← К каталогу
СY

Сybersupremacy FZCO

Data Engineer

УдалённоУровень не указанМосква, Россия1 ч назад
Компенсация3 000–4 000 USD
СИГНАЛ JOBRADAR80/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение6 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

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…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU