G

Director, Analytics Engineering (Python, React)

GitLab is the intelligent orchestration platform for DevSecOps. GitLab enables organizations to increase developer productivity, improve operational efficiency, reduce security and compliance risk, and accelerate digital transformation. Mo…

gitlab

Зарплата не указанаСШАКанада

GitLab is the intelligent orchestration platform for DevSecOps. GitLab enables organizations to increase developer productivity, improve operational efficiency, reduce security and compliance risk, and accelerate digital transformation. More than 50 million registered users and more than 50% of the Fortune 100* trust GitLab to ship better, more secure software faster.

The same principles built into our products are reflected in how our team works: we embrace AI as a core productivity multiplier, with all team members expected to incorporate AI into their daily workflows to drive efficiency, innovation, and impact. GitLab is where careers accelerate, innovation flourishes, and every voice is valued. Our high-performance culture is driven by our values and continuous knowledge exchange, enabling our team members to reach their full potential while collaborating with industry leaders to solve complex problems. Co-create the future with us as we build technology that transforms how the world develops software.

*Fortune 500® is a registered trademark of Fortune Media IP Limited, used under license. Claim based on GitLab data. Fortune 100 refers to the top 20% ranked companies in the 2025 Fortune 500 list, published in June 2025. Fortune and Fortune Media IP Limited are not affiliated with, and do not endorse products or services of GitLab.

An overview of this role

As Director, Analytics Engineering, you'll lead a team of 8 and report to the VP of Data & Insights. You set direction across the data organization, stay close enough to the work to guide technical decisions credibly, and partner with Data Engineering, Data Science, IT, and business leaders.
You will have three mandates:

  1. Build trusted, AI-ready self-service. Deliver a semantic model that answers business questions correctly, with the telemetry, evals, and model flexibility to prove it and keep costs in check.
  2. Set the strategy for how GitLab accesses data. Own the data models, BI tools, and AI access patterns (Claude, MCP servers, Slack agents) that put trusted data in everyone's hands.
  3. Build data applications the whole company relies on. Ship production-grade apps that combine trusted data, APIs, and AI to answer questions dashboards can't.

What you'll do

  • Build and own a trusted semantic model, with governed metrics and business definitions, that answers business questions consistently across every tool
  • Build evals and ground-truth datasets that measure answer quality, and use them to drive improvements and catch regressions
  • Instrument telemetry to see who uses the semantic model and AI tools, what they ask, and where they get stuck
  • Build a model-selection harness so GitLab can route work across LLMs and stay flexible on cost and quality
  • Own data modeling and curated datasets for self-service, with the ownership, data contracts, testing, and documentation that make them AI-ready
  • Define the AI data access strategy: when to use BI, Claude, MCP servers, or Slack agents, with the governance and security to keep access trusted and reliable
  • Own the enterprise BI and self-service tools strategy (e.g., Tableau, Omni), including evaluation, adoption, and cost
  • Build self-service capabilities, such as Claude skills, documentation, and guided workflows, that help people find and use data on their own
  • Build and own company-wide data applications, from Claude-built single-page apps to apps inside BI tools, that combine Snowflake data, API calls, AI-powered deep dives, and write-back to Postgres or Snowflake
  • Set engineering standards for data apps (security, authentication, testing, deployment, and monitoring) so they're reliable at company scale
  • Set a long-range roadmap tied to company strategy, and a lightweight operating model that balances urgent stakeholder needs with investment in reusable data products and tech-debt reduction
  • Hire, coach, and retain a high-performing team of 8: build career paths, develop leaders, distribute ownership, and recognize great work
  • Act as customer zero for GitLab and GitLab Duo in data workflows, sharing feedback with Product and Engineering

What you'll bring

  • 12+ years in analytics engineering, data engineering, or BI, including 5+ years leading teams and 2+ years managing managers or senior leads
  • Deep expertise in data modeling and semantic layers (e.g., dbt Semantic Layer, Snowflake semantic views, LookML, Cube), and expert dbt, including testing and CI/CD across a multi-team project
  • Hands-on experience building LLM-powered data access (text-to-SQL, agents, MCP servers), including evals and telemetry for answer quality, and advanced use of AI coding agents such as Claude Code
  • Expert SQL and strong Snowflake experience; working knowledge of Python
  • Strong data governance experience: data quality, lineage, certified datasets, and access controls (RBAC, row access and masking policies)
  • Track record of leading cross-functional data initiatives from strategy through adoption and measurable business impact, including enterprise BI and self-service at scale
  • Systems thinker who sees how models, pipelines, and architecture decisions connect, and designs for second-order effects
  • Exceptional communicator who writes clear technical specs, sets a clear vision, makes trade-offs visible, and influences executives and peers across the company
  • Pragmatic in ambiguity: makes sound decisions on emerging technology and ships the right next version rather than waiting for the ideal end state
  • Able to use GitLab, thrive in an all-remote, asynchronous company, model GitLab's remote working competencies, and work in line with GitLab's values

