As a Data Integration and Governance Analyst, you will enhance data pipelines, manage system migrations, and ensure data quality and reliability through automation.
Data Platform Engineer
📜 Description
- Build and evolve the data platform end-to-end, from source integrations and pipelines to data models, reporting, and quality.
- Trace data issues from product to dashboard and work with engineering teams to resolve root causes.
- Develop the analytics warehouse and data models so teams can access reliable, understandable data.
- Create and test agent-native integrations, documentation, and workflows for teams’ agents.
- Automate data processes and build internal tools that improve reliability and usability.
- Handle platform infrastructure, including CI/CD, permissions, cloud resources, and scaling; collaborate with Engineering, ML, Analytics, and Marketing.
🛠️ Requirements
- 2+ years of production data engineering experience.
- Strong Python and SQL skills, with experience building production solutions.
- Experience with data pipeline orchestration such as Dagster, Airflow, or equivalent.
- Practical experience with analytical warehouses and data modeling, such as ClickHouse, BigQuery, Snowflake, or dbt.
- Able to identify problems, set priorities, work through ambiguity, and deliver solutions independently.
- Understands business context and can explain the value of data solutions while collaborating across teams.
✨ Benefits
- Remote work format and a Kyiv office.
- Relocation package.
- Learning budget.
- English-language learning support.
- Medical insurance.
- 20 days of paid time off.
- Well-being support.
- Employee and family support programs, and conditions for uninterrupted work during wartime.
Full job description
Привіт!
Ми шукаємо Data Platform Engineer - людину, яка візьме повний ownership над data-платформою end-to-end: від інтеграцій і пайплайнів до якості даних, внутрішніх інструментів та інфраструктури.
Guru Apps - продуктова компанія by Universe, що створює застосунки у двох основних напрямах: утиліти та AI. Ними щодня користуються мільйони людей зі 180+ країн світу.
Чому відкриваємо цю роль?
Дані в Guru Apps - двигун рішень: на них тримаються продукти, бюджети й маркетинг. Ми будуємо data-платформу з нуля за AI-native підходами - без легасі, з агентами як повноцінними користувачами платформи - і вона росте швидше, ніж встигає одна людина. Шукаємо інженера, який(-а) візьме над нею ownership end-to-end і розвиватиме її разом із масштабом бізнесу.
Що буде у твоїй зоні відповідальності?
• Розвивати data-платформу end-to-end - від інтеграції джерел і побудови пайплайнів до моделей, reporting та якості даних.
• Забезпечувати якість даних на всьому шляху від продукту до дашборда - знаходити проблеми, докопуватися до їхніх причин і працювати з engineering-командами над їхнім вирішенням.
• Розвивати аналітичне сховище та data-моделі, щоб команди могли отримувати надійні й зрозумілі дані для своєї роботи.
- Забезпечувати рішення що нативно працюють з агентами: від створення інтеграцій до тестування, документації, та використання платформи іншими агентами команд
• Автоматизувати процеси та створювати внутрішні інструменти, які спрощують роботу з даними й підвищують надійність системи.
• Працювати з інфраструктурними задачами, пов’язаними з CI/CD, permissions, хмарними ресурсами та масштабуванням data-платформи.
• Взаємодіяти з Engineering, ML, Analytics і Marketing-командами та допомагати знаходити рішення на стику кількох функцій.
• Використовувати AI як частину щоденного engineering workflow та розвивати нові підходи до роботи з платформою.
З яким стеком працюємо?
Стек свіжий, без легасі - і ти безпосередньо впливаєш на його еволюцію:
Data orchestration: Dagster
Data extraction: dlt
Analytics warehouse: ClickHouse
Data modeling: dbt,
Semantic layer: cube
Infrastructure: Terraform, CI/CD, cloud resources, IAM
AI: Claude Code, Codex, MCP, Linear, Custom team agents
Стек не є самоціллю: якщо ти вирішував(-ла) схожі задачі з іншими інструментами, це теж релевантно. Нам важливо, наскільки швидко ти можеш розібратися в новому й перенести свій досвід на інший контекст.
