Вакансии

Задачи: — Руководство командой инженеров данных — Координация с аналитикой и продуктовыми командами — Участие в проектировании архитектуры новых проектов — Поддержка и расширение существующих систем — Оптимизация и автоматизация рабочих процессов — Проведение командных ритуалов (планирование, стендапы, Planning Poker) Требования: — Опыт руководства командой 3–5 человек либо работы в роли техлида с ответственностью за сроки — Опыт кросс‑функциональных проектов (инженерия, аналитика, продукт) — Навыки оценки сроков и передачи знаний, документация и конструктивная коммуникация — Технические навыки: Apache Airflow, Apache Spark, ClickHouse, dbt, работа с объектным хранилищем/data lake (S3, Apache Iceberg — плюс), Kafka, Python и SQL на уровне продакшена — Понимание продуктовой аналитики и атрибуции (AppsFlyer, MyTracker, трекеры рекламных сетей — плюс) — Будет плюсом опыт в ad‑tech, мобильной/маркетинговой аналитике, миграциях хранилищ, использовании AI‑инструментов в data‑инжиниринге.

• Опыт построения и ведения DWH-архитектур.

Location: European Union; Ukraine Workplace: Remote ABOUT US Ruby Labs is a leading tech company that creates and operates innovative consumer products. We offer a diverse range of opportunities across the health, education, and entertainment industries. Our innovative teams are driving the future of consumer-led products, and we're always looking for passionate individuals to join us. Learn more about our story at: https://rubylabs.com/about-us/ ABOUT THE ROLE We are looking for a Data Analytics Engineer to build, optimize, and maintain the analytical data layer that powers decision-making across the organization. You will transform business requirements into reliable, well-modeled datasets using dbt, SQL, and cloud data warehouses (BigQuery, ClickHouse). This role combines data modeling, documentation, data quality design, and close collaboration with analysts, engineers, and product teams to ensure consistent, trustworthy reporting. You will serve as the bridge between raw data ingestion and analytics — shaping how data is structured, validated, and delivered. Responsibilities - Design, build, and maintain dbt models (staging, core, marts) based on business needs - Develop scalable SQL transformations and ensure efficient, cost-effective query performance - Implement data quality tests (dbt tests, custom checks, anomaly detection) and maintain high data reliability. - Create and maintain documentation for datasets, data lineage, business logic, and transformation rules - Collaborate with Data Engineers on improving raw data structures, ingestion patterns, and source readiness - Partner with Data Analysts, Product Managers, and Marketing teams to translate business requirements into clean, reusable data models - Monitor data pipelines and marts, resolve issues, and prevent inconsistencies in reporting - Support governance initiatives: naming conventions, taxonomy, schemas, metric definitions, and standardization - Contribute to continuous improvement of our data modeling frameworks, performance tuning, and technical decision-making Requirements - Strong SQL experience with a deep understanding of analytical modeling concepts - Hands-on experience with dbt (models, tests, docs, macros) - Experience working with cloud data warehouses such as BigQuery or ClickHouse - Understanding of data modeling patterns - Familiarity with data engineering concepts (ELT/ETL, orchestration, version control, CI/CD) - Experience with data quality frameworks or implementing validation logic - Ability to translate complex business processes into clean analytical datasets. - Strong documentation skills and attention to detail - Experience collaborating with cross-functional teams and supporting analysts with reliable data - Knowledge of Python is a plus (but not required) Nice To Haves - Experience with orchestration tools (Airflow, Dagster) - Experience working with marketing, product, or billing datasets - Exposure to metric layers, semantic layer design, or BI governance - Basic understanding of observability tooling (Grafana, Prometheus, ... ) - Experience optimizing BigQuery costs or ClickHouse performance LOCATION Ruby Labs operates within the CET (Central European Time) zone. Applicants from any country are welcome to apply for the position as long as they are located within approximately ± 4 hours of CET. This ensures optimal collaboration and communication during working hours. BENEFITS Discover the perks of being part of our vibrant team! We offer: - Remote Work Environment: Embrace the freedom to work from anywhere, anytime, promoting a healthy work-life balance. - Unlimited PTO: Enjoy unlimited paid time off to recharge and prioritize your well-being, without counting days. - Paid National Holidays: Celebrate and relax on national holidays with paid time off to unwind and recharge. - Company-provided MacBook: Experience seamless productivity with top-notch Apple MacBooks provided to all employees who need them. - Flexible Independent Contractor Agreement: Unlock the benefits of flexibility, autonomy, and entrepreneurial opportunities. Benefit from tax advantages, networking opportunities, reduced employment obligations, and the freedom to work from anywhere. Read more about it here: https://docs.google.com/document/d/1nkrN76JlZkbKj9WSOhlT1_mni_CZeDkHdwfIjPXVwvk/preview?tab=t.0#heading=h.ndsdl4wapxtt Be part of our fast-growing team and seize this excellent opportunity for personal and professional growth! INTERVIEW PROCESS After submitting your application, we conduct a thorough review which typically takes 3 to 5 days, but may occasionally take longer due to the volume of applications received. If we see a potential fit, we proceed with the following steps: - Recruiter Screening (40 minutes) - Technical Interview (90 minutes) - Final Interview (60 minutes) LIFE AT RUBY LABS At Ruby Labs, we move fast, aim high, and expect the same from our team. We’re not here to play small—we’re here to build, grow, and win. That means we look for people who are ambitious, driven, and ready to give their best every single day. This is a place for individuals who thrive under pressure, embrace challenges, and see opportunity in every obstacle. If you’re hungry to achieve, motivated by impact, and want to grow at the speed of your own ambition, Ruby Labs offers the platform to make it happen. Here, effort is matched with reward. We recognize those who go all in and deliver results, and we create space for people who want more—more responsibility, more growth, and more success. #LI-Remote

