Локация
Москва; полностью удалённая работа. График 5/2, с 10:00 до 19:00 по времени ОАЭ (Dubai Time).
Зарплата
3000–4000 USD в месяц, на руки.
Компания
Международная компания с головным офисом в Дубае, разрабатывающая AI-решения для автоматизации клиентских коммуникаций, управления знаниями и оптимизации бизнес-процессов.
Что делать
•Развивать архитектуру данных, поддерживать хранилище и стабилизировать CDC на базе Debezium и Kafka.
•Строить ETL/ELT-пайплайны из CRM, API, веб-аналитики, платёжных систем и других внешних источников с инкрементальной загрузкой, дедупликацией и идемпотентностью.
•Проектировать модели данных и слои raw → staging → marts, обеспечивать стандартизацию и качество данных.
•Развивать сквозную аналитику и маркетинговую атрибуцию от первого контакта клиента до оплаты.
•Подготавливать данные для AI/LLM-продуктов, включая логирование диалогов, отслеживание использования моделей и стоимости токенов, eval-датасеты и контроль актуальности данных.
•Создавать витрины и API, настраивать мониторинг, проверки Data Quality, алерты и SLA, обеспечивать безопасность данных и документировать архитектуру.
Требования
•От 3 лет опыта в Data Engineering или смежных направлениях.
•Уверенный SQL: сложные запросы, оконные функции и оптимизация производительности.
•Глубокое понимание PostgreSQL: индексы, планы выполнения запросов, базовые принципы репликации и резервного копирования.
•Практический опыт интеграции с REST API: пагинация, лимиты, ретраи, вебхуки и инкрементальные загрузки.
•Python для разработки коннекторов, автоматизации и обработки данных.
•Уверенная работа с Linux, Bash, SSH и Git.
•Опыт работы с Docker и базовое понимание Kubernetes.
•Понимание принципов построения надёжных ETL/ELT-пайплайнов и моделирования данных.
Хорошо, если есть
•Опыт с dbt, Airflow, Prefect или Dagster.
•Практическая работа с Kafka, Debezium и CDC.
•Интеграции с Bitrix24 или другими CRM-системами.
•Опыт использования Airbyte, Meltano, Fivetran или аналогичных инструментов.
•Понимание веб-аналитики, маркетинговой атрибуции и сквозной аналитики.
•Опыт подготовки данных для ML/LLM-продуктов, работы с pgvector, embeddings и eval-пайплайнами.
•Знакомство с AWS, GCP, Yandex Cloud, Terraform, Ansible, Prometheus, Grafana и n8n.
Культура и преимущества
•Полностью удалённая работа по контракту удалённого сотрудника.
•Выплаты в валюте на зарубежный банковский счёт или другими согласованными способами.
•Возможность самостоятельно предлагать и внедрять технические решения.
•Сложные интеграции, нестабильные API, большие объёмы данных и развитие инфраструктуры.
•Работа с AI-продуктами и международными проектами при минимуме бюрократии.
