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.
