Дата-инженер вакансии

Задачи: — Проектирование, разработка и сопровождение ETL/ELT-пайплайнов с использованием Snowflake и SQL — Управление облачной инфраструктурой на AWS (S3, Glue, Lambda, CloudWatch, IAM) — Написание чистого и поддерживаемого кода на Python — Автоматизация развертывания и настройки инфраструктуры через Terraform — Оркестрация рабочих процессов с помощью Apache Airflow — Мониторинг и устранение неполадок в пайплайнах, контроль качества данных и производительности систем — Совместная работа с дата-сайентистами, аналитиками и разработчиками для создания масштабируемых решений Требования: — 5+ лет коммерческого опыта в Data Engineering или смежных областях — Глубокие знания Snowflake и продвинутый уровень владения SQL — Реальный опыт работы с AWS (S3, Glue, Lambda, CloudWatch, IAM) — Уверенное владение Python для обработки данных и автоматизации — Практический опыт использования Terraform (инфраструктура как код) — Опыт работы с Apache Airflow для оркестрации пайплайнов — Отличные коммуникативные навыки и английский язык уровня C1 — Способность работать самостоятельно в распределённой команде Будет плюсом: — Опыт интеграции и разработки REST API — Знание CircleCI или других CI/CD-инструментов — Опыт работы в полностью удалённых международных командах — Понимание принципов управления данными и безопасности Локация: Удалённо (предпочтительно за пределами РФ и РБ, желательно страны Латинской Америки или Канада) График работы: по восточному времени США (EST) до 17:00, с привязкой к американскому рабочему календарю. Уровень английского языка: C1 (продвинутый профессиональный)

Location: North America Workplace: Remote At Linear, we're building the product development system for teams and agents. AI is fundamentally changing how software gets built, and we’re shaping the tools this new era requires. Founded in 2019, Linear has become the platform of choice for more than 40,000 companies (including OpenAI, Coinbase, and Ramp) to plan, build, and ship their products. Today, our team is distributed across North America, Europe, and Australia, and we’re continuing to grow internationally. What unites us is relentless focus, fast execution, and a deep care for software craftsmanship. The Data team works across Linear, supporting Product, Engineering, and GTM. We own our data pipelines, warehouse, dashboards, analysis, and integrations with third-party tools. As a small team, we focus on building systems that make data accessible and useful across Linear. We’re looking for someone who wants to help shape how we architect, build, and use data as we grow. Location & work mode Linear is a remote-first company, with optional co-working offices in San Francisco, New York, and London. This role is open to candidates based in North America. You can work from anywhere within this region. We value deep focus and async collaboration, with intentional moments to connect in person through team off-sites, optional co-working, and occasional travel. What you’ll do - Work across Product and GTM (Marketing, Sales, Customer Success, and Finance) to turn ambiguous questions and operational needs into useful metrics, models, analyses, and workflows - Build and maintain dbt models and pipelines that create trusted views of our product, customers, and business - Design clear, maintainable data models and improve the testing, documentation, performance, and reliability of our data stack - Build dashboards and self-service reporting in Metabase and Hex, and dig deeper when the answer requires more than a chart - Operationalize data through reverse ETL and partner with GTM Engineering on the scoring, segmentation, automations, and internal tools that help our teams scale - Balance fast, pragmatic answers with durable solutions, recognizing when a one-off request should become a reusable model or workflow - Find ways to leverage emerging tools, LLMs, and coding agents to accelerate development, analysis, testing, and documentation while maintaining a high bar for correctness What we're looking for - 8+ years of experience in analytics engineering, data analytics, or data engineering, ideally at a fast-moving software company - Exceptional SQL and strong hands-on experience with dbt and a modern cloud data warehouse - Track record of owning data projects end-to-end, from shaping an ambiguous problem to shipping something people rely on - Strong data modeling judgment: you think clearly about grain, reusable components, interfaces, dependencies, and maintainability without relying on a single prescribed methodology - Analytical judgment: you know when to answer quickly, when to investigate deeply, and how to turn complex findings into a clear recommendation - Comfortable moving between technical implementation and business context, from debugging a data model to understanding product adoption or sales efficiency - High ownership mentality: self-directed, pragmatic, and willing to challenge a request or approach when something does not make sense - Strong communication skills and experience partnering directly with both technical and non-technical teams - Comfortable using LLMs and coding agents as part of your day-to-day development workflow Our tech This stack reflects the systems you’ll work in. You’re not expected to have experience with everything listed, but you should be comfortable learning quickly and working across the full lifecycle of data. - Data Warehouse: Snowflake, dbt Cloud - Dashboards / Analysis: Metabase, Hex - ETL / rETL: Hevo, Fivetran - GTM tools: Hubspot, Pocus, Clay What we offer We're a small, focused team that cares deeply about the quality of our work and the people we do it with. Here's what you can expect: - Competitive salary and equity - Employee-friendly equity terms including early exercise in the US and extended exercise windows - Daily meal and coffee stipend on every workday - Paid co-working space or desk - Health coverage (based on country requirements) - 5 weeks paid vacation, plus local statutory holidays - 4 months paid parental leave - Paid month off after 4 years & every 2 years thereafter - Regular team events and off-sites - Remote-first with no required commute Learn how we think and work - A story about our mission: Read Me https://linear.app/readme - Our hiring process: How we hire at Linear https://linear.app/now/how-we-hire-at-linear - How we work: Designing remote work at Linear https://linear.app/now/designing-remote-work-at-linear - How Linear uses Linear: How our Customer Experience team works in Linear https://linear.app/now/cx-in-linear - A video series: Conversations on Quality https://linear.app/quality - Building our teams: Why and how we do work trials at Linear https://linear.app/blog/why-and-how-we-do-work-trials-at-linear - Our recent tender offer: Sharing Linear’s growth with the people building it https://linear.app/now/sharing-growth-with-the-people-building-linear Linear is an equal opportunity employer. We do not discriminate based on race, color, religion, gender identity or expression, sexual orientation, national origin, age, disability, veteran status, or any other protected characteristic under applicable law.

