Data Engineer — Сybersupremacy FZCO

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.