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.
Задачи:
— Построить с нуля переиспользуемое ядро продукта: документы → граф знаний → гибридный поиск → ответ со ссылкой на пункт и статусом редакции.
— Отвечать за архитектуру и разработку.
— Первая цель — MVP.
Обязанности:
— Архитектура ядра.
— Работа с данными.
— Резолвинг перекрёстных ссылок, версионность и статусы актуальности документов.
— Hybrid retrieval.
— Graph RAG.
— Evaluation.
— Поставка.
— Техлидерство.
Требования:
— 5+ лет backend-разработки на Python, из них 2+ года с LLM/RAG в продакшене (в идеале).
— Графовые базы данных, моделирование онтологий.
— Векторные базы данных, гибридный поиск, реранкинг.
— LLM.
— Опыт поставки в закрытые контуры.
— Опыт руководства.
Плюсом:
— GraphRAG, entity extraction/resolution.
— Внедрения в промышленности или проектных институтах.
— React/TypeScript для интерфейса и админки.
Условия:
— Удалённая работа по России.
— Гибкий график: 5/2 с 10:00 до 19:00 по Москве, с возможностью подстроить часы работы.
— Клубы по интересам, летний выезд на природу AGIMA Camp, корпоративные вечеринки с возможностью приглашать семью.
— Поддержка в создании личного бренда для профессионального роста.
— Бесплатные билеты на забег для IT-специалистов RUNIT.
— ДМС со стоматологией.
— Оформление по ГПХ с физлицом.
About KPI Solutions:
KPI Solutions is a national supply chain consulting and warehouse automation systems integrator, formed in 2021 by merging Kuecker Logistics Group, PULSE Integration, and QC Software. The company specializes in material handling integration and delivers engineered solutions combining automated technologies (MHE, robotics, conveyor, ASRS, AMR/AGV) with intelligent warehouse execution software to optimize productivity and fulfillment speed.
Position Summary:
The Software Deployment Engineer I/II is an individual contributor responsible for end-to-end delivery, configuration, installation, and support of Kommand warehouse execution/control systems and related material handling hardware such as pick-to-light, overhead illuminators, AutoStore, and T-sort integrations. The role includes project-level system configuration, commissioning, installation, upgrades, and live troubleshooting independently across on-site and remote/office phases. This role consolidates hardware installation and commissioning functions previously done by a dedicated Systems Integration & Commissioning team.
Key Responsibilities:
On-Site Delivery:
— Lead software commissioning of Kommand and peripheral hardware systems at customer sites as primary technical owner.
— Full-scope installation of pick-to-light and overhead illuminator systems including wiring, physical installation, configuration, and functional testing.
— Conduct Installation Qualification (IQ) and User Acceptance Testing (UAT) with formal documentation and customer sign-off.
— Sole owner of Kommand and system-level troubleshooting for live production issues during on-site engagements.
Remote / Office Delivery:
— Independently deliver new Kommand installations including application pre-configuration, database scripting, and pre-deployment testing.
— Deliver Kommand version upgrades including SSDT schema comparisons, version control, local pre-install testing, and customer coordination.
— Perform production upgrade execution after business hours to minimize downtime.
— Work on DEV, QA, and Sandbox environments during business hours.
— Validate, diagnose, and remediate defects, escalating rarely.
— Participate in on-call rotation covering Kommand, AutoStore, and T-sort system escalations.
— Provide post-go-live support including system migrations, integration testing with ERP/WMS platforms (e.g., SAP/WMS), and multi-site rollout support.
Project Configuration & Deployment:
— Gather Kommand configurations and system parameters for projects.
— Translate Business Requirements Document and customer conversations into system settings, network spreadsheets, and parameters.
— Educate clients on host interface use.
— Configure Kommand sandbox and production environments for customer testing and go-live.
— Assist with training on new features.
Scope & Independence:
— Sole owner of critical workstreams including new installations, upgrades, and live troubleshooting.
— Requires judgment and technical depth to manage customer-facing delivery, testing, and sign-off without dedicated support.
Requirements:
— Experience commissioning warehouse execution/control software and hardware peripherals.
— Working knowledge of SQL Server environments including SSDT schema comparison and version control.
— Experience with formal software testing methodologies (IQ/UAT) including documentation and customer sign-off.
— Ability to diagnose, troubleshoot, and resolve live production issues under time pressure.
— Comfort or willingness to perform hands-on installation work for pick-to-light and overhead illumination systems.
— Willingness to work after hours and participate in on-call rotation.
— Ability to translate business requirements into structured system configuration.
— Strong customer-facing communication skills.
Preferred Qualifications:
— Experience with AutoStore and/or T-sort systems.
— Experience with ERP/WMS integration testing (e.g., SAP).
— Background in material handling, warehouse automation, or industrial controls.
What we Offer:
— Medical, Dental, Vision Insurance
— Health Care Concierge Service
— 401(k) Retirement Plan (Pre-tax & Roth)
— Company paid Basic Life Insurance, Short-Term and Long-Term Disability
— Voluntary Life & AD&D Insurance
— Voluntary Accident, Critical Illness & Hospital Indemnity Insurance
— Pet Insurance
— Milk Stork Program
— Wellness Program with gift card redemption and challenges
— Paid Time Off (Vacation, Sick & 10 Holidays)
— Training & Development
Equal Employment Opportunity statement included.
About the Team
The Security Operations team protects CircleCI’s infrastructure, product, and customer data against evolving threats, working closely with engineering to maintain security and resilience.
About the Role
As a Security Operations Engineer, you will protect CircleCI’s infrastructure, product, and customer data from AI-driven attacks and defenses. This intermediate role involves ownership of security challenges, collaboration with Engineering, contributing to the security roadmap, and leveraging AI tools to detect, respond to, and automate security threats.
What You’ll Do:
Threat Detection & Incident Response
— Monitor, investigate, and respond to security threats across cloud and application environments using security and AI-assisted tools.
— Participate in risk assessments, incident response, post-incident reviews, and on-call support, improving controls and processes.
Security Engineering & Architecture
— Build and maintain security tooling, controls, and automation across cloud, application, and CI/CD environments following best practices.
— Identify vulnerabilities and configuration risks, contribute to runbooks and compliance, and understand CircleCI’s security architecture.
AI & Security
— Incorporate AI-powered security tools into workflows and evaluate emerging technologies for detection, response, and automation.
— Stay current on AI-specific security threats and contribute to responsible AI use in security operations.
Cross-Team Partnership & Ownership
— Partner with Engineering teams to understand security needs, provide guidance, and translate risks into actionable recommendations.
— Contribute to security roadmap planning, technology evaluations, and documentation while building relationships across teams.
What You’ll Bring:
— 3+ years of security engineering or operations experience or equivalent expertise.
— Hands-on experience with cloud, application, and CI/CD security in AWS, GCP, or Azure.
— Experience with incident response and security tools including EDR, CNAPP, SASE, vulnerability scanners, and log analysis.
— Ability to build and maintain security automation and tooling using Go, Python, or Terraform.
— Strong security judgment and problem-solving skills.
— Hands-on experience with AI/ML-powered security tools in production and understanding of AI’s role in security workflows.
Bonus Skills (Nice to Have):
— Familiarity with AI-specific threat categories like prompt injection and model supply chain risks.
— Experience securing developer platforms, SaaS, or CI/CD infrastructure.
— Relevant certifications such as CEH, AWS Security Specialty, Security+.
— Contributions to process improvement, runbook development, or knowledge sharing.
Accommodation
CircleCI provides reasonable accommodation for individuals with disabilities during application and employment.
About CircleCI
CircleCI is the world’s largest CI/CD platform, processing over 3 million jobs daily, helping companies leverage AI in software delivery. Founded in 2011, headquartered in San Francisco with a global remote workforce, and venture-backed by multiple investors.