Кого ми шукаємо?
Нам важливо знайти не просто сильного Data Engineer, а людину, яка може самостійно рухати напрям: помічати проблеми, визначати пріоритети, розбиратися в нових областях і доводити рішення до результату.
• Маєш 2+ роки досвіду в data engineering у production-середовищі.
• Впевнено працюєш із Python і SQL та маєш досвід побудови production-рішень.
• Працював(-ла) з оркестрацією data pipelines - Dagster, Airflow або аналогами, та розумієш, як будувати надійні pipeline-процеси.
• Маєш практичний досвід з analytical warehouse і data modeling - ClickHouse, BigQuery, Snowflake, dbt або аналогічними рішеннями.
• Не чекаєш готового backlog: можеш сам(-а) знайти проблему, сформулювати підхід, пріоритезувати роботу й довести її до результату.
• Комфортно працюєш в умовах невизначеності та готовий(-а) швидко зануритися в нові інструменти, домени й задачі.
• Розумієш бізнес-контекст своєї роботи, вмієш пояснювати цінність data-рішень і ефективно взаємодіяти з різними командами.
Буде плюсом
• Досвід із Terraform, CI/CD, cloud infrastructure та IAM.
• Практичний досвід із ClickHouse під реальним навантаженням або створення внутрішніх інструментів.
• Досвід роботи з ML-процесами, feature pipelines, deployment чи monitoring моделей, а також marketing attribution.
Що буде з нашого боку?
• Ownership над data-платформою - ти зможеш впливати на її розвиток, процеси та пріоритети, а не працювати лише в межах готового backlog.
• Вплив на бізнес-рішення - дані, які ти будуєш і підтримуєш, використовуються для рішень щодо продуктів, бюджетів і процесів.
• Широка роль - ядро в data engineering (~70%), плюс development та infrastructure: за рік тут збирається досвід, який у вузькій ролі збирається кілька років..
• Можливість впливати на технічний напрям - змінювати інструменти й підходи, перевіряти нові рішення та розвивати платформу разом із бізнесом.
• Короткий шлях від ідеї до реалізації - дні, а не квартали узгоджень: обґрунтував(-ла), зробив(-ла), викотив(-ла).
Що тобі пропонуємо?
Remote-формат роботи, офіс у Києві, релокаційний пакет, бюджет на навчання, англійську, медичне страхування, 20 днів оплачуваного відпочинку та підтримку well-being. Також Universe має необхідні умови для безперебійної роботи під час війни та програми підтримки співробітників і їхніх близьких.
Як це - бути в Universe?
Universe - продуктова IT-компанія, яка розвиває кілька бізнесів і будує продукти для мільйонів користувачів у всьому світі. Тут багато задач, у яких немає готової відповіді: потрібно розібратися в контексті, поставити правильне питання, перевірити підхід і взяти відповідальність за результат.
Для Data Platform Engineer це означає працювати не лише з пайплайнами та даними, а й впливати на те, як data-напрям розвивається разом із бізнесом.
Будемо раді познайомитися!
Якщо хочеш будувати платформу, де агенти - повноцінні користувачі, і бачити свій результат у рішеннях бізнесу, а не в закритих тікетах - будемо раді познайомитися!»
Similar jobs
Search more Data Engineer jobsDesign and develop scalable data platforms and pipelines, leveraging cloud technologies and distributed frameworks to support analytics and operational needs.
Design and build scalable data platforms and pipelines to support analytics and data-driven decision-making, ensuring data quality and reliability across multiple projects.
Build and optimize ETL/ELT pipelines, data models, and cloud-based data platforms that support analytics and reporting, using Python, SQL, Spark, Databricks, Snowflake, and AWS.
AirFlow Developer | Python | Data Engineering
Develop and optimize Python-based data pipelines using Apache Airflow, building DAGs and ETL/ELT workflows while integrating data sources and improving pipeline reliability, performance, and observability.