🕹 Список обязанностей: — Развитие и оптимизация инфраструктуры DataOps, внедрение современных архитектурных решений и автоматизация инфраструктурных процессов; — Участие в разработке отказоустойчивого кластеризованного решения ClickHouse в on-prem-среде;

-Уверенное понимание принципов построения дата-платформ (DWH, OLAP, Data Lake, Lakehouse). -Знание методологий проектирования модели данных (Kimball, Data Vault), реальный опыт применения их на практике для проектирования моделей данных.

Задачи: — построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников; — работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины; — оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster для своевременного и безошибочного обновления данных в отчетах; — управление хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов; — визуализация смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset для поддержки принятия бизнес-решений; — оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности системы отчетности. Требования: — уверенное владение SQL (сложные выборки, агрегатные функции, оптимизация запросов); — понимание устройства реляционных баз данных, в частности PostgreSQL, и принципов построения аналитических хранилищ; — базовые знания Python, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач; — аналитический склад ума, способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию. Желательный опыт: — создание дашбордов в BI-инструментах (Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных); — понимание концепций ETL/ELT; — понимание архитектуры данных, разницы между OLTP и OLAP системами (например, использование Clickhouse для аналитики); — интерес к современным инструментам DBT и оркестраторам данных (Airflow, Dagster). Условия: — срочный трудовой договор на 3 месяца; — график 5/2, не более 30 часов в неделю; — возможность работы удаленно, в офисе или в гибридном формате; — стажировка открыта для студентов любых ВУЗов и форм обучения, включая заочную и магистратуру.

- Разработка программных модулей решения; - Проектирование части системы в рамках свое зоны ответственности;

Задачи: — Проектировать и поддерживать интеграцию источников данных (взаимодействие с процессинговыми системами и Автоматизированной Банковской Системой / АБС); — Организовывать мониторинг актуальности входящих данных и оперативно реагировать на инциденты; — Готовить данные для загрузки в оговоренные форматы хранения (Data Lake / DWH) для последующего потребления смежными командами; — Разрабатывать и оптимизировать витрины данных для BI-отчетности в Superset и PowerBI; — Проводить глубокую проверку качества данных (Data Quality), выявлять аномалии и устранять корневые причины ошибок; — Обеспечивать бесперебойную актуальность данных, нести ответственность за соблюдение SLA и быстрое восстановление при авариях. Требования: — Опыт в направлении финтех; — Отличное знание SQL (DDL/DML) в PostgreSQL; — Хорошее знание SQL (DDL/DML) в ClickHouse; — Отличные навыки оптимизации SQL-запросов в PostgreSQL; — Отличные навыки работы с Python: написание и поддержка DAG-ов в Airflow, опыт работы с асинхронными сервисами; — Хорошие навыки конфигурирования PostgreSQL.