Nice to Have

  • Experience with LLM routing or gateway tools and managing model costs
  • Experience with Tableau, Omni, or a BI platform migration
  • Experience with web app development (e.g., React, TypeScript) and Postgres
  • Experience owning finance or revenue-critical data (e.g., ARR, consumption) where accuracy and auditability are non-negotiable

About the Team

Analytics Engineering makes GitLab's data trusted, easy to find, and ready for anyone to use, whether they ask a dashboard, Claude, or a Slack agent. We own the curated data models, the semantic layer, the self-service tools, and the data applications that let teams answer their own questions.

AI is changing how people get to data. Questions that once went through an analyst now go straight to AI tools, so the answers are only as good as the data models and business definitions behind them. Our job is to make those answers correct, consistent, and measurable.

The base salary range for this role’s listed level is currently for residents of the United States only. This range is intended to reflect the role's base salary rate in locations throughout the US. Grade level and salary ranges are determined through interviews and a review of education, experience, knowledge, skills, abilities of the applicant, equity with other team members, alignment with market data, and geographic location. The base salary range does not include any bonuses, equity, or benefits. See more information on our benefits and equity. Sales roles are also eligible for incentive pay targeted at up to 100% of the offered base salary.

United States Salary Range
$139,200—$285,600 USD

How GitLab Supports Full-Time Employees

Please note that we welcome interest from candidates with varying levels of experience; many successful candidates do not meet every single requirement. Additionally, studies have shown that people from underrepresented groups are less likely to apply to a job unless they meet every single qualification. If you're excited about this role, please apply and allow our recruiters to assess your application.

Country Hiring Guidelines: GitLab hires new team members in countries around the world. All of our roles are remote, however some roles may carry specific location-based eligibility requirements. Our Talent Acquisition team can help answer any questions about location after starting the recruiting process.  

Privacy Policy: Please review our Recruitment Privacy Policy. Your privacy is important to us.

GitLab is proud to be an equal opportunity workplace and is an affirmative action employer. GitLab’s policies and practices relating to recruitment, employment, career development and advancement, promotion, and retirement are based solely on merit, regardless of race, color, religion, ancestry, sex (including pregnancy, lactation, sexual orientation, gender identity, or gender expression), national origin, age, citizenship, marital status, mental or physical disability, genetic information (including family medical history), discharge status from the military, protected veteran status (which includes disabled veterans, recently separated veterans, active duty wartime or campaign badge veterans, and Armed Forces service medal veterans), or any other basis protected by law. GitLab will not tolerate discrimination or harassment based on any of these characteristics. See also GitLab’s EEO Policy and EEO is the Law. If you have a disability or special need that requires accommodation, please let us know during the recruiting process.

Похожие вакансии Data Engineer

hh.ru
профи.ру

Data Engineering Team Lead (BI Platform)

профи.руАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Привет! Я Антон, отвечаю за платформенные команды в Профи.ру. Наш сервис помогает клиентам находить профессионалов для разных задач, а специалистам — зарабатывать на том, что они любят и умеют делать.

Ищу тимлида в команду BI. Несмотря на название, это скорее инженерная BI-платформа, чем бизнесовая команда. Задача ребят — сделать так, чтобы аналитики и бизнес получали нужные данные и инструменты быстро, стабильно и с понятным качеством.

В зоне команды много разных систем: realtime-аналитика, CDC из основной MySQL-базы, ETL и витрины данных, ClickHouse и Greenplum, калькулятор результатов A/B-экспериментов, OpenMetadata, Metabase и внутренние сервисы.

Сейчас у нас сразу несколько больших инженерных изменений: перенос realtime-аналитики на новый стандартизированный пайплайн, переход с RabbitMQ на Kafka, запуск CDC и обогащения событий в проде, развитие калькулятора A/B-тестов и системы расчёта зарплат поддержки.

В команде пять человек: три data-инженера, DWH-архитектор и BI-аналитик. Тебе предстоит быть их пипл-менеджером и отвечать за то, как команда проходит через эти изменения.