Обязанности: • Участие в проектах в качестве стажера – разработчика DWH, ETL, BigData • Разработка сценариев обработки данных ETL, ELT • Проектирование логических и физических моделей данных в DWH • Написание проектной технической документации • Знакомство с новыми продуктами и технологическими стеками Требования: • Высшее техническое образование или студент старших курсов • Базовые знания SQL и СУБД • Базовые знания DWH, Data Lake, ETL и желание развиваться в сфере работы с данными • Знания англ. языка на техническом уровне или выше • Пройденный офлайн/онлайн курс по любой из тем: СУБД, DWH, BigData, ETL (будет плюсом) • Опыт построения моделей данных для СУБД в т.ч. с применением CASE-инструментов (будет плюсом) • Знания принципов и методологий построения решений класса DWH (будет плюсом) • Знания в части работы ETL-процессов и инструментов (будет плюсом) • Знания в области БД (Hive, ClickHouse, GreenPlum, PostgreSQL, Oracle DB, MS SQL или другие) (будет плюсом) • Знания языков программирования Python, Java, Scala и т.д. (будет плюсом) Условия: • Зарплату, соответствующую опыту и навыкам • Прозрачную систему мотивации • Работу в компании с аккредитацией в Минцифре • Курсы и тренинги от корпоративного университета, внешнее обучение за счет компании • Расширенный пакет ДМС со стоматологией и психологом, телемедицина 24/7, HotLineCROC • Сезонные спортивные программы, современный спортзал для занятий в офисе, беговой клуб, приложение Croc Sport, командные соревнования • Совместные путешествия, праздники, тимбилдинги, клуб путешественников • Возможность гибко строить свой карьерный трек • Выступать на внешних и внутренних митапах и конференциях, писать в техноблоги, участвовать в образовательных программах • Компенсация питания в CROC Cafe, экосистема сервисов, парковка, корпоративный транспорт от метро

RELOCATION TO GERMANY adjoe builds the technologies behind mobile apps growth and monetization. With our core product Playtime Arcade, we’ve become the global leader in rewarded advertising, an ad unit built on a simple premise: users earn real in-app rewards for engaging with new apps. The result is one of the most effective value exchanges in adtech, connecting advertisers and publishers with over 770 million users annually. Architecting Intelligence to Optimize 200M+ Daily Decisions As the intelligence core of our engineering organization, our Data Science team doesn’t just deploy models, we engineer the fundamental decision engine that powers our platform. At a scale of 770 million users and 100,000+ predictions per second, we are solving a multi-objective optimization problem that balances user incentives, advertiser ROI, and long-term platform health in real time. Our architecture is built on a 1PB+ behavioral data lake, providing the high-fidelity input necessary to train deep learning models that predict individual user engagement with precision. We aren’t just optimizing clicks, we are dynamically calculating optimal reward structures to sustain a global value exchange. Engineered for performance, our stack leverages Tensorflow and PyTorch for model training, NVIDIA Triton to achieve sub-100ms inference. We own the full ML lifecycle from high-level research and feature engineering to deployment and A/B experimentation. Here, you will find the autonomy, the data depth, and the massive scale required to solve the most complex optimization challenges in the adtech ecosystem. The data infrastructure behind this runs at real scale: 2TB ingested in real time every day, 100+ Airflow jobs and data pipelines, and ML models handling p99 latency of 100ms across 100,000+ predictions per second. As a Data Engineer on this team – you’ll be building and maintaining the infrastructure that makes them possible: the Feature Store, the data pipelines, the data quality systems, and the data architecture that data scientists depend on to move fast. Your Mission & Who We Are Looking For: Data engineering at ML scale. You have 5+ years in data engineering on a modern stack, with proven experience handling systems that process several TB of data per day and thousands of events per second. Flink is your default for real-time. You have hands-on experience with Apache Flink for stateful stream processing and real-time feature computation. You’ll translate Data Science requirements into high-performance streams, enable Data Scientists to contribute new features and implement features yourself when needed. Pipeline bottlenecks don’t survive long around you. You know how to identify and eliminate inefficiencies in complex ETL jobs, whether handling high-volume batch processing or real-time streaming systems like Kafka. At adjoe, data velocity is critical: slow pipelines directly impact model freshness and prediction quality at sub-100ms inference. You think in layers, not tables. You move beyond raw data to design robust, multi-layered data architectures using dbt, and can reason confidently about storage formats, Data Lakehouse models, and what belongs where in a 1PB+ data lake. Familiarity with Medallion Architecture is a strong plus. The bridge between Data Science and Backend. You’ve worked closely with Data Scientists on online ML systems with low latency requirements, and understand what it takes to make experimental research production-ready. Strong Java required; Go or Python a plus. Owns quality, not just delivery. You implement data validation, monitoring, and governance processes in production, because in a system where model inputs directly drive advertiser ROI, data integrity isn’t optional. Experience with Airflow, Kubeflow, AWS, Terraform, and Kubernetes is a strong plus. 🌎 We welcome applications from talent worldwide and provide relocation support to Hamburg, Germany for those ready to join our team. What’s in It for You? At adjoe, you’re not here to just close JIRA tickets, you’re helping build the infrastructure behind one of the most impactful platforms in adtech. The systems you work on will reach hundreds of millions of users and power billions of decisions every day. Go Big. Own projects with impact on 770M users and push adtech boundaries. Move Fast. Ship solutions multiple times a day, learn from results, and keep momentum. Be Direct. Solve problems openly and collaborate across teams. Thrive Together. Grow with a diverse, global team of people from over 40 different countries that learn from each other. Have Fun. Celebrate wins, enjoy daily victories, and bring your energy.

adjoe builds the technologies behind mobile apps growth and monetization. adjoe Ads is a programmatic in-app advertising platform connecting advertisers and publishers through Android and iOS SDKs. The User Experience team owns native Kotlin and Swift code running inside publisher apps, participating in 120 million daily auctions and capturing behavioral signals powering 50 billion predictions per day. The team also manages analytics dashboards, investigation tools, and data frameworks for real-time revenue performance, infrastructure cost visibility, and data quality assessments. Your Mission & Who We Are Looking For: — 5+ years of data analysis experience with senior leadership, mentoring junior/mid-level analysts, and bridging business ideas to technical solutions. — Design and automate reliable, scalable data pipelines and workflows using dbt and Airflow for real-time performance reporting, data quality control, and regulatory compliance. — Mastery of SQL (Window Functions, CTEs, deeply nested JSON/Map types) to optimize Trino/Athena queries over 5TB+ daily data volumes for speed and cost-efficiency. — Deep Python expertise for complex, memory-efficient data manipulation and statistical modeling to handle massive daily data volumes. — Apply Python-driven statistical methods (Power Analysis, P-values, Bayesian frameworks) for rigorous evaluation of SDK-side experiments and feature rollouts. — Combine data visualization and technical storytelling to translate complex analyses and operational findings into actionable recommendations for stakeholders. Relocation support to Hamburg, Germany is provided for candidates worldwide ready to join the team.

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.

Обязанности: • Участие в проектах в качестве стажера – разработчика DWH, ETL, BigData • Разработка сценариев обработки данных ETL, ELT • Проектирование логических и физических моделей данных в DWH • Написание проектной технической документации • Знакомство с новыми продуктами и технологическими стеками Требования: • Высшее техническое образование или студент старших курсов • Базовые знания SQL и СУБД • Базовые знания DWH, Data Lake, ETL и желание развиваться в сфере работы с данными • Знания англ. языка на техническом уровне или выше • Пройденный офлайн/онлайн курс по любой из тем: СУБД, DWH, BigData, ETL (будет плюсом) • Опыт построения моделей данных для СУБД в т.ч. с применением CASE-инструментов (будет плюсом) • Знания принципов и методологий построения решений класса DWH (будет плюсом) • Знания в части работы ETL-процессов и инструментов (будет плюсом) • Знания в области БД (Hive, ClickHouse, GreenPlum, PostgreSQL, Oracle DB, MS SQL или другие) (будет плюсом) • Знания языков программирования Python, Java, Scala и т.д. (будет плюсом) Условия: • Зарплату, соответствующую опыту и навыкам • Прозрачную систему мотивации • Работу в компании с аккредитацией в Минцифре • Курсы и тренинги от корпоративного университета, внешнее обучение за счет компании • Расширенный пакет ДМС со стоматологией и психологом, телемедицина 24/7, HotLineCROC • Сезонные спортивные программы, современный спортзал для занятий в офисе, беговой клуб, приложение Croc Sport, командные соревнования • Совместные путешествия, праздники, тимбилдинги, клуб путешественников • Возможность гибко строить свой карьерный трек • Выступать на внешних и внутренних митапах и конференциях, писать в техноблоги, участвовать в образовательных программах • Компенсация питания в CROC Cafe, экосистема сервисов, парковка, корпоративный транспорт от метро

Задачи: — разработка систем автоматизации казначейства, риск-менеджмента, отчётности — добавление AI для точных прогнозов Требования: — опыт работы с Python от 5 лет — экспертный уровень владения SQL — знание PySpark — понимание принципов SOLID и asyncio — опыт работы с HDFS и Kafka Вакансия открыта в трёх продуктовых командах с одинаковым базовым стеком и уровнем задач: — BigData: Spark (batch+streaming), сложные SQL-оптимизации, DWH/Data Lake — Микросервисы: Python (FastAPI/Django), API, интеграции с системами

