Extract, transform, and validate clinical and administrative data from ambulatory EHR/EMR systems, building governed data pipelines and audit-ready calculations for CMS MIPS and value-based care reporting.
Senior Data Engineer
📜 Description
- Будувати й масштабувати ETL/ELT-процеси для збору та обробки даних про активність користувачів.
- Проєктувати хмарні сховища даних та аналітичні архітектури з використанням BigQuery, Airflow, Dataform або інших інструментів.
- Забезпечувати доступність, точність і безпеку даних, а також data lineage та observability.
- Співпрацювати з командами аналітики, бекенду й інфраструктури, перетворюючи сирі дані на продуктові метрики та actionable insights.
- Формувати технічні рішення, брати відповідальність за результат напряму, ділитися знаннями та проводити корисні code review.
🛠️ Requirements
- Глибоке володіння Python та SQL: від побудови production-ready рішень до оптимізації складних запитів під реальне навантаження
- Практичний досвід із ETL/ELT-оркестрацією (Airflow, Dataform або аналоги)
- Досвід роботи з хмарними платформами (GCP, AWS або Azure)
- Розуміння data warehousing: dimensional modeling, партиціонування, кластеризація, cost control
- 5+ років як Data Engineer у продакшн-середовищах з реальним навантаженням
Full job description
Що варто знати про SKELAR? Це венчур-білдер — іншими словами, компанія, яка будує компанії. З нами фаундери створюють consumer-бізнеси, які стають лідерами на глобальних ринках EdTech, Mental health, Petcare, FashionTech та інших.
Скеларівці будують tech-продукти, які здобувають відзнаки від Product Hunt, The Webby Awards та отримують тисячі позитивних відгуків на TrustPilot. Загалом tech-продуктами наших бізнесів користуються 10+ млн людей у світі.
Усе завдяки сильним командам, бо наші спеціалісти — це ключова цінність SKELAR.
Для професійної реалізації ми створили середовище з експертизою та необмеженими можливостями — і шукаємо тих, хто прагне викликів.
Що ти будеш робити
— Data Pipelines: Будувати та масштабувати надійні ETL/ELT-процеси для збору та обробки даних про активність користувачів
— Архітектура та інфраструктура: Проєктувати хмарні сховища даних та аналітичні архітектури на базі сучасних data-інструментів (BigQuery, Airflow, Dataform)
— Data Quality: Забезпечувати високу доступність, точність та безпеку обробки даних; дотримання стандартів якості на рівні платформи — включно з data lineage та observability
— Крос-функціональна співпраця: Працювати разом із командами аналітики, бекенду та інфраструктури — перетворювати сирі дані на продуктові метрики та actionable insights
Що ми очікуємо
Hard skills:
— Глибоке володіння Python та SQL: від побудови production-ready рішень до оптимізації складних запитів під реальне навантаження
— Практичний досвід із ETL/ELT-оркестрацією (Airflow, Dataform або аналоги)
— Досвід роботи з хмарними платформами (GCP, AWS або Azure)
— Розуміння data warehousing: dimensional modeling, партиціонування, кластеризація, cost control
— 5+ років як Data Engineer у продакшн-середовищах з реальним навантаженням
Підхід до роботи:
— Вмієш формулювати та відстоювати технічні рішення
— Готовий брати відповідальність за результат напрямку, а не тільки за свій код
— Проактивно підтягуєш колег — ділишся знаннями, робиш ревʼю, яке дає цінність
— Дієш як CEO у своїй ролі: бачиш картину цілком, не чекаєш задачі — формуєш порядок денний
Ми не прив'язані до стеку. Якщо ти вирішував схожі задачі іншими інструментами — розкажи як. Нам важливий твій підхід до проблем і здатність швидко розбиратись у технологіях та підходах.
Буде плюсом
— Досвід на стороні аналітики (Data Analyst) — розумієш, що потрібно споживачам даних
— Досвід у ролі Python Engineer поза data-контекстом
У SKELAR ми побудували середовище для професійної самореалізації:
— SKELAR Platform. Це операційне ядро венчур-білдера, що допомагає фаундерам швидше проходити шлях від нуля до одиниці. Так команди бізнесів фокусуються на продукті — а 10+ команд в складі Platform закривають функції Legal, Finance, HR, Admin, Talent Acquisition, Employer Branding, IT та інші.
— Нетворк та обмін досвідом як частина культури. Серед наших колег — кофаундери, які запустили не один бізнес, а також найсильніші спеціалісти на ринку. Тож ми маємо доступ до необхідної експертизи на відстані витягнутої руки.
— Ексклюзивна доменна освіта. Ми створили власні навчальні програми для тіммейтів на вибір — від 2-місячної школи для менеджерів-початківців до інтенсивів про AI та професійних клубів з розробки, продакт-менеджменту тощо.
— Вплив на системну допомогу Україні. Маємо благодійний фонд SKELAR foundation, який створили самі скеларівці — і завдяки кожному співробітнику втілюємо важливі соціальні проєкти. Наприклад, заснували перший у Європі акселератор для ветеранів і формуємо майданчик для підтримки ветеранів на рівні держави.
— Екосистема для продуктивної роботи. Для скеларівців створені простори, які надихають на результат — з власним спортзалом, скеледромом, зеленими зонами Bali та бібліотеками. У спейсах, де сервіс, безпека та комфорт синхронізовані з темпом зростання команд, отримуємо вау-досвід та працюємо ефективніше.
— Турбота про щоденний комфорт. Сніданки, обіди, доступ до спортивних тренувань в Києві або часткова компенсація занять у Варшаві, медичне страхування, оплачувані відрядження, якщо специфіка ролі передбачає такі поїздки, корпоративні знижки від партнерів.
Більше розповімо на нашій зустрічі-знайомстві.
Запрошуємо будувати the next big everything у SKELAR разом!
Similar jobs
Search more Data Engineer jobsSenior Technical Systems Analyst (Data Engineering & AWS)
Designs and maintains AWS data pipelines, models, and integrations while translating stakeholder needs into technical requirements and ensuring reliable, secure data across systems.
Own the end-to-end data platform, designing multi-source ingestion, event-driven processing, and orchestrated workflows while ensuring reliable storage, transformation, validation, and production operations.
Own the end-to-end data platform, designing multi-source ingestion and event-driven workflows, building reliable transformation pipelines, and operating production data infrastructure.
Own the end-to-end data platform, designing multi-source ingestion, event-driven processing, and orchestrated workflows that deliver reliable, trusted data for downstream products.
