Дата-инженер вакансии

Задачи: – Разработка и оптимизация ETL-процессов с использованием Python и SQL. – Разработка и внедрение масштабируемых конвейеров обработки данных для обработки различных источников данных. – Работа с реляционными базами данных (например, PostgreSQL, Oracle) для обеспечения эффективного хранения и извлечения данных. – Оптимизация SQL-запросов и скриптов Python для повышения производительности и удобства сопровождения. – Внедрение надежной обработки ошибок, ведение журналов и мониторинг для конвейеров обработки данных. – Взаимодействие с межфункциональными командами для интеграции и управления источниками данных. Требования: – Более 5 лет опыта в области проектирования данных. – Навыки работы с Python и SQL на экспертном уровне – умение писать эффективный, масштабируемый и поддерживаемый код. – Обширный опыт в проектировании ETL-процессов и работе с большими массивами данных. – Глубокое понимание оптимизации производительности баз данных и оптимизации запросов. – Опыт работы с моделированием данных и проектированием схем. – Знание решений для облачного хранения данных (Azure, AWS или GCP). – Высокие навыки решения проблем и способность работать самостоятельно. – Желательно: опыт работы с PySpark, оркестраторами и знание CI/CD для автоматизации процесса развертывания. Условия: – Полностью удаленная позиция с гибкими условиями работы.

Требования к кандидату: - 6+ years commercial Data Engineering - Enterprise-scale data pipelines & platforms - Microsoft Azure data services - Azure Databricks + Apache Spark - Azure Data Factory - Microsoft Fabric + modern cloud analytics - Azure Data Lake (ADLS) or equivalent - Strong SQL + ETL/ELT - Medallion architecture + reusable frameworks - CI/CD & DevOps (Azure DevOps preferred)

Задачи: — Проектировать и разрабатывать пайплайны загрузки данных, оптимизируя их под потребности команд-потребителей — Проектировать загрузку данных, раскладку по слоям, витрины в ClickHouse, включая выбор движка таблиц, ключей сортировки, партиционирования, шардирования и репликации — Оптимизировать запросы и хранение данных, выявлять и устранять причины медленных запросов и аномального роста таблиц — Разрабатывать и поддерживать DAGи в Apache Airflow с учетом идемпотентности, ретраев, бэкфиллов и зависимостей между задачами — Обеспечивать качество данных через проверки полноты и консистентности, сверки между системами, алертинг и мониторинг пайплайнов — Взаимодействовать с продуктовыми командами и аналитиками для разбора требований, согласования контрактов данных, объяснения ограничений и предложения вариантов Требования: — Опыт работы с ClickHouse, включая идентификацию проблем на кластере и работу с распределенной БД — Уверенное владение SQL и опыт работы с большими объемами данных (таблицы 50+ Тб) — Владение Python для разработки пайплайнов и бекенда на FastAPI — Опыт работы с Apache Airflow, включая разработку и эксплуатацию DAGов в продакшене — Опыт работы с Apache Kafka, понимание модели топиков, партиций, консьюмер-групп, оффсетов и семантики доставки, опыт построения загрузки из Kafka в хранилище — Опыт интеграции данных из REST API и реляционных БД (PostgreSQL и аналоги), включая инкрементальную загрузку и работу с изменениями данных

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.

Компания Tabby ищет опытного инженера данных для работы в команде Data Services. В обязанности входит разработка внутренних решений, включая Feature Store, а также выполнение операционных задач. Ключевые задачи включают создание хранилищ данных и других сервисов обработки, разработку конвейеров EL/ELT/ETL, а также интеграцию новых инструментов для обработки и хранения данных. Требуется опыт от 3 до 5 лет в роли инженера данных, инженера машинного обучения или бэкенд-инженера, умение создавать высокопроизводительные и масштабируемые системы обработки и хранения данных, а также знание систем управления событиями и потоковых конвейеров. Необходимы навыки программирования на Python с применением лучших практик, владение SQL и его эффективным использованием, а также понимание современных методов проектирования систем. Технологический стек включает Airflow, Debezium, BigQuery или Clickhouse, PostgreSQL или CockroachDB, Docker, GitLab (CI/CD), GCP. Также важен опыт работы с REST API, GRPC API, брокерами сообщений и очередями.

About LawnStarter LawnStarter is the nation's leading on-demand marketplace for lawn care and outdoor services, with over $100M in annual bookings. The company is expanding beyond lawn care to become a one-stop shop for all home services, operating across three brands (LawnStarter, Lawn Love, Home Gnome) on a single shared platform. About Analytics at LawnStarter The analytics team supports the entire company including product, marketing, operations, and finance. The data platform includes a centralized Redshift data warehouse, modeled in dbt and orchestrated by Airflow, with Segment feeding event data. The team is mid-migration to Lightdash as the single BI platform, replacing Tableau and Metabase. Currently, data quality, tracking standards, and platform hygiene are side tasks handled by analysts. The Role The Analytics Engineering Manager will be the first dedicated person for data governance, responsible for data trustworthiness and the roadmap to improve it quarterly. Responsibilities include ensuring quality and freshness of source data, pipelines, reports, metric definitions, Segment event tracking standards, Lightdash workspace health, data feeding ML models, and data security. The role involves collaborating with product, marketing, ops, and finance to prioritize platform work. It is a hands-on role starting solo, building automation, checks, fixing issues, and establishing scalable processes. Eventually, the manager will hire a Lead Analytics Engineer and grow the function as needed. Key differentiators of the role: - First dedicated governance role, reshaping existing standards. - Owns the data roadmap, discovering business needs and prioritizing work. - Whole-stack ownership from source data to ML models. - Leading the migration to Lightdash, setting up permissions and norms. Responsibilities: - Develop and manage the data roadmap balancing business needs and platform health. - Automate monitoring of data quality and freshness, resolve incidents. - Maintain data lineage and impact analysis to assess downstream effects of changes. - Administer Lightdash workspace, permissions, and rollout. - Extend and guard the semantic layer with governed metric definitions. - Govern Segment event tracking catalog, standards, and drift detection. - Ensure AI data readiness for internal AI tools querying the warehouse. - Manage data security, privacy, access controls, and compliance with US state laws. - Maintain governance documentation, ownership models, and review processes. Challenges to solve: - Convert business requests into a prioritized data roadmap. - Ensure Lightdash migration improves platform usability without dashboard sprawl. - Complete and maintain a trustworthy semantic layer. - Manage event-tracking standards and prevent entropy. - Proactively detect and prevent data pipeline breakages with automation and lineage. Success metrics for year 1: - Zero pipeline incidents from unannounced data changes. - Zero freshness incidents; stakeholders never see stale dashboards. - All business areas use official, well-maintained metrics and dashboards. - Every Segment event has an owner and meets standards. - Governance operates as a documented, sustainable system. Requirements: - Passion for data governance as a craft. - Daily use of AI tools for automation, anomaly triage, and documentation. - Hands-on manager who codes, debugs, and configures personally. - Product-minded, able to translate vague requests into prioritized plans. - Automation-first approach to quality checks. - Ability to enforce standards with clear rules and good tooling. Role exclusions: - Not a large-team leadership role; starts solo with potential to hire one lead. - Not a policy or committee role; hands-on fixing with code and conversations. - Not a BI analyst role; focuses on platform and guardrails, not dashboard building. - Not a mature system babysitting role; involves building and evolving the platform. Technologies involved: - Warehouse & pipelines: Redshift, dbt, Airflow - Ingestion: Fivetran, custom Airflow pipelines - Event tracking: Segment - BI tools: Lightdash (primary), Tableau and Metabase (sunsetting) - AI tooling: Claude Code, Codex, Brain (internal AI toolkit) - Observability: AI-powered Analytics Engineer agent for monitoring and anomaly detection Benefits: - Base salary $75k-$120k/year - Fully remote with asynchronous collaboration - Flexible PTO Equal employment opportunity statement included.

Задачи: — Владение дорожной картой данных: выявление потребностей продукта, маркетинга, операций и финансов в данных, приоритизация задач с учетом состояния платформы и последовательное планирование инвестиций. — Обеспечение качества и актуальности данных: автоматический мониторинг источников данных, конвейеров и отчетов, выявление изменений в схемах и источниках до возникновения проблем, управление инцидентами. — Анализ происхождения данных и влияния изменений: создание живой карты от источника до отчетов, оценка влияния изменений на downstream компоненты до их внедрения, внедрение контрактов данных с инженерией. — Администрирование Lightdash: настройка структуры рабочего пространства, прав доступа, обучение пользователей, поддержание порядка и производительности. — Управление семантическим слоем: расширение и поддержка единого определения метрик, предотвращение неконтролируемого роста. — Управление каталогом событий Segment: проверка новых событий на соответствие стандартам, поддержание соответствия с продакшеном, развитие правил и обнаружение отклонений. — Обеспечение готовности данных для AI: контроль доступа AI-инструментов к данным, поддержание документации, консистентности и безопасности. — Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных: контроль доступа, обработка персональных данных в соответствии с законами штатов США, регулярные проверки. — Поддержка системы управления: документация, модели владения и циклы обзора для устойчивой работы процессов. Требования: — Профессиональное отношение к управлению данными, стремление к поддержанию чистоты и надежности систем. — Активное использование AI-инструментов для автоматизации проверок, обработки аномалий и документации. — Практический опыт управления командой и самостоятельной работы с SQL, Airflow, настройкой прав доступа. — Ориентация на продукт, умение превращать запросы бизнеса в приоритетный план. — Стремление к автоматизации повторяющихся проверок. — Умение устанавливать стандарты и добиваться их соблюдения с помощью инструментов и коммуникации. Условия: — Базовая зарплата $75,000-$120,000 в год. — Полностью удаленная работа с асинхронным взаимодействием. — Гибкий отпуск по результатам работы. Описание роли: — Первая позиция, посвященная управлению данными и их качеством в компании. — Роль с полным владением цепочкой данных от источника до отчетов и моделей машинного обучения. — Роль с практической деятельностью и последующим расширением команды. — Не руководящая большая команда, а построение и развитие функции. — Не роль BI-аналитика или политика, а инженерно-управленческая позиция. Технологии: — Хранилище и конвейеры: Redshift, dbt, Airflow. — Интеграция данных: Fivetran, кастомные Airflow конвейеры. — Отслеживание событий: Segment. — BI-платформы: Lightdash (основная), Tableau и Metabase (выводятся). — AI-инструменты: Claude Code, Codex, Brain (внутренний AI-инструмент). — Наблюдение: AI-агент для мониторинга свежести, обнаружения аномалий и lineage dbt.

Nitka Technologies is an international IT company specializing in custom software development and IT consulting. The position is for a Senior Data Engineer working with Delphix technology. The work format is remote.

Задачи: — Строить крупномасштабные конвейеры данных, обрабатывающие миллиарды событий ежедневно. — Проектировать и развивать платформу самообслуживания для хранилища данных и бизнес-аналитики для игровых команд. — Проектировать и развивать конвейеры машинного обучения для поддержки дата-сайентистов в создании новых моделей на основе игровых данных. — Применять практики непрерывной интеграции и доставки. — Оптимизировать тестирование, инструменты и качество данных. — Сотрудничать с инженерами данных, дата-сайентистами, бизнес-аналитиками, командами маркетинга и продуктовых команд. Требования: — Обучение или недавнее завершение обучения по специальности компьютерные науки, программная инженерия или смежные области. — Понимание принципов проектирования ПО, объектно-ориентированного программирования, паттернов проектирования, алгоритмов и структур данных. — Навыки программирования на Python, Java, C# или аналогичных языках. — Знание реляционных баз данных. — Интерес к построению конвейеров данных и работе с крупномасштабными данными. — Возможность работать в гибридном формате на территории Белграда, Сербия. Условия: — Оплачиваемая стажировка на полный рабочий день с гибкостью в связи с учебой. — Наставничество и поддержка от опытных разработчиков игр, помощь в развитии карьеры. — Коллаборативная среда, основанная на прозрачности, доверии и командной работе. — Обеды, закуски, напитки, доступ в спортзал, организованные спортивные мероприятия, эргономичные рабочие места и современное техническое оборудование. — Доступ к игровой комнате для детей, музыкальному уголку, настольным играм, видеоиграм и последним игровым консолям. — Возможность внести вклад в игры, которыми пользуются миллионы пользователей.

