Про посаду

Інженер з даних

Місцезнаходження

Київ, Київ, Україна

Тип зайнятості

Повний робочий день

Тип місцезнаходження

Гібридний

Про компанію

У Preply ми створюємо навчальні враження, що змінюють життя. Ми допомагаємо людям відкривати магію ідеального репетитора, створювати персоналізовану навчальну подорож і залишатися мотивованими для постійного зростання. Наш підхід є людським, технологічно підтриманим - і він створює реальний вплив.

Ми щойно досягли статусу єдинорога з $150M серії D, прискорюючи нашу місію трансформувати освіту через людське керівництво та навчання, покращене штучним інтелектом. Сьогодні 100 000+ репетиторів викладають 90+ мов для учнів у 180 країнах - і ми тільки починаємо. Як компанія, що визначає категорію, ми формуємо те, як виглядає майбутнє навчання в глобальному масштабі.

Кожне заняття Preply спричиняє зміни, підтримує амбіції та рухає прогресом, який має значення. Приєднання до Preply означає допомогу у визначенні майбутнього освіти в глобальному масштабі та створення чогось, що дійсно має значення для мільйонів людей щодня.

Обов'язки

Як Інженер з даних у команді інтеграції та збагачення даних, ви будуватимете та сприятимете датовому шару, який живить аналітику, машинне навчання та продукт Preply. Ви будете тісно співпрацювати з ML Platform, Applied/Data Scientists, Analytics Engineering та Product squads, щоб забезпечити, що функції, набори даних та трубопроводи готові до виробництва, спостережувані та можуть бути повторно використані в команді.

Сприяти надійним фундаментам інтеграції та збагачення (Data Lake та Data as a Product):

Будувати та підтримувати компоненти Data Lake Preply.
Забезпечувати, що кожен набір даних має чітке володіння, мету, схеми та очікування якості від першої інтеграції до споживання вниз по потоку аналітиками, продуктом та ML командами.
Трактувати довіру, правильність та передбачуваність як першорядні характеристики платформи.

Розробляти трубопроводи інтеграції кінець-в-кінець (batch & streaming):

Будувати та експлуатувати надійні batch та streaming трубопроводи інтеграції, які підтримують як реальний час, так і аналітичні випадки використання.
Сприяти визначенню чітких шарів raw → стандартизований → споживання з явними обов'язками, лініями та стратегіями зберігання.
Балансувати продуктивність, вартість та надійність у міру масштабування платформи.

Якість даних, контракти та раннє забезпечення якості:

Реалізувати контракти даних між виробниками та споживачами, охоплюючи схему, свіжість, обсяг та гарантії якості.
Вбудовувати перевірку, виявлення аномалій та перевірку якості на ранніх стадіях життєвого циклу інтеграції, щоб виявити проблеми до їх поширення.
Застосовувати стандартизовані метрики якості.

Збагачення, моделювання та управління життєвим циклом:

Будувати логіку збагачення, яка об'єднує, стандартизує та контекстуалізує дані через домени, використовуючи спільні визначення та багаторазове використання паттернів.
Підтримувати історичний трекінг, точкову правильність у часі та версіювання наборів даних, щоб споживачі вниз по потоку могли впевнено аналізувати зміни та вплив з часом.

Спостережуваність, надійність та операційна досконалість:

Забезпечувати трубопроводи інтеграції сильною спостережуваністю: свіжість, затримка, якість даних та метрики витрат.
Сприяти SLO, сповіщенням та планам реагування на інциденти, щоб збої даних були видимими, діагностованими та відновлюваними.
Допомагати перевести платформу з реактивного гасіння пожеж до проактивного управління надією.

Управління доступом та дотриманням за допомогою дизайну:

Застосовувати послідовний контроль доступу, класифікацію та захист конфіденційності під час інтеграції.
Забезпечувати, що конфіденційні дані за замовчуванням мають правильне маскування, мінімізацію або анонімізацію, і що всі потоки даних, якими ви володієте, є перевіреними та відстежувані.

Забезпечення самообслуговування та стандартизації:

Сприяти стандартизованим шаблонам інтеграції, спільним бібліотекам та платформному інструментарію, які дозволяють командам самостійно включати нові джерела даних.
Покращувати можливість пошуку, документацію та метадані, щоб набори даних, якими ви володієте, були легко знайомими та довіреними без покладання на трибальне знання.

Крос-командна співпраця та відповідальність:

Тісно співпрацювати з Product, Backend, Analytics та ML партнерами, щоб узгодити вимоги та компроміси щодо інтеграції.
Будувати міцні робочі відносини між командами.
Навчати молодших членів команди та активно сприяти культурі спільних стандартів якості даних та контрактів з даними.

Вимоги

Практичний досвід у створенні компонентів великих, високомасштабних додатків (наприклад, трубопроводи даних, добре структуровані API, ефективні алгоритми).
Міцний досвід роботи в командах платформи або інженерії даних (або еквівалент) із здатністю доставляти в середовищі з кількома зацікавленими сторонами.
Знайомість з хмарними платформами (AWS/GCP або еквівалент) та сучасними практиками DevOps.
Практичний досвід у проектуванні та впровадженні трубопроводів обробки даних у реальному часі та batch за допомогою сучасних фреймворків, таких як Spark, Flink, Spark Streaming, Kafka, Debezium тощо.
Досвід роботи з інструментами оркестрації, такими як Airflow, dbt або подібні.
Виняткові навички вирішення проблем у поєднанні з проактивним, інноваційним мисленням, орієнтованим на постійне вдосконалення.
Сильні навички комунікації та міжфункціональної співпраці (рівень англійської B2+)

Буде плюсом

Крос-командна співпраця
Наставництво

Ми пропонуємо

Відкриту, співробітницьку, динамічну та різноманітну культуру;
Щомісячну гене
розу надбавку на уроки на Preply.com, бюджет на навчання та розвиток, а також час для вашого саморозвитку.
Конкурентоспроможний фінансовий пакет з акціями, відпусткою та медичним страхуванням;
Доступ до безкоштовних платформ підтримки психічного здоров'я;
Можливість розкрити потенціал учнів та репетиторів через вивчення та викладання мов у 175 країнах (і рахуються!).

Наші принципи

Піклуємося про зміну світу - Ми захоплені нашою роботою і глибоко дбаємо про її вплив, щоб вона була змінюючою.
Ми робимо це для учнів - Як для Preply, так і для репетиторів, учні - це те, чому ми робимо те, що робимо. Щодня ми зосереджені на наданні репетиторам можливості забезпечити винятковий навчальний досвід.
Продовжуємо вдосконалюватися - Щоб створити чудовий клієнтський досвід, ми зосереджуємося на простоті, плавності та задоволенні, постійно вдосконалюючи його, оскільки кожен деталі має значення.
Зараз саме час - У швидкозмінному світі важливо, як швидко ми діємо. Зараз саме час робити чудові речі.
Дисциплінованість у виконанні - Що робить нас дисциплінованими, це досконалість у нашому виконанні. Ми встановлюємо чіткі цілі, зосереджуємося на важливому та ефективно використовуємо наші ресурси.
Заглиблюємося - Ми використовуємо бізнес-досвід та цікавість, щоб досліджувати розбіжності між цифрами та історіями, розкриваючи значущі ідеї, які керують нашими рішеннями.
Зростаючий настрій - Ми активно шукаємо можливості для зростання та віримо, що найкраща сьогоднішня перформанс стане точкою відліку завтра. Ми смиренн

Data Engineer

Job description