Own and deliver cloud-native data platforms, near-real-time pipelines, and AI-ready infrastructure, while modernizing legacy systems and shaping engineering standards in collaboration with Product, Machine Learning, and Data Science teams.
Senior Data Engineer
📜 Description
- Build and maintain data collection, ETL/ELT processes, orchestration, backfills, and monitoring for critical pipelines.
- Integrate and support marketing platforms, billing systems, product events, and internal databases.
- Develop reliable dbt transformations, foundational models, and datasets for product, marketing, finance, and experimentation analytics.
- Establish data-quality practices, including tests, validations, reconciliation, freshness checks, and monitoring for missing, delayed, or changed data.
- Document data sources, models, and business logic, and help teams use a consistent, trusted data layer.
🛠️ Requirements
- 5+ years of experience working with data, including at least 1.5 years as a Data Engineer.
- Strong SQL and Python skills, with experience in ETL/ELT, API integrations, automation, and data processing.
- Production experience with dbt and analytical data modeling.
- Experience with a cloud data warehouse and scheduling recurring data processes using Airflow, Prefect, or cloud-native tools.
- Understanding of CDC, replication, backfills, late-arriving data, and data synchronization challenges.
- Practical data-quality experience with tests, monitoring, alerts, source reconciliation, and completeness and consistency checks.
- Ownership mindset and readiness to take responsibility for the stability, transparency, and scalability of data infrastructure.
Full job description
Zeely AI — це AI Marketing Intelligence Platform, яка закриває весь цикл performance-маркетингу: create → launch → scale. Платформа допомагає бізнесам створювати рекламні креативи й UGC-відео, запускати кампанії у Facebook, Instagram та TikTok і масштабувати те, що дає результат.
Zeely вже використовують 2 000 000+ бізнесів, ми — топ-1 у своїй категорії на ринку США, за минулий рік виросли ×6, а в нашій команді — 230 топових спеціалістів.
Ми є частиною спільноти Google for Startups Alumni та офіційними партнерами Meta й TikTok. У 2024 році Zeely увійшла до ТОП-25 найшвидше зростаючих стартапів України за версією Forbes.
Зараз шукаємо Senior Data Engineer’а — першого data-інженера в компанії, який візьме в ownership аналітичну інфраструктуру Zeely та зробить дані одним із ключових драйверів зростання. Наша аналітична команда щодня ухвалює рішення на даних — у продукті, маркетингу, фінансах і експериментах, — і їй потрібен надійний фундамент.
Це роль для людини, яка хоче будувати не окремі пайплайни, а цілісну data-систему: стабільну, контрольовану, зрозумілу для команд і готову масштабуватися разом із бізнесом.
У тебе будуть такі задачі та виклики:
Розвивати аналітичну інфраструктуру компанії: збір даних, ETL / ELT-процеси, оркестрація, backfills і моніторинг критичних пайплайнів;
Підключати й підтримувати ключові джерела даних: маркетингові платформи, billing-системи, продуктові івенти та внутрішні бази даних;
Розвивати dbt-шар: будувати й підтримувати надійні трансформації, базові моделі та підготовлені набори даних для продуктової, маркетингової, фінансової та експериментальної аналітики;
Впроваджувати системний підхід до якості даних: тести, валідації, звірку з платформними тоталами, контроль актуальності, пропущених даних, змін у схемах і даних, що приходять із затримкою;
Документувати джерела, моделі й бізнес-логіку, а також допомагати командам працювати з єдиним, зрозумілим і надійним шаром даних.
Що потрібно, щоб приєднатися до нас:
5+ років досвіду роботи з даними (Data Analytics, BI, Data Engineering або суміжні напрями), з яких щонайменше 1,5 року — у ролі Data Engineer;
Впевнене знання SQL, Python для роботи з великими обсягами даних, ETL / ELT-процесів, API-інтеграцій, автоматизації та обробки даних;
Production-досвід із dbt та розуміння побудови аналітичних моделей;
Досвід роботи з хмарним DWH;
Досвід будувати, запускати й підтримувати регулярні data-процеси через Airflow, Prefect або cloud-native scheduling;
Розуміння CDC, реплікації, backfills, late-arriving data та типових проблем синхронізації даних;
Практичний підхід до data quality: тести, моніторинг, алерти, звірка з джерелами, контроль повноти й консистентності даних;
Ownership-мислення: готовність відповідати не лише за окрему задачу, а за стабільність, прозорість і масштабованість аналітичної інфраструктури.
Буде перевагою:
Досвід із GCP: BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub, Cloud Scheduler, GCS;
Досвід DBA PostgreSQL.
Ми пропонуємо:
Працюємо з найсучаснішими технологіями та розвиваємо AI-інструменти;
Сильна команда A-level гравців, яка мотивує розвиватися й зростати разом із найкращими;
Remote-first формат: працюй звідки зручно, але якщо хочеш — будемо раді бачити тебе в наших офісах у Варшаві та Києві;
Звичайно, є day off та sick off, адже ми дбаємо про work-life balance і прагнемо, щоб із нами було максимально комфортно;
Проводимо регулярні performance review, щоб твій розвиток був прозорим, а результати — належно оцінені;
Допомагаємо з фінансовими питаннями — консультації для приватних підприємців від нашої профільної команди.
Рекрутмент процес: Intro call > Hiring Manager Interview > Test Task > Final Interview > Reference Check > Offer
Надсилай резюме — будемо раді познайомитись ближче!
Similar jobs
Search more Data Engineer jobsSenior Data Engineer (Databricks Migration)
Lead the migration of a large-scale analytics platform from BigQuery to Databricks, designing scalable Lakehouse architecture and optimizing Spark-based pipelines, governance, and production workloads.
Senior Data Engineer(Remote)
Design and support scalable data solutions for a Manufacturing BI team, building pipelines, integrations, data models, and Power BI reporting while ensuring reliable performance and data quality.
[8GT] Senior Data Engineer
Build and maintain scalable Snowflake data pipelines, models, and Domo analytics assets while improving data quality and supporting reporting across the organization.
Engenheiro de Dados GCP Sênior
Construa e opere um hub de dados centralizado no Google Cloud, integrando fontes corporativas e entregando dados confiáveis e modelados para análises, painéis e soluções de IA e machine learning.