Задачи: – Разработка и рефакторинг ETL/ELT пайплайнов на pyspark; – Разработка и поддержка OLAP движков Starrocks/Clickhouse; – Поддержка текущих пайплайнов на Greenplum и Hadoop; – Миграция с HDFS на S3; – Оптимизация spark-приложений. Требования: – Опыт работы с Python от 3 лет; – Глубокое знание SQL и опыт работы с большими данными; – Опыт работы с Apache Airflow; – Опыт проектирования и разработки ETL/ELT процессов; – Опыт работы с колоночными БД (ClickHouse); – Знание принципов построения Data Warehouse и Data Lake; – Понимание разницы между OLTP/OLAP системами; – Уверенная работа c linux и git; – Понимание процессов ci/cd.

Требуется Data Engineer, который возьмёт на себя задачи, не связанные напрямую с аналитикой, включая автоматизацию создания отчётов, преобразование моделей в сервисы и оптимизацию запросов. Также необходимо наладить процесс код-ревью и внедрить CI/CD пайплайн для повышения эффективности разработки и поддержки проектов.

Location: SF or Remote (US/Canada) At Render, we’re building the modern cloud platform for developers creating AI-native, full-stack, multi-service applications. Our mission is to eliminate the tradeoff between the power of hyperscalers and the simplicity of developer-friendly platforms—so teams can ship fast, scale reliably, and focus on their product, not infrastructure. Unlike complex hyperscalers or ephemeral edge/serverless solutions, Render offers a developer-first experience with persistent compute, dynamic autoscaling, built-in orchestration, and observability, allowing teams to launch, scale, and manage real-world applications without writing infrastructure code or managing servers. Whether you're building LLM-powered applications, scalable SaaS products, or async processing pipelines, Render empowers teams to move fast and scale confidently from MVP to millions of users. Our platform is trusted by over 7 million developers worldwide and continues to grow rapidly. In February 2026, we raised an additional $100M in Series C financing, bringing our total funding to $260M, to accelerate our vision of making cloud infrastructure both powerful and intuitive—designed for the speed of modern AI development. We’re a diverse and talented team that values craft, velocity, and user experience. If you’re excited to help shape the future of the intelligent cloud and empower developers everywhere, we’d love to hear from you. APPLYING TO RENDER We're seeking candidates who possess high integrity, humility, and an insatiable drive to learn. Through reasoned discussions and continuous feedback, we strive to improve both individually and collectively. We foster an environment of mutual trust and respect, empowering effective debate to achieve the best outcomes for our customers and team. We especially encourage members of underrepresented groups in the tech community to apply and understand that not all successful candidates will meet each requirement listed. Our interview process is unique to each role, and we value the candidate experience just as much as our customer experience. We hope your conversations with us reflect a thoughtful process that is illuminative, enjoyable, and respectful of your time. ABOUT THE ROLE We're looking for a Senior/Staff Analytics Engineer to join our growing Data team and lead the evolution of our Analytics Engineering platform. As Render scales, you'll build the foundations that turn raw data into trusted, reusable models for analytics, executive reporting, and AI-assisted decision-making. In this role, you'll partner closely with analysts, scientists, data engineers, and teams across Product, Engineering, Growth, Go-to-Market, Finance, and other business functions. Analysts and scientists will bring domain expertise and own business logic within their areas; you'll own the technical architecture, modeling standards, and engineering practices that help that work scale reliably. As a Senior/Staff-level individual contributor, you'll set the technical direction for Analytics Engineering at Render—strengthening data quality, improving the developer experience, and building semantic and context layers that make data easier to discover and use. You'll help teams move faster with consistent metrics and maintainable models they can trust. WHAT YOU'LL DO - Own our Analytics Engineering architecture. Guide the long-term evolution of Render’s Analytics Engineering platform, strengthening foundational models so our data remains trusted, scalable, and ready for AI-assisted analytics. - Build trusted, reusable data models. Design, build, and maintain governed dbt models that serve as authoritative sources for business-critical metrics across Product, Engineering, Growth, Go-to-Market, Finance, and other teams. - Establish engineering standards. Define and improve practices for data modeling, testing, documentation, version control, CI/CD, and code review. Review high-impact dbt changes and reduce technical debt across the analytics codebase. - Enable