Design and maintain reliable data pipelines, warehouse models, and curated datasets that transform complex life sciences and healthcare data into trusted resources for analytics and decision-making.
Middle Data Engineer
📜 Description
- Підтримувати й розвивати event-потоки від RabbitMQ до DWH, Amplitude та Reteno.
- Інтегрувати джерела даних і розвивати ETL/ELT-пайплайни.
- Відповідати за BigQuery та Airflow, доступи, service accounts, data streams і схеми.
- Розвивати модель Bronze → Silver → Gold та оптимізувати partitioning, clustering, materialized views і запити.
- Налаштовувати перевірки якості, моніторинг SLA й anomaly alerts, розслідувати інциденти та їхні першопричини.
- Розвивати завантаження й оновлення даних у Milvus для NLP-систем.
🛠️ Requirements
- 2+ роки комерційного досвіду Data Engineer.
- Впевнене володіння Python для ETL/ELT, consumers, integrations і production-коду; сильний SQL, зокрема window functions та оптимізація запитів.
- Досвід із DWH, data modeling, incremental loads і production-пайплайнами.
- Досвід із хмарними data-платформами, такими як GCP, та інструментами оркестрації й event-driven pipelines.
- Розуміння Data Quality та Observability: моніторинг, alerts і troubleshooting.
- Самостійність, ownership, продуктове мислення та вміння зрозуміло пояснювати технічні рішення.
- Досвід із vector databases (Milvus, Pinecone, Weaviate або Qdrant) буде перевагою.
Full job description
Boosters — це українська продуктова компанія. Ми створюємо глобальні продукти в сферах Productivity та EdTech, які несуть цінність для 60 мільйонів людей. Для нас важливо будувати продукти з довготривалим впливом — системні, масштабні та здатні залишатися актуальними десятиліттями.
Зараз ми шукаємо Middle Data Engineer в наш флагманський продукт JustDone — AI асистент для академічної аудиторії, який допомагає краще працювати з науковими роботами, навчатись і проводити глибинні дослідження. Ми віримо, що AI може суттєво змінити те, як люди навчаються та працюють з інформацією. Не через cheating, а через якісніший і глибший рісьорч, швидшу роботу з великими обсягами інформації та автоматизацію формальних і рутинних задач. Так у студентів і дослідників залишається більше часу на те, що справді має значення — мислення, навчання та власні ідеї.
Основна мета цієї ролі — взяти ownership за аналітичну data-інфраструктуру JustDone, забезпечувати її стабільну роботу та знаходити можливості для оптимізації й розвитку. Також ти матимеш можливість долучатися до суміжних задач NLP-напрямку.
Сьогодні JustDone це
- 3+ млн преміум користувачів;
- #1 позиція в США в ніші AI Writing Assistants;
- 90%+ одиниць контенту, створених користувачами, знаходять реальне застосування;
- понад 3 млн одиниць контенту, який генерується користувачами щомісяця;
- власні AI та NLP рішення: AI Detector, Text Humanization Engines, AI Research Assistant.
Твоє майбутнє середовище
Наша головна перевага — це люди. Ми працюємо з тими, хто щодня прагне до самовдосконалення та задає високу планку гри. Ти станеш частиною команди фахівців з Data Engineering і працюватимеш пліч-о-пліч із Владом, Сергієм, Данилом та Олею.
Лідерка напрямку — Люба, Lead NLP Engineer. Для Люби важливі небайдужість до результату, самостійність та ownership - не просто закрити задачу, а розуміти, навіщо ми її робимо і чи справді вирішили проблему.
Ми цінуємо сфокусовану роботу та не перевантажуємо команду зустрічами. У нас немає зайвої бюрократії в ухваленні технічних рішень: можна пропонувати нові інструменти, експериментувати з підходами та впливати на те, як організована робота. Важливо лише розуміти, яку цінність принесе запропоноване рішення.
Саме в цій ролі ти отримаєш
- Автономність та вплив. Зможеш самостійно визначати можливості для покращення аналітичної інфраструктури, пропонувати технічні рішення та бачити їхній результат.
- Роботу з масштабними технічними задачами. Працюватимеш із production-системами та великими обсягами даних, впливаючи на їхню надійність і продуктивність.
- Експертизу на перетині Data та AI. Зможеш долучатися до NLP-задач, працювати з Milvus і переймати досвід команди.
- Перспективи зростання. Розвиватися до Senior Data Engineer із подальшою можливістю рухатися в напрямку Data/Platform Architect.