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: — Управлять полным циклом извлечения данных с комплексных веб-сайтов, обеспечивая полное покрытие, точность и надежную доставку структурированных наборов данных. — Использовать внутренние инструменты (Apify, OpenRouter) и собственные методы для ускорения сбора данных, проверки и выполнения задач в соответствии с требованиями. — Обеспечивать надежное извлечение данных с динамических и интерактивных веб-источников, адаптируя подходы для работы с контентом, рендеренным JavaScript, и изменяющимся поведением сайтов. — Поддерживать стандарты качества данных через проверки валидации, контроль согласованности между источниками, соблюдение форматов и систематическую проверку перед доставкой. — Масштабировать операции по сбору данных для больших наборов, используя эффективное пакетирование или параллелизацию, мониторить сбои и поддерживать стабильность при незначительных изменениях структуры сайтов. Требования: — Минимум 3 года релевантного опыта в области инженерии данных, веб-скрапинга, автоматизации или разработки ПО. — Высшее образование (бакалавр или магистр) в инженерии, прикладной математике, компьютерных науках или смежных технических областях является плюсом. — Опыт веб-скрапинга на Python с использованием BeautifulSoup, Selenium или аналогичных инструментов, включая работу с динамическим контентом (JS, AJAX, бесконечная прокрутка) и API через прокси. — Умение извлекать данные из сложных структур (иерархии, архивные страницы, нестабильный HTML). — Опыт очистки, нормализации и валидации данных, предоставление структурированных наборов данных в форматах CSV, JSON, Google Sheets. — Практический опыт работы с большими языковыми моделями (LLM) и AI-фреймворками для улучшения автоматизации и решения задач. — Внимательность к деталям и ответственность за точность данных. — Самостоятельность в работе и умение решать проблемы без постоянного контроля. — Знание английского языка на уровне Upper-intermediate (B2) или выше. Условия: — Частичная занятость, удаленная работа с гибким графиком. — Работа в уникальной гибридной среде, где человеческий опыт и AI-агенты работают совместно. — Возможность участия в бонусных программах, основанных на производительности и качестве работы. Оплата: — До $30 в час в зависимости от уровня и темпа вклада. — Компенсация варьируется в зависимости от проекта, сложности и требуемой экспертизы.

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.

Location: Singapore, Singapore OKX will be prioritising applicants who have a current right to work in Singapore, and do not require OKX's sponsorship of a visa. Who We Are At OKX, we believe that the future will be reshaped by crypto, and ultimately contribute to every individual's freedom. OKX is a leading crypto exchange, and the developer of OKX Wallet, giving millions access to crypto trading and decentralized crypto applications (dApps). OKX is also a trusted brand by hundreds of large institutions seeking access to crypto markets. We are safe and reliable, backed by our Proof of Reserves. Across our multiple offices globally, we are united by our core principles: We Before Me , Do the Right Thing , and Get Things Done . These shared values drive our culture, shape our processes, and foster a friendly, rewarding, and diverse environment for every OK-er. OKX is part of OKG, a group that brings the value of Blockchain to users around the world, through our leading products OKX, OKX Wallet, OKLink and more. About The Opportunity We are building the foundational data infrastructure that powers one of the world's leading crypto exchanges. As a Big Data Platform Engineer , you will design, build, and evolve the core platform services that enable hundreds of data engineers and analysts to move fast and ship reliable pipelines. You will be at the forefront of our AI agent initiative — embedding LLM-driven capabilities directly into the platform layer so that scheduling, cost optimization, and incident response increasingly run autonomously. What You’ll Be Doing Platform Core: Design and operate large-scale distributed data systems Own the big data compute and storage infrastructure (MaxCompute/ODPS, Hologres, Spark) Build and maintain multi-site task orchestration that dynamically selects engines and enforces policy Drive reliability and performance improvements across batch and real-time pipelines AI Integration: Build the AI-native platform layer Develop and expose MCP (Model Context Protocol) tool interfaces so AI agents can interact with platform APIs Build the scheduling and cost-optimization agents that auto-tune resource allocation and alert severity Instrument platform telemetry to feed AI-driven SLA monitoring and anomaly detection Design context retrieval pipelines (RAG / vector search) for SQL code and config knowledge bases Tooling & DX: Evolve the developer experience Own the internal data development platform — IDE integrations, code review automation, deployment tooling Build APIs-first tools (backfill, ingestion automation) designed for future MCP integration Collaborate with data warehouse and service teams to define platform contracts Ops & Governance: Drive operational excellence Establish SLA benchmarks, cost metrics, and latency dashboards as AI optimization targets Build automated incident response and root-cause analysis pipelines Define and enforce infrastructure policies across multi-cloud environments AI Agent Ownership — Platform Tier Scheduling Agent: auto-configure task dependencies, engine selection, cost/performance trade-offs, and alert tiers Operations Agent: detect pipeline latency, performance degradation, and schema drift; trigger remediation Incident Response Agent: trace SLA breaches to root cause, assign accountability, generate post-mortems MCP Tool Layer: design and maintain the cross-platform tool interfaces that all agents call into What We Look For In You 5+ years of experience building large-scale data platforms (Hadoop/Spark/Flink or equivalent) Deep expertise in distributed storage and compute systems (MaxCompute, Hologres, ClickHouse, Hive) Strong software engineering skills in Java, Scala, or Python; experience with API-first design Hands-on experience with task scheduling systems (Airflow, DolphinScheduler, or in-house equivalents) Solid understanding of multi-cloud architectures and cost governance Familiarity with LLM integration patterns: tool calling, RAG pipelines, context management Experience with MCP or similar agent-tool frameworks is a strong plus Passion for building systems that make other engineers 10x more productive Perks & Benefits Competitive total compensation package L&D programs and education subsidy for employees' growth and development Various team building programs and company events Wellness and meal allowances Comprehensive healthcare schemes for employees and dependants More that we love to tell you along the process! Notice: All official OKX vacancies are published on this website. While roles may appear on selected third-party platforms from time to time, information on other sites may be inaccurate or outdated. If in doubt, please apply directly through our official careers website. Information collected and processed as part of the recruitment process of any job application you choose to submit is subject to OKX 's Candidate Privacy Notice .