self-service and AI-assisted analytics. Design and maintain semantic and context layers that make metrics consistent, data discoverable, and analysis reliable for both people and AI tools. - Partner closely with analysts and scientists. Help analysts and scientists translate domain-specific business logic into scalable, maintainable warehouse models, moving shared logic out of individual reports and dashboards and into governed datasets. - Improve reliability and efficiency. Partner with Data Engineering to strengthen source data quality, warehouse architecture, and BigQuery performance and cost efficiency. - Raise the bar for Analytics Engineering. Mentor analysts, scientists, and analytics engineers on dbt development, dimensional modeling, and engineering best practices, and help teams adopt shared standards. WHAT WE'RE LOOKING FOR - 7+ years of experience in Analytics Engineering, Data Engineering, or a related technical field, including at least 3 years of hands-on experience running dbt in production. - Expert-level SQL skills and a track record of designing and owning scalable Kimball dimensional models. - Deep expertise in modern Analytics Engineering practices, including Git, testing, CI/CD, documentation, data contracts, lineage, and governance. - Experience building semantic and context layers, trusted metrics, and warehouse architectures that support self-service analytics for humans and AI agents across multiple business domains. - Strong understanding of modern cloud data warehouse architecture, performance optimization, and cost efficiency, with experience in platforms such as BigQuery, Databricks, or Snowflake. - A track record of establishing technical standards, influencing engineering practices without formal authority, and improving reliability while reducing technical debt. - Proven ability to partner closely with analysts, scientists, and business stakeholders to translate requirements into scalable, maintainable data models. - Excellent communication skills. You can explain complex technical concepts and tradeoffs to technical and non-technical audiences and build alignment across teams. - Experience building data models that connect product usage, acquisition, CRM, and financial data across the customer lifecycle. - Experience using AI-assisted coding or analytics tools such as Codex, Cursor, or Claude Code to accelerate data modeling, testing, documentation, or exploration. NICE-TO-HAVES - Hands-on experience with Render’s analytics stack, including BigQuery, Segment, dbt, and analytics tools such as Metabase or Mixpanel. - Experience with developer-focused, product-led, sales-led, or usage-based businesses. - Knowledge of cloud infrastructure, PaaS, developer tooling, or other technically complex products. If this role excites you but you don’t meet every single requirement, we’d still love to hear from you—your unique experience might be just what we need. BENEFITS - 4 weeks of paid vacation. - 14 weeks of fully paid parental leave for all parents to bond with a newly born, adopted, or fostered child. We will also work with you to create a supportive plan of return. - Long-term disability, life insurance, and 401K plans. - 100% employer-paid medical coverage and 99% employer-paid dental and vision coverage for you and a dependent. FSAs and HSAs are available as well. - Monthly lifestyle stipend for wellness, mental health and therapy, hobbies, etc. - Monthly cell phone and internet subsidy. - Commuter benefits for Renders in the Bay Area, and home office stipends for remote Renders. - Continuous learning benefits & related support. This position is generally not eligible for new visa sponsorship. At Render's discretion, the business may sponsor existing visa transfers. Applicants who require sponsorship must receive business authorization. Render is an equal-opportunity employer. We know that employing a team rich in diverse thoughts, experiences, and opinions allows our employees, product, and community to flourish. We make all employment decisions including hiring, evaluation, termination, promotional, and training opportunities, without regard to race, religion, color, sex, age, national origin, ancestry, sexual orientation, physical handicap, mental disability, medical condition, disability, gender or identity or expression, pregnancy or pregnancy-related condition, marital status, height and/or weight. We will ensure that individuals with disabilities are provided reasonable accommodation to participate in the job application or interview process, to perform essential job functions, and to receive other benefits and privileges of employment. Please contact us to request accommodation. We encourage all who are interested to apply. We can't wait to hear from you! Render — CCPA Applicant Privacy Notice https://drive.google.com/file/d/1wKr9IejoT5McFrs9I2mahQnf6AFwb3z2/view Render — GDPR Applicant Privacy Notice https://drive.google.com/file/d/1_8jtyXQ1HdRdTdQn9sZ7n-R-zAGBmsFa/view

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.

Задачи: – Разработка, создание и поддержка масштабируемых конвейеров обработки данных с использованием Apache Spark и современных платформ обработки данных. – Разработка и оптимизация архитектур хранилищ данных для поддержки рабочих процессов анализа данных и машинного обучения. – Внедрение моделей и структур данных, обеспечивающих качество, согласованность и доступность данных. – Сотрудничество со специалистами по анализу данных и аналитиками для понимания потребностей в данных и предложения решений. – Обеспечение безопасности данных и соответствия нормативным требованиям. – Мониторинг и устранение неполадок, связанных с производительностью и надежностью конвейера обработки данных. – Постоянное совершенствование процессов и передовых методов обработки данных. – Взаимодействие с межфункциональными командами и участие в технических дискуссиях. – На руководящей должности оказание технической поддержки и наставничество младших инженеров. Требования: – Опыт работы с Python или Scala/Java. – Углубленные знания SQL. – Практический опыт работы с Apache Spark, Databricks, Snowflake или Microsoft Fabric. – Понимание концепции и архитектуры хранилища данных (data lakehouse). – Понимание основ распределенных систем. – Навыки моделирования данных и создания хранилищ данных. – Опыт работы с облачными архитектурами данных на платформах AWS, Azure или GCP. – Готовность к обучению и экспериментам с разными решениями. – Ценить баланс между работой и личной жизнью, избегать сверхурочной работы. – Умение просить о помощи и работать в команде.