RELOCATION TO SERBIA | FINTECH Требования: Опыт работы CTO, VP Engineering или Head of Engineering в финтехе/платёжных системах (PSP, эквайринг, процессинг, банки).

Location: Москва Workplace: гибкий Наша команда развивает экосистемные сервисы VK — решения, которые упрощают пользовательский опыт и создают удобную экосистему из существующих продуктов внутри и за пределами VK. Сейчас мы находимся в поиске системного администратора в направление надёжности сервисов. Задачи Обеспечивать высокую надёжность, доступность и производительность сервисов проекта, живущих в разных средах, от bare-metal до облаков и K8s Участие в планировании и резервировании ресурсов под сервисы, в проработке архитектуры новых сервисов и оптимизации текущих Участие в решении инцидентов, оперативное реагирование на проблемы, разбор полётов Взаимодействие с командой разработки для решения общих задач и вопросов Требования Понимание устройства Linux (ядро, память, диски, процессы, траблшутинг) Знание стека TCP/IP и прикладных протоколов Практический опыт работы с Docker и Kubernetes Навыки использования Puppet, Ansible или других средств IaC Опыт в настройке и обслуживании БД, таких как MySQL и MariaDB, PostgreSQL, ClickHouse, Redis, веб-сервисов Nginx, Apache, uWSGI Умение читать и писать скрипты на Bash, Python и др. Умение автоматизировать свою работу

💎Опыт работы с DWH архитектурами, опыт управления командой, ClickHouse, AI/LLMs.

Ищем SRE в команду, которая отвечает за доступность, обновления и восстановление систем хранения и обработки данных. — диагностика сбоев, производительности и репликации платформы данных;