Equal Opportunity
CircleCI is an Equal Opportunity and Affirmative Action employer, not discriminating based on legally protected characteristics and considering applicants with criminal histories consistent with laws.
About CircleCI Engineering:
CI/CD is being reinvented with AI agents that write code, trigger builds, interpret failures, and propose fixes. CircleCI is building new interfaces for developers to understand and trust this work.
Team-Agnostic Placement:
Hiring is for CircleCI as a whole, not a specific team. Placement depends on where your strengths create the most leverage. Possible areas include CI pipeline experience, deploy and release tooling, notification infrastructure, monetization flows, AI agent surfaces, or the foundational web platform. The role involves full-stack ownership and high craftsmanship.
What You'll Do:
— Build AI-natively, using AI as the default approach to problem solving.
— Invent new interfaces for software delivery that support autonomous pipelines and human judgment.
— Own the full stack by building features end-to-end in Go, React, and TypeScript.
— Focus on reliability and responsiveness as design concerns.
— Champion observability using Honeycomb, Datadog, and Rollbar to improve systems.
— Proactively identify and close gaps without being asked.
What You'll Bring:
— AI-native engineering practices with daily use of AI tools and understanding of their impact.
— At least 3 years of production full-stack experience with a track record of shipping real products.
— Strong skills in React and TypeScript, and comfortable owning backend services in Go including API design, data modeling, and service integration.
— System design skills with conscious tradeoffs and documentation.
— Production mindset focusing on latency, responsiveness, and reliability in distributed environments.
Additional Information:
The role is remote based in Ontario, Canada. Salary range is $127,000 to $159,000 CAD per year. CircleCI is an equal opportunity employer and provides accommodations for individuals with disabilities during the application and interview process.
Задачи:
— Проектировать, внедрять и управлять решениями и контролями безопасности для AWS и Kubernetes, включая методы изоляции для платформы RCE-as-a-Service.
— Создавать, развёртывать и поддерживать инфраструктуру как код с использованием Terraform, обеспечивая высокие стандарты безопасности.
— Проводить оценки безопасности, моделирование угроз и аудиты AWS и Kubernetes.
— Сотрудничать с командами разработки и эксплуатации для внедрения лучших практик безопасности в CI/CD.
— Мониторить и реагировать на инциденты безопасности в облаке, выявлять причины и рекомендовать меры по устранению.
— Обеспечивать соответствие требованиям комплаенса (SOC 2, ISO 27001, GDPR, HIPAA, PCI DSS).
— Наставлять инженеров и продвигать культуру облачной безопасности в организации.
Требования:
— Опыт работы в облачной безопасности не менее 5 лет, глубокие знания AWS.
— Профессиональные навыки в области безопасности Kubernetes: защита кластеров, RBAC, сетевые политики, управление уязвимостями контейнеров.
— Экспертное владение Terraform.
— Знание сервисов безопасности AWS (IAM, GuardDuty, Security Hub, CloudTrail, WAF).
— Знакомство с CNAPP решениями (Wiz) и SIEM (Panther).
— Понимание безопасного жизненного цикла разработки ПО, безопасности CI/CD и DevSecOps.
— Желательны сертификаты AWS Certified Security – Specialty, Certified Kubernetes Security Specialist (CKS), Terraform Associate.
— Приветствуются сертификаты SANS или OffSec.
— Отличные навыки решения проблем, коммуникации и лидерства.
Условия:
— Удалённая работа из США (SF, NYC или Remote).
— Конкурентная зарплата и пакет вознаграждений, включая акции, медицинские льготы и гибкий отпуск.
Дополнительно:
— Работа в команде инженеров, тесное сотрудничество с командой безопасности.
— Технологический стек включает Typescript, React, Apollo GraphQL, Redux, Express, Postgres, Redis, Kubernetes, Terraform, Helm, AWS.
Требования:
— Опыт тестирования ПО от 5 лет (включая опыт автоматизации от 3 лет);
— Понимание видов и методик тестирования (функциональное, регрессионное, интеграционное, e2e, smoke);
— Опыт работы в Agile-командах (Scrum / Kanban);
— Уверенные знания TypeScript / JavaScript;
— Опыт разработки и поддержки e2e UI тестов;
— Практический опыт с Playwright API (APIRequestContext) или аналогичными инструментами;
— Умение писать стабильные тесты (работа с ожиданиями, retry, устранение flaky-тестов);
— Опыт интеграции автотестов в CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins и др.);
— Навыки работы с отчетами (Allure, Playwright Report и др.);
— Понимание принципов тестирования микросервисной архитектуры;
— Понимание HTTP/HTTPS, REST, методов (GET/POST/PUT/DELETE);
— Опыт тестирования API с использованием Postman/Swagger/curl;
— Умение валидировать JSON/XML ответы (схемы, структуры, данные);
— Опыт работы с авторизацией (JWT, OAuth2, cookies, headers);
— Навыки тестирования интеграций между сервисами;
— Опыт работы с багтрекинг-системами (Jira или аналогами);
— Знание SQL и опыт написания запросов (PostgreSQL/MSSQL);
— Понимание клиент-серверной архитектуры;
— Опыт работы с *nix системами и Windows;
— Навыки работы с Docker (будет плюсом);
— Опыт работы с SSH;
Дополнительно будет плюсом:
— Опыт нагрузочного тестирования API;
— Базовые знания Node.js;
— Опыт менторинга или code review автотестов;
— Разработка и поддержка автотестов на TypeScript + Playwright (UI + API);
— Анализ логов и взаимодействий между сервисами;
— Работа с дефектами.
Требуется технический руководитель (Hands-on CTO / Head of Engineering). Требуемые навыки: опыт работы с C#. Возможна удалённая работа. Полный рабочий день.
Задачи:
— построить AI-стек для инженерии;
— внедрить AI-агентов, evals, AI code review и автоматизацию тестов/деплоя;
— ускорить разработку в 5 раз;
— выбирать AI-модели и инструменты;
— запускать MVP и масштабировать успешные решения на всю компанию.
Требования:
— 6–7+ лет коммерческой разработки;
— опыт масштабного внедрения AI в инженерные процессы;
— Claude Code, Cursor и аналогичные инструменты;
— опыт с AI-агентами;
— data-driven подход;
— английский B2+.
Условия:
— работа в международной B2C-компании в сфере развлечений;
— локация Кипр / UK, remote из Европы;
— full-time / contract;
— релокация и visa support.
Задачи:
— Владеть AI-функциями от концепции до производства в масштабе 50k RPS и 450M пользователей.
— Создавать большие языковые модели (LLM) и обучать кастомные модели для приложений в реальном времени.
— Тесно сотрудничать с продакт-менеджерами для трансформации целей в решения.
— Оценивать и внедрять мониторинг производительности моделей, отслеживать дрейф и регрессии.
Требования:
— Опыт работы инженером 5+ лет с практическим опытом LLM в продакшене.
— Умение обучать и выпускать модели на неструктурированных данных.
— Глубокое понимание оценки моделей и мониторинга в продакшене.
— Владение Python и основами машинного обучения.
— Английский язык на уровне Intermediate и выше.
Условия:
— Конкурентная зарплата, бонусы и опционы (каждый сотрудник — партнер).
— Официальное трудоустройство на Кипре с поддержкой визы для сотрудника и супруга.
— Комфортный офис в Лимассоле с питанием и перекусами.
— Медицинская страховка.
— Доступ к матчам и мероприятиям Aris Limassol F.C.
— Возможности профессионального роста и командных активностей.
Задачи:
— Развертывание и эксплуатация Bitcoin Core nodes.
— Построение отказоустойчивой инфраструктуры для backend-сервисов.
— Мониторинг состояния Bitcoin-нод и внутренних сервисов.
— Настройка metrics, logging, alerting и dashboards.
— Secrets management и безопасная работа с credentials.
— Backup и disaster recovery.
— Автоматизация deployment и infrastructure provisioning.
— CI/CD.
— Контроль доступов и сегментация инфраструктуры.
— Анализ и устранение production-инцидентов.
— Capacity planning и оптимизация ресурсов.
— Совместная работа с security engineer над hardening инфраструктуры.
Требования:
— Опыт DevOps/SRE в production-системах.
— Linux на уверенном уровне.
— Docker и контейнерная инфраструктура.
— Опыт с Kubernetes или аналогичными orchestration-платформами.
— Infrastructure as Code: Terraform, Ansible или аналоги.
— Опыт построения monitoring/alerting систем.
— Понимание сетей, firewall, TLS и управления доступом.
— Практический опыт secrets management.
— Опыт построения backup/recovery процессов.
— Умение расследовать production-инциденты.
Будет плюсом:
— Опыт эксплуатации Bitcoin Core nodes.
— Понимание Bitcoin P2P/networking.
— Опыт эксплуатации blockchain infrastructure.
— Опыт с security-sensitive или financial infrastructure.
— Опыт защиты публичных сервисов от DDoS/DoS.
— Опыт построения privacy-oriented инфраструктуры.
Что важно в этой роли:
Для проекта критична не только доступность сервисов, но и минимизация инфраструктурных рисков и утечек метаданных. Поэтому нам нужен инженер, который рассматривает security и privacy как часть инфраструктурной архитектуры, а не как отдельный этап после запуска.
Задачи:
— Построение threat model для CoinJoin-протокола и всей системы.
— Анализ возможных атак на coordinator и участников протокола.
— Проектирование защиты от Sybil-атак и DoS.
— Анализ возможных утечек метаданных.
— Анализ privacy-свойств протокола.
— Аудит механизмов authentication, authorization и rate limiting.
— Анализ key-management архитектуры.
— Security review Bitcoin transaction flow.
— Code review критичных компонентов.
— Анализ attack surface backend и инфраструктуры.
— Подготовка рекомендаций по hardening.
— Участие в security testing и подготовке к внешним аудитам.
Требования:
— Опыт application security, protocol security или security engineering.
— Умение самостоятельно строить threat models.
— Хорошее понимание сетевой безопасности.
— Понимание DoS/DDoS и Sybil attack моделей.
— Опыт security review backend-систем.
— Понимание криптографических примитивов и digital signatures.
— Опыт анализа key-management систем.
— Умение проводить code review с точки зрения безопасности.
— Понимание рисков metadata leakage и privacy-sensitive систем.
Будет большим плюсом:
— Глубокое понимание Bitcoin protocol.
— Опыт security-аудита Bitcoin или других cryptocurrency-протоколов.
— Знание UTXO, PSBT, SegWit, Taproot и Bitcoin transaction signing.
— Опыт анализа CoinJoin или других privacy protocols.
— Понимание blockchain analysis и deanonymization techniques.
— Опыт аудита non-custodial систем.
— Практический опыт Rust/C++/Go.
Что важно в этой роли:
Security engineer должен оценивать не только классические уязвимости backend-приложения, но и экономические, протокольные и privacy-атаки. Для CoinJoin особенно важны поведение злонамеренных участников, Sybil/DoS, корреляция активности и возможные утечки метаданных.
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.
Компания Tabby — финтех-платформа BNPL (покупай сейчас, плати позже), предлагающая беспроцентные рассрочки для покупателей в Саудовской Аравии, ОАЭ и Кувейте.
Стек технологий включает Python, Go, PostgreSQL, Pub/Sub, BigQuery, GCS, Kubernetes, Google Cloud Platform, Airflow и микросервисную архитектуру.
Формат работы — удалённый.