Location: EMEA; Romania; Bulgaria; Kenya; Portugal; United Kingdom; Spain; Brazil; South Africa; Argentina; Armenia Workplace: Remote ✨ ONE PLATFORM, A WHOLE WORLD OF OPPORTUNITY The best jobs have always clustered in a handful of the world's wealthiest cities. But talent is everywhere. Oyster set out to close that gap - building a global employment platform that lets companies hire, pay, and care for brilliant people anywhere. We're proof that a high-performing culture doesn't need an office. Distributed across 60+ countries since 2020, we've built something the industry keeps noticing: - Ranked #10 of 250 on TIME and Statista's 2026 list of America's Top WorkTech Companies https://www.oysterhr.com/library/oyster-hr-named-10-of-americas-top-worktech-companies-of-2026-by-time - Named one of America's Greatest Startup Workplaces 2026 https://www.oysterhr.com/library/oyster-2026-newsweek-award by Newsweek - A G2 Spring 2026 Leader https://www.oysterhr.com/library/oyster-named-best-roi-for-any-global-employment-platform-for-g2-spring-2026 across Employer of Record, Global Employment, Multi-country Payroll, and HR Compliance - The only B Corp-certified global employment platform ~ independently verified since 2023 Two of those rankings measured our business impact from the outside. One measured how our own people feel about working here. They landed in the same place ~ because at Oyster, culture and performance aren't separate conversations. They're the same one. And we're just getting started. If you want to do the best work of your career alongside people who care as much as you do, we'd love for you to apply. 👩‍💻 THE ROLE Location: While this position is posted in a specific location, all of Oyster’s positions are fully remote and you can work from home. Forever. To create the best experience for our new hire, this role requires you to be based within UTC−6 to UTC+3. Oyster’s Data Engineering team is building the foundational AI platform layer that will enable teams across Oyster to develop, deploy, and operate secure, production-grade AI capabilities. As a Senior Data Engineer focused on AI Platform, you’ll work at the intersection of data engineering, platform engineering, and applied AI. You’ll build the data pipelines, services, integrations, and reusable platform capabilities that power AI use cases across Oyster. You’ll leverage Oyster’s existing AWS and Snowflake data platform to make enterprise data accessible, reliable, secure, and useful for AI, supporting capabilities such as LLMs, RAG, embeddings, vector search, AI agents, tool calling, and AI workflows. This is not a traditional data engineering role focused primarily on analytics pipelines or reporting. You’ll help define and build the data and platform foundations that let AI systems move from experimentation to reliable production, working closely with Engineering, Product, IT, and other teams across Oyster. Key Responsibilities - Design and build data pipelines and platform capabilities that support AI applications, knowledge systems, and AI workflows. - Build and maintain data and knowledge pipelines for ingestion, transformation, chunking, embeddings, retrieval, vector search, metadata, and knowledge management. - Develop secure, reusable ways for AI systems to access enterprise data and systems using APIs, MCP, tool calling, and similar patterns. - Build reusable services, libraries, frameworks, and developer tooling that make it easier for engineering teams to build and productionize AI capabilities. - Apply strong data engineering practices around data modeling, data quality, lineage, access, reliability, and governance to AI-related data and systems. - Help establish patterns for AI deployment, observability, evaluation, and lifecycle management, including quality, latency, reliability, security, and cost. - Partner with engineers and stakeholders to take AI use cases from prototype to production, ensuring the underlying data and infrastructure are scalable and maintainable. - Ensure AI platform capabilities meet Oyster’s security, privacy, access control, and data governance requirements. - Evaluate emerging AI and data technologies and determine where they can create meaningful value for Oyster. Core Requirements - 5+ years of experience in data engineering, platform engineering, backend engineering, ML engineering, or a related discipline, with experience building and operating production systems. - Strong Python and SQL skills. - Strong data engineering fundamentals, including data pipelines, data modeling, data quality, orchestration, and secure data access. - Experience with Snowflake, Databricks, or comparable modern data platforms, and tools such as dbt, Airflow, or similar. - Hands-on experience building or supporting production systems using LLMs / generative AI. - Practical experience with one or more of RAG, embeddings, vector search, tool/function calling, AI agents, or enterprise knowledge systems. - Experience building data or platform capabilities that are reusable across teams, rather than only developing one-off solutions. - Experience taking systems from experimentation to reliable production, including considerations around scalability, observability, performance, and maintainability. - Solid understanding of security, authentication/authorization, privacy, and data governance, particularly in the context of enterprise data. - Strong communicator who can work across Engineering, Product, and IT to turn ambiguous AI and data problems into practical engineering solutions. Bonus - Experience with AWS Bedrock or other managed foundation-model platforms. - Hands-on experience with MCP (Model Context Protocol) or similar approaches for connecting AI systems to enterprise tools and data. - Experience with LLM evaluation, observability, monitoring, or AI quality. - Experience with LangChain, LangGraph, or similar frameworks. - Experience with vector databases or search technologies. - Experience implementing AI security, governance, or responsible AI practices. - Experience building internal developer platforms, SDKs, APIs, or reusable infrastructure for engineering teams. - Experience working across data engineering and AI/ML platform environments. YOU'LL ALSO NEED - A reliable home internet connection (or be able to get one). - Fluent English language skills. HOW WE WORK TOGETHER AT OYSTER Our values guide the work we do, the decisions we make, and the culture that makes Oyster what it is. We make it happen—progress is our default setting. We drive change, we build and give trust, and we move as one united team. Our mission is to create a more equal world of work: helping companies everywhere hire, pay, and care for talent anywhere. Everything we do ladders up to our mission. We embrace asynchronous, collaborative work and share how we operate in the Oyster Public HQ https://oysterhr.notion.site/Welcome-to-The-Reef-Oyster-s-Open-Source-Employee-Guide-fc482e3f107c4afd8c85ed217f1d0c1d so other global teams can learn from us. HOW YOU WORK With diverse locations, cultures, and needs, we created How YOU Work; https://oysterhr.notion.site/How-YOU-work-ac16c1932e314ffd8cb693e332458395 a program supporting your whole human experience at Oyster: - Work from anywhere: Oyster has no borders or HQ. As long as work is timely, your team is supported, and you're authorized to work where you live, you can work from anywhere. - Paid time off: Enjoy 40 days off per year (including holidays and vacation), or more if required by your country. - Mental health support: Access Plumm https://oysterhr.notion.site/Plumm-3b5e7e70dec6428e975f68f25972cfb7, our mental well-being service. - Wellbeing allowance: Each month, receive a wellbeing allowance in your ThanksBen wallet to spend on a wide range of options. - Flexible parental leave: All new parents are eligible for at least three months’ paid leave, with job protection for up to 12 months or as required locally. - WFH stipend: Receive a stipend for your laptop and home office equipment to get you set up quickly. ✨ THE BEST JOBS SHOULD BE AVAILABLE TO EVERYONE  We embrace diverse perspectives and intentionally build our product and company with an inclusive, global mindset. We encourage you to apply, even if you don’t meet every criterion, and are committed to a trust-based, thriving environment. Oyster is committed to ensuring equal opportunity of employment for qualified persons with disabilities and actively fosters an inclusive work environment. If you require reasonable accommodations throughout the recruiting process, please email jobs@oysterhr.com with the subject line: Interview Accommodations. Our available positions are on our careers page. Our team will only contact you from an @oysterhr.com email, and we will never ask for money as part of an interview process or job offer. If you receive a suspicious email about Oyster jobs or are directed to a site other than www.oysterhr.com/careers http://www.oysterhr.com/careers, please report it via our Compliance and Ethics Helpline https://faceup.com/c/8tpzyyye.