Location: Москва Мы - команда, создающая **комплексную систему противодействия мошенничеству** и обеспечивающая online/offline безопасность миллионов клиентов банка 24/7/365, предоставляя инструменты **собственной разработки** для: * Построения графа связей (позволяет проанализировать не только объекты и их свойства, но также их связи с другими объектами различных уровней и характеристик и применяется для получения дополнительных знаний об объекте за счет извлечения знаний о его окружении, выявления наиболее значимой информации, центров влияния, групп связанных объектов, цепочек) * Геопространственой аналитики: анализа локаций, построения маршрутов и тепловых карт * Выявления и анализа попыток мошенничества и иных отклонений * Портфеля технологичных сервисов накопления и обработки больших объемов данных со сложной структурой Мы находимся на передовой технологических инноваций, соединяя возможности ИИ, современные технологии и потребности общества. Наше направление AI-трансформации — это стратегическая инициатива по интеграции LLM-агентов и мультиагентных систем в собственную аналитическую платформу: * AI-решения для глубокого анализа данных * Набор AI Tools, дающих агентам доступ к инструментам и сервисам платформы * Собственная no-code/low-code платформа для оркестрации AI-агентов и автоматизации рабочих процессов * Интеграция с внутренними LLM-шлюзами и средами исполнения агентов * RAG-системы для работы с корпоративными базами знаний и методологиями Наш передовой технологический стек: * Storage - Hadoop, Cassandra, ClickHouse, Elasticsearch, FastGraph, PostgreSQL * Big Data Engineering- Scala, Spark, Flink * Backend - GO (GIN), Scala (ZIO), Kubernetes (OpenShift, DropApp) * Fronted - React, Redux (Redux ToolKit, RTK Query), Typescript, jest. Библиотеки: react-force-graph, leaflet * AI - Python (LangChain, LangGraph, Harness), GO (mcp-go), Typescript (no code platform), ai-coding (gigacode cli, claude, codex), RAG\\GraphRag (PostgreSQL, Elasticsearch, Qdrant) * QA - Java, TestNG, Selenium, Maven, Allure * DevOps - Docker, Helm, Jenkins Обязанности * Проектирование и анализ архитектуры технического решения совместно с командой разработки * Разработка и согласование концепции, проектной документации и технической документации, описание API, ведение документации в Confluence * Развитие направления мультиагентных решений обеспечивая полный цикл реализации * Проведение исследовательских работ и тестирование новых подходов и техник AI * Анализ источников данных, разработка моделей данных, логики алгоритмов и интеграций * Документирование и обеспечение соблюдения правил сбора, хранения и использования данных * Участие в полном цикле разработки и внедрения Требования * Умение быстро погружаться в исследуемую область и оперативно переключаться на новое направление * Навыки интеграции решений на основе ML/AI в реальные производственные системы * Опыт проектирования логической и физической моделей данных. Языки SQL: понимание работы ETL-инструментов, умение писать SQL-запросы различной сложности * Знание форматов JSON/XML и навыки проектирование REST API * Способность обрабатывать и структурировать большой объем сложной информации, доступно и наглядно ее презентовать * Сбор, анализ и документирование бизнес-требований, описание use case, генерация идей, проработка технических решений, интеграционных взаимодействий * Коммуникативные навыки, достаточные для выстраивания конструктивного взаимодействия со смежными подразделениями и внутри команды Будет плюсом * Понимание ключевых алгоритмов и подходов в AI/GenAI (LLM, vector search, NLP, context engineering и др.) * Понимание архитектуры AI/GenAI решений, LLM, RAG, BI и DataOps * Наличие опыта разработки собственных библиотек и инструментов для AI * Опыт успешного внедрения AI-решений, знание инструментов AI на рынке * Опыт программирования на любом языке и способность анализировать код * Владение инструментами Big Data (Hadoop, AirFlow, Spark, Kafka) * Понимание принципов работы NoSQL баз данных (Cassandra, ClickHouse, ElasticSearch, Qdrant, Neo4j) Условия * Комфортный современный офис (ст.м.Кутузовская) * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

• Проектирование и развитие аналитического хранилища данных (DWH). • Разработка моделей данных (fact / dimension, агрегаты).

Опыт работы CTO, VP Engineering или Head of Engineering в финтехе/платёжных системах (PSP, эквайринг, процессинг, банки).

Мы в поиске Разработчиков Python/SQL/ClickHouse в проект крупной газодобывающей компании. • Технологический стек: Python, ClickHousе, MS SQL, Postgres Pro, Qlik Sense, QlikView,.

Workplace: hybrid Обязанности Сбор прототипов витрин данных; Разработка и оптимизация SQL-запросов для извлечения данных из различных источников; Анализ и интерпретация больших объемов данных для выявления тенденций, паттернов и инсайтов; Формирование и проверка гипотез; Документирование разработанных решений; Взаимодействие с командами разработки и продуктового менеджмента для определения требований к данным; Участие в проектах по улучшению качества данных и автоматизации аналитических процессов. Условия работы Официальное оформление с белой ЗП, полугодовые премии по результатам работы; Возможность работать удалённо или в гибридном формате; Удобный офис рядом с м. «Добрынинская» / удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники»; Гибкий график работы; Широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья; Возможность учиться и развиваться за счёт компании: внешние тренинги и семинары по профессиональным тематикам, участие в крупнейших конференциях страны, программы развития цифровых и управленческих навыков (Цифровая академия, Школа Тимлидов), онлайн и офлайн мастер-классы, корпоративный университет «X5 Полка», школа наставников и многое другое; Программы мотивации для спикеров и авторов: внутренняя школа Speak Up School, Write Up, ачивки и баллы за выступления, подготовка спикеров к крупнейшим конференциям страны, сообщество авторов на Хабре, возможность шерить опыт с комьюнити внутренних и внешних экспертов; Обмен опытом через cообщества: 12 технических комьюнити от java до devops; Яркая корпоративная жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, день IT-специалиста, программы волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge; Забота о благополучии сотрудников: 7 спортивных сообществ (бег, футбол, волейбол, баскетбол, хоккей, лыжи, триатлон), ежегодная Неделя здоровья; Скидки в экосистеме бизнесов Х5 («Пятёрочка», «Перекрёсток», «Много лосося», «Перекресток Впрок»); Программа привилегий Prime-zone (скидки на товары и услуги и специальные предложения от компаний-партнёров); Материальная помощь сотрудникам, попавшим в сложную жизненную ситуацию. Профессиональные навыки Релевантный опыт работы от 3 лет; Уверенное знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL, MySQL, MS SQL и др.); Умение писать и оптимизировать сложные SQL-запросы (Оконные функции, Рекурсии, Функции и операторы для работы с массивами, Временные таблицы); Умение разбираться в чужом коде, проводить ревью; Знание и опыт работы с устройством хранилища данных ( Data Vault 2.0 ); Опыт работы со стеком Greenplum, Hive, Clickhouse, S3, Trino; Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде; Опыт работы в BI инструментах (Qlik Sense, Superset); Базовые навыки по работе с данными на Python (pandas, numpy, sqlalchemy, psycopg2, requests). Будет дополнительным плюсом: Работа в Airflow, умения написание дагов и знание основных компонентов; Работа в Ataccama.

