Data Platform Engineer

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!»