О компании Nexters: международная компания по разработке игр, входящая в холдинг GDEV, с офисами на Кипре, в Армении и Казахстане, а также возможностью удалённой работы. Обязанности: — Проектирование, создание и поддержка масштабируемых конвейеров данных (batch и streaming) — Поддержка и рефакторинг существующих решений — Основная зона ответственности — Bronze и Silver слои платформы данных — Разработка и поддержка моделей data lake / data warehouse — Оптимизация производительности Spark-джобов — Разработка и поддержка dbt моделей и контрактов данных — Внедрение и поддержка мониторинга, наблюдаемости и проверок качества данных — Работа с Kafka-стриминговыми конвейерами — Взаимодействие с командами аналитики, маркетинга, платформы и бэкенда Требования: — Уверенные навыки SQL и Python — Опыт создания ETL/ELT конвейеров в продакшене — Практический опыт работы со Spark/PySpark, особенно в стриминговых сценариях — Понимание распределённых систем обработки и хранения данных — Опыт работы с архитектурами data lake / data warehouse — Практический опыт с Delta таблицами, Parquet и S3 — Опыт работы с оркестраторами, такими как Airflow или аналогичными — Опыт работы с Kafka и стриминговыми конвейерами — Опыт поддержки и улучшения конвейеров данных в продакшене — Опыт с практиками наблюдаемости, мониторинга и качества данных Условия: — Медицинская программа (включая стоматологию) или компенсация, доступная в любом месте работы — Медицинская программа для членов семьи при работе в офисах на Кипре, в Армении и Казахстане — Оплачиваемый отпуск и больничные — Возможность работать в офисах или удалённо — Спортивные активности в офисах (йога, футбол, волейбол) — Пакет поддержки релокации при переезде в официальные локации — Курсы английского языка онлайн, уроки греческого и армянского для сотрудников в соответствующих офисах — Участие в гейм-джемах, хакатонах, конференциях и митапах — Поддержка социальных инициатив и участие в благотворительных проектах Формат работы: в офисах компании на Кипре, в Армении и Казахстане или удалённо.

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

If you're a recent graduate looking to start your career in Data Engineering, this opportunity is worth exploring. What makes this role interesting? • Work on products used by billions…

Задачи: — Работа над продуктами, используемыми миллиардами людей — Взаимодействие с командами инженерии, науки о данных и продуктовых команд — Создание масштабируемых решений для обработки данных и аналитических систем — Получение опыта решения реальных бизнес-задач