Workplace: hybrid Обязанности Эксплуатация кластеров Red Panda / Kafka: развёртывание, мониторинг, обновления, масштабирование; Диагностика инцидентов: анализ лагов консьюмеров, проблем репликации, неравномерного партиционирования; Поддержка интеграций Red Panda с СУБД: ClickHouse — streaming-загрузки, оптимизация batch-вставок, настройка движков Kafka/Red Panda Engine PostgreSQL — CDC через Debezium, управление слотами репликации, диагностика WAL-накопления MongoDB — Change Streams, настройка коннекторов, работа с BSON-сериализацией Redis — паттерны кэширования stream-данных, управление TTL, диагностика memory pressure Настройка производительности: тюнинг retention, управление дисковым хранением, оптимизация пропускной способности; Развитие observability: алерты, дашборды, корреляция метрик очередей и баз данных; Документирование инцидентов и runbooks. Условия работы Проекты, различные по своей направленности, обмен опытом с коллегами из других продуктов; Официальное оформление с белой ЗП, полугодовые премии по результатам работы; Гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00); Возможность работать удалённо или в гибридном формате; Широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья; Возможность учиться и развиваться за счёт компании: внешние тренинги и семинары по профессиональным тематикам, участие в крупнейших конференциях страны, программы развития цифровых и управленческих навыков (Цифровая академия, Школа Тимлидов), онлайн и офлайн мастер-классы, корпоративный университет «X5 Полка», школа наставников и многое другое; Программы мотивации для спикеров и авторов: внутренняя школа Speak Up School, Write Up, ачивки и баллы за выступления, подготовка спикеров к крупнейшим конференциям страны, сообщество авторов на Хабре, возможность шерить опыт с комьюнити внутренних и внешних экспертов; Обмен опытом через cообщества: 12 технических комьюнити от java до devops; Яркая корпоративная жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, день IT-специалиста, программы волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge. Профессиональные навыки Kafka в production: администрирование брокеров, понимание работы продюсеров/консьюмеров, опыт диагностики ребалансировок и backpressure — от 1,5 лет; СУБД на уровне support-инженера (хотя бы 2 из 4): ClickHouse — понимание MergeTree-движков, партиционирования, оптимизации INSERT … SELECT из потоковых источников PostgreSQL — индексы, медленные запросы, блокировки, базовое администрирование, репликация MongoDB — структура документов, индексы, работа с репликасетами, понимание Change Streams Redis — типы данных, persistence, memory policies, диагностика latency Опыт интеграции потоковых систем и баз: CDC, коннекторы, понимание trade-offs между consistency и latency; Linux, Bash, Docker, базовые навыки Kubernetes; Мониторинг: Prometheus/Grafana, настройка алертинга; Go или Java — чтение кода, написание скриптов; Готовность освоить Red Panda: архитектура Raft, отличия от Kafka по операционной модели