Сybersupremacy FZCO

Data Engineer

Коротко

Data Engineer в международной компании (головной офис в Дубае), разрабатывающей AI-решения для автоматизации клиентских коммуникаций и бизнес-процессов. Роль предполагает построение и стабилизацию инфраструктуры данных: ETL/ELT-пайплайны, CDC на Debezium/Kafka, модели данных для аналитики и AI/LLM-продуктов. Требуется опыт от 3 лет в Data Engineering, уверенный SQL и PostgreSQL, Python, опыт работы с REST API, Docker, Linux. Полностью удалённая работа по графику 5/2 с привязкой к времени ОАЭ.

О компании
Мы — международная компания с головным офисом в Дубае (ОАЭ), разрабатывающая AI-решения для автоматизации клиентских коммуникаций, управления знаниями и оптимизации бизнес-процессов.
Сейчас мы ищем Data Engineer, который поможет выстроить надежную инфраструктуру данных, стабилизировать существующие интеграции и развивать архитектуру данных для аналитики и AI-продуктов.
Это hands-on роль для специалиста, который любит разбираться в сложных системах, самостоятельно принимать технические решения и видеть результат своей работы в реальных бизнес-процессах.
Наш текущий стек
•Базы данных: PostgreSQL, MySQL (CRM Bitrix24).
•Data Infrastructure: Debezium, Kafka, CDC.
•Infrastructure & Monitoring: Kubernetes, Docker, GitLab, Grafana, Loki, Prometheus, Cloudflare.
•Automation: n8n, интеграции с LLM.
•Источники данных: Bitrix24 REST API, GA4, Яндекс.Метрика, UIS, Calltouch, WhatsApp Business API, Slack, Google Sheets, платежные системы и другие внешние сервисы.
Чем предстоит заниматься
•Развивать архитектуру данных: проектировать и поддерживать хранилище, стабилизировать CDC на базе Debezium и Kafka, обеспечивать надежность передачи данных.
•Строить ETL/ELT-пайплайны: интегрировать данные из CRM, API, веб-аналитики, платежных систем и других источников, обеспечивать инкрементальную загрузку, дедупликацию и идемпотентность.
•Проектировать модели данных: выстраивать слои raw → staging → marts, стандартизировать структуры и обеспечивать качество данных.
•Развивать сквозную аналитику: объединять данные от первого контакта клиента до оплаты, обеспечивать корректную маркетинговую атрибуцию (UTM, gclid, коллтрекинг, мессенджеры).
•Подготавливать данные для AI/LLM-продуктов: логирование диалогов, отслеживание использования моделей и стоимости токенов, подготовка eval-датасетов, контроль актуальности данных.
•Создавать витрины и API для аналитики, внутренних продуктов и AI-агентов.
•Обеспечивать мониторинг и Data Quality: настраивать проверки полноты, свежести и согласованности данных, алерты и SLA.
•Работать с безопасностью данных: разграничение доступов, маскирование персональной информации и соблюдение политик хранения.
•Документировать архитектуру, модели данных и интеграции.
Наши ожидания
•Опыт работы в Data Engineering или смежных направлениях от 3 лет.
•Уверенный SQL: сложные запросы, оконные функции, 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, 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 надежных ETL/ELT-пайплайнов и моделирования данных.
Будет преимуществом
•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.
•Опыт работы с Prometheus, Grafana и n8n.
Почему эта роль интересна
•Влияние на архитектуру: возможность самостоятельно предлагать и внедрять технические решения.
•Реальные инженерные задачи: сложные интеграции, нестабильные API, большие объемы данных и развитие инфраструктуры.
•Работа с AI-продуктами: данные используются не только для отчетности, но и напрямую влияют на работу LLM-решений.
•Минимум бюрократии: быстрые решения, самостоятельность и ориентация на результат.
•Международные проекты: работа с разными рынками, сервисами и бизнес-процессами.
Условия работы
•Формат: полностью удаленная работа.
•График: 5/2, с 10:00 до 19:00 по времени ОАЭ (Dubai Time).
•Оформление: контракт удаленного сотрудника.
•Оплата: выплаты в валюте на зарубежный банковский счет или другими способами по согласованию с сотрудником.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте