Data Engineer
We are looking for a Senior Data Engineer to join our Data Engineering Team and take ownership of high-impact, greenfield data initiatives. You will work on building modern cloud-native data platforms, migrating on-premises legacy systems to the cloud, and laying the architectural foundation for AI-ready data infrastructure.
In this role, you will collaborate closely with Machine Learning, Data Science, and Product teams, serving as a key technical contributor and thought leader. You will also drive R&D efforts around agentic AI architectures, event-driven systems, and LLM-ready data pipelines — turning architectural concepts into production-grade solutions.
Responsibilities:
- Design and build scalable cloud-native data platforms from greenfield to production
- Design and implement near-real-time ingestion pipelines using event-driven patterns
- Define and enforce data platform standards including Data Lake and Lakehouse principles, medallion architecture, and data contracts
- Refactor, optimize, and modernize Spark and PySpark scripts for performance and maintainability
- Introduce best practices for code quality, testing, and CI/CD across data pipelines
- Drive adoption of AI tooling and agentic workflows within the Data Engineering team
- Ensure data quality, observability, scalability, and reliability across all platforms and pipelines
- Design and deliver self-service tooling and microservices that simplify platform usage
- Collaborate with cross-functional stakeholders including Product, Machine Learning, and Data Science teams
- Contribute to architecture decisions and technical R&D initiatives
Requirements:
- 5+ years of professional experience in Data Engineering
- Strong Python and SQL development skills
- Hands-on experience with Apache Spark and PySpark including query optimization and performance tuning
- Experience working with Databricks or Snowflake
- Practical experience with at least one major cloud provider such as Azure, AWS, or GCP
- Experience with stream processing technologies including Kafka or Spark Structured Streaming
- Strong understanding of ETL/ELT patterns, data modelling, and data warehousing concepts
- Experience with orchestration tools such as Apache Airflow or Azure Data Factory
- Knowledge of Infrastructure as Code tools including Terraform
- Understanding of production-grade systems including observability, scalability, reliability, and performance
- Ability to independently lead technical initiatives from concept to delivery
- Strong communication and collaboration skills
- Upper-Intermediate or higher English level
Will be a plus
- Familiarity with RAG pipeline design and LLM integration patterns
- Knowledge of data governance frameworks and tools such as Unity Catalog or Apache Atlas
- Experience with dbt for data transformation and modelling
- Familiarity with MLflow, Feature Stores, or ML platform integrations
Personal profile
- Proactive and self-driven mindset
- Strong analytical and architectural thinking
- Ability to work independently and take ownership of technical decisions
- Passion for innovation and modern engineering practices
- Knowledge-sharing and team-oriented approach
- Strong problem-solving skills
____________________________________________________________________________________
Ми шукаємо Senior Data Engineer до нашої Data Engineering Team, який долучиться до розвитку high-impact greenfield data initiatives. Ти працюватимеш над створенням сучасних cloud-native data platforms, міграцією legacy on-premises systems у хмару та формуватимеш архітектурну основу для AI-ready data infrastructure.
У цій ролі ти тісно співпрацюватимеш із командами Machine Learning, Data Science та Product, виступаючи ключовим технічним експертом і thought leader. Також ти драйвитимеш R&D-ініціативи у сферах agentic AI architectures, event-driven systems та LLM-ready data pipelines, перетворюючи архітектурні концепції на production-grade solutions.
Обовʼязки
- Проєктувати та розробляти масштабовані cloud-native платформи даних — від greenfield-розробки до production.
- Проєктувати та впроваджувати near-real-time pipelines для збору та обробки даних із використанням event-driven підходів.
- Визначати та впроваджувати стандарти для data platform, зокрема принципи Data Lake та Lakehouse, medallion architecture і data contracts.
- Рефакторити, оптимізувати та модернізувати Spark і PySpark-скрипти для підвищення продуктивності та підтримуваності коду.
- Впроваджувати best practices щодо якості коду, тестування та CI/CD для data pipelines.
- Розвивати використання AI-інструментів та agentic workflows у команді Data Engineering.
- Забезпечувати якість, observability, масштабованість і надійність даних, платформ та pipeline’ів.
- Проєктувати та розробляти self-service інструменти та мікросервіси, які спрощують використання платформи.
- Співпрацювати з cross-functional командами, зокрема Product, Machine Learning та Data Science.
- Брати участь у прийнятті архітектурних рішень та технічних R&D-ініціативах.
Вимоги
- 5+ років комерційного досвіду в Data Engineering
- Впевнені навички розробки на Python та SQL
- Практичний досвід роботи з Apache Spark та PySpark, включаючи оптимізацію запитів і performance tuning
- Досвід роботи з Databricks або Snowflake
- Практичний досвід роботи щонайменше з одним основним cloud-провайдером: Azure, AWS або GCP
- Досвід роботи з технологіями stream processing, зокрема Kafka або Spark Structured Streaming
- Глибоке розуміння ETL/ELT-підходів, моделювання даних та концепцій data warehousing
- Досвід роботи з інструментами оркестрації, такими як Apache Airflow або Azure Data Factory
- Знання інструментів Infrastructure as Code, зокрема Terraform
- Розуміння production-grade систем, включаючи observability, scalability, reliability та performance
- Здатність самостійно вести технічні ініціативи — від концепції до реалізації та delivery
- Сильні навички комунікації та командної роботи
- Англійська на рівні Upper-Intermediate
Буде плюсом
- Знайомство з розробкою RAG pipelines та підходами до інтеграції LLM
- Знання data governance frameworks та інструментів, таких як Unity Catalog або Apache Atlas
- Досвід роботи з dbt для трансформації та моделювання даних
- Знайомство з MLflow, Feature Stores або інтеграціями з ML-платформами
Особистий профіль:
- Проактивний та самостійний підхід до роботи
- Сильне аналітичне та архітектурне мислення
- Здатність самостійно працювати та брати на себе відповідальність за технічні рішення
- Зацікавленість в інноваціях та сучасних engineering practices
- Готовність ділитися знаннями та працювати в команді
- Сильні навички вирішення технічних проблем