Твоя зона впливу
- Розвиток event pipelines. Підтримуватимеш і розвиватимеш потоки даних від RabbitMQ до DWH та Amplitude / Reteno.
- Інтеграція джерел даних. Підключатимеш нові та підтримуватимеш наявні джерела, розвиватимеш ETL / ELT pipelines.
- Ownership аналітичної інфраструктури. Відповідатимеш за BigQuery та Airflow: керуватимеш доступами й service accounts, підтримуватимеш порядок у data streams і schemas.
- Моделювання та оптимізація даних. Розвиватимеш архітектуру Bronze → Silver → Gold, працюватимеш із partitioning, clustering і materialized views, оптимізуватимеш схеми та запити.
- Якість і надійність даних. Налаштовуватимеш перевірки актуальності й повноти даних, моніторинг SLA та anomaly alerts, досліджуватимеш інциденти й шукатимеш їхні першопричини.
- Підтримка NLP-інфраструктури. Розвиватимеш пайплайни завантаження й оновлення даних у Milvus, працюватимеш з індексами та lifecycle даних для NLP-систем.
Для цього тобі знадобиться
- 2+ роки комерційного досвіду на позиції Data Engineer.
- Впевнене володіння Python - розробка ETL/ELT-процесів, consumers та integrations, написання підтримуваного production code.
- Сильний SQL - складні запити, window functions, оптимізація та робота з великими датасетами.
- Досвід роботи з DWH та Data Modeling - структурування даних, incremental loads, побудова й підтримка production pipelines.
- Досвід із хмарними data-платформами - GCP або аналогічними рішеннями.
- Розуміння оркестрації та event-driven pipelines - Airflow, Prefect, Dagster, Kafka, RabbitMQ, Pub/Sub або аналоги.
- Розуміння Data Quality та Observability - моніторинг, контроль якості даних, alerts і troubleshooting.
- Досвід роботи з Vector DB (Milvus, Pinecone, Weaviate, Qdrant) буде перевагою.
- Ownership і самостійність - вмієш не лише знаходити проблеми, а й пропонувати та реалізовувати рішення.
- Комунікація та командна взаємодія - можеш пояснювати технічні рішення простою мовою.
- Продуктове мислення - прагнення покращувати наявні рішення, їхню надійність, швидкість та ефективність.
Твій шлях до команди Boosters
Pre-screen з рекрутером (45 хвилин) → Співбесіда з Любою (1 година) → Hard skills Interview з Сергієм та Владом (90 хвилин) → Bar-raising (1 година)
Ми пропонуємо
Кар’єрний та персональний розвиток
- Планові performance review і розробка PDP;
- Підтримка в розвитку твого персонального бренду в соцмережах Boosters і експертних медіа;
- Профільні комʼюніті з безкоштовними курсами і можливістю нетворкінгу;
- Бюджет на курси, конференції та вивчення англійської;
- Техніка від компанії та оплата всіх необхідних сервісів для роботи.
Автономію та гнучкість
- Можливість обирати між роботою в офісі (Київ або Львів) та remote-first форматом (Україна та закордон);
- Гнучкий старт дня (з 8 до 11 ранку за Києвом);
- 20 дей-офів на рік, вихідні на державні свята та безлімітні лікарняні.
Турботу про здоров’я
- Медичне страхування;
- Компенсація роботи з психологом;
- Індивідуальний бенефіт на заняття спортом;
- Сніданки й обіди (on-site в офісах);
- Спортивні активності: спільнота для бігу, волейбол, йога (офлайн); стретчинг та йога (онлайн).
Виглядає як твій наступний карʼєрний крок? Надсилай своє CV!
А якщо маєш рекомендацію для цієї або будь-якої іншої ролі — залиш її ТУТ :)
Similar jobs
Search more Data Engineer jobsData Engineer (Remote, Continental United States)
Build and maintain reliable data pipelines and platforms, transforming structured and unstructured data into dependable datasets for analytics, applications, and AI initiatives using Python, SQL, and AWS.
Design and build scalable data pipelines using Python, Apache Spark, and Databricks, while modernizing legacy systems and ensuring data quality and reliability.
Build reusable Python data ingestion and real-time streaming pipelines that connect customer systems with PostgreSQL and Snowflake, while improving schema mapping, onboarding, and production reliability.
Design and maintain scalable Azure Databricks data pipelines, strengthen data quality and monitoring, and use AI-assisted tools to automate code reviews, compliance checks, and routine engineering work.
