоятельно реализовывать ключевые части платформы.
— Владеть архитектурой и развитием Data Core.
— Проектировать слои Bronze / Silver / Gold и модели данных.
— Исследовать банковские, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику.
— Строить pipelines от raw-данных до подготовленных data products.
— Разрабатывать трансформации на SQL / dbt / Python.
— Определять инженерные стандарты для ELT, data modelling, metadata, lineage и data quality.
— Развивать data catalog и metadata-as-code подход.
— Проектировать data contracts и интеграции Data Core с другими компонентами.
— Переводить исследовательские решения и ручные процессы в production.
— Работать с Git, CI/CD, Docker, Linux и закрытыми Dev/UAT-контурами.
— Взаимодействовать с инженерами и data scientist в команде.
Требования:
— Опыт работы Lead / Staff / Principal Data Engineer или сильного Senior с архитектурным ownership.
— Опыт проектирования и самостоятельной реализации data platform / DWH / Lakehouse.
— Знания Core banking / legacy banking systems.
— Опыт с Customer 360 / Golden Record / MDM.
— Сильный SQL и уверенный Python.
— Опыт работы с dbt или аналогичными transformation frameworks.
— Опыт работы с Airflow / Dagster / Prefect или аналогами.
— Хорошее понимание data modelling, historization, grain и master entities.
— Практический опыт data quality, lineage и metadata management.
— Знание Data Vault 2.0.
— Опыт работы с OpenMetadata или другими data catalog solutions.
— Умение самостоятельно принимать технические решения и отвечать за результат.
— Опыт работы с плохо документированными источниками.
— Навыки работы с Git, CI/CD, Docker, Linux.
— Практический AI-native способ разработки.
Условия:
— Оформление: ИП.
— Формат работы: полная занятость.
— Локация: Ереван либо готовность к регулярным командировкам (до 2 раз в месяц на несколько дней) в Ереван для работы с данными и специалистами заказчика.
— Уровень дохода обсуждается индивидуально.
ОфисleadЕреван
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
— Проектирование архитектуры хранилищ данных;
— Сопровождение существующих кластеров ClickHouse;
— Ревью и оптимизация SQL-запросов и схем данных совместно с разработчиками;
— Конфигурирование и оптимизация инстансов ClickHouse;
— Настройка и оптимизация процессов репликации и шардинга, конфигурация Zookeeper;
— Разбор и устранение сложных инцидентов, включая расследование деградации и потерь данных.
Требования:
— Опыт работы с Linux;
— Глубокие знания устройства и принципов работы ClickHouse (движки, индексы, репликация, шардинг, best practics);
— Уверенное владение Bash и SQL;
— Опыт работы с системами мониторинга.
Будет плюсом:
— Базовые навыки программирования на Python (решение рутинных задач);
— Опыт работы с системами управления конфигурацией, такими как Ansible, Puppet или SaltStack;
— Продвинутое знание и опыт работы с реляционными СУБД: MySQL и/или PostgreSQL.
Условия:
Официальное оформление, медицинская страховка, рабочая виза, компенсация английского, и многое другое подробнее в лс.
Ipotekabank — банк в Узбекистане, входящий в международную финансовую OTP Group, специализирующийся на ипотечном и розничном кредитовании.
Вакансии:
- Senior Software Engineer (AI)
- Senior/Middle Data Engineer
Офис в Ташкенте.
Задачи:
— проектировать, разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-пайплайны
— собирать, обрабатывать и трансформировать данные из различных источников
— разрабатывать и сопровождать слои DWH, витрины данных и data marts
— настраивать интеграцию источников данных: CRM, ERP, BI и внешних сервисов
— разрабатывать внутренние сервисы и API на Python
— заниматься мониторингом, логированием и устранением ошибок
Требования:
— практический опыт работы с Python, SQL, Airflow, ETL/ELT и DWH
— опыт разработки и поддержки data pipelines
— знание реляционных СУБД
— опыт работы с API
Задачи:
— Разрабатывать и оптимизировать Spark-пайплайны для обработки данных в масштабе (200+ млн строк ежедневно)
— Настраивать хранение и доступность данных в DWH
— Автоматизировать интеграцию данных: продажи, акции, цены, остатки, погода, календари
— Работать в связке с Data Science-командой, обеспечивая стабильный и качественный поток данных для моделей
— Участвовать в развитии платформы прогнозирования спроса, делая её более надёжной, масштабируемой и удобной
Требования:
— null
Условия:
— null