Задачи: – Проектирование и развитие корпоративного хранилища данных (КХД) – Разработка и оптимизация архитектуры DWH – Проектирование, разработка и сопровождение ETL-процессов – Построение витрин данных под бизнес-задачи – Настройка, оптимизация и мониторинг загрузок данных – Контроль и обеспечение качества данных – Разработка SQL-скриптов, процедур и серверного кода – Участие в проектах миграции и интеграции данных – Интеграция источников через брокеры сообщений и REST API – Подготовка технической документации – Взаимодействие с командами аналитики и BI. Требования: – Высшее / неполное высшее образование – Опыт работы Data Engineer / Архитектором DWH от 4 лет – Опыт проектирования КХД от 1 года (Oracle, PostgreSQL) – Понимание архитектуры и принципов построения DWH – Опыт разработки ETL-процессов – Опыт построения витрин данных – Понимание принципов Data Quality – Экспертное знание SQL (Oracle, PostgreSQL) – Опыт миграции данных с использованием серверного кода – Опыт настройки и оптимизации загрузок – Опыт работы с Apache Kafka, RabbitMQ – Python — обязательно – Русский — свободно, английский — чтение/написание тех. документации.

Специалист с коммерческим качественным опытом 3+ лет, который не просто пишет код по указке, а понимает бизнес-логику данных, может самостоятельно довести задачу до production, готов решать разного рода задачи.

Ipoteka bank OTP Group — ведущий банк Узбекистана из группы OTP, специализирующийся на ипотечных, потребительских и автокредитах. Ищет Senior Data Engineer.