Работаем почти полностью удалённо. Регулярно встречаемся на онлайн-стендапе, иногда выбираемся куда-нибудь вместе, но обязательных офлайн-встреч нет.

Технологии

  • Python — основной язык команды. На нём пишем большую часть сервисов и внутренних инструментов, которые сами поддерживаем.

  • TypeScript — используем для сервисов, которые выходят за пределы команды, например админки и MCP-серверов.

  • SQL — работаем с ClickHouse, Greenplum и MySQL.

  • ClickHouse — realtime-аналитика, маркетинговые данные, затраты рекламных агентств и реплики витрин.

  • Greenplum — ETL и формирование витрин по нескольким доменам данных.

  • Kafka — стриминг аналитических событий и CDC.

  • Debezium — CDC из основной MySQL-базы компании.

  • Airflow 3 — оркестрация ETL-процессов.

  • OpenMetadata — метаданные объектов баз данных и бизнес-глоссарий сущностей и метрик.

  • Metabase — BI-инструмент.

  • Есть немного легаси на PHP и Java, но новые решения на них не пишем.

Зачем тебе к нам

  • Определять, какой будет BI-платформа Профи.ру дальше. Команда создаёт инфраструктуру и инструменты, которыми пользуются аналитики и бизнес. У тебя здесь большая зона технического влияния: от принципов доставки и хранения данных до того, как устроены ключевые витрины и доступ к ним.

  • Прийти в момент, когда можно заметно изменить архитектуру. Мы переводим realtime-аналитику на новый пайплайн, переезжаем с RabbitMQ на Kafka, запускаем CDC и near-realtime-обогащение событий. Многие важные решения ещё предстоит принять и довести до продакшена.

  • Работать с платформой целиком, а не с одним её слоем. В одной команде сходятся стриминг, ETL, ClickHouse и Greenplum, A/B-инфраструктура, метаданные и внутренние сервисы. Можно влиять на полный путь данных — от появления события в продукте до момента, когда аналитик или бизнес получает на его основе ответ.

Чем предстоит заниматься

  • Быть пипл-менеджером для команды: работать с тремя data-инженерами, DWH-архитектором и BI-аналитиком.

  • Провести команду через миграцию на новый пайплайн realtime-аналитики: перенести отправку событий и помочь перевести пользователей данных на новые структуры в ClickHouse.

  • Перевести стриминговую аналитику с RabbitMQ на Kafka.

  • Довести до продакшена CDC из основной MySQL-базы и near-realtime-обогащение аналитических событий.

  • Развивать калькулятор результатов A/B-экспериментов: у аналитиков накопился запрос на существенные изменения в этом инструменте.

  • Развивать систему расчёта зарплат поддержки, сделать расчёты прозрачнее и обеспечить отображение оплачиваемых событий в реальном времени.

  • Поддерживать и развивать платформу данных: ETL и витрины, ClickHouse и Greenplum, OpenMetadata, Metabase и внутренние сервисы команды.

  • Вместе с командой разбираться в логике ключевых витрин и следить за качеством и своевременностью предоставления данных.

  • Писать код вместе с командой — разработка будет занимать примерно 30–40% рабочего времени.

Что нужно, чтобы к нам присоединиться

  • Хорошая база в data engineering. В команде сильные самостоятельные инженеры, поэтому не нужно быть главным техническим экспертом. Но важно говорить с ребятами на одном языке, уверенно обсуждать пайплайны, ETL, хранилища и стриминг, вместе принимать решения.

  • Опыт проектирования и развития data-платформ. Уметь видеть систему целиком, задавать правильные вопросы, замечать риски и помогать команде разбирать сложные технические развилки.

  • Понимание realtime- и near-realtime-сценариев. В работе много стриминга, CDC и доставки событий, поэтому пригодится опыт с Kafka, ClickHouse, Debezium или похожими технологиями.

  • Умение вести технические обсуждения и принимать решения в условиях неопределённости. Здесь не всегда будет один очевидный путь: важно уметь сравнивать варианты, объяснять выбор и договариваться с сильными инженерами.

  • Готовность быть пипл-менеджером команды. В подчинении будут data-инженеры, DWH-архитектор и BI-аналитик, поэтому важно уметь держать общий фокус команды, помогать людям развиваться и выстраивать рабочее взаимодействие.

Что мы за это предлагаем

  • Пересмотр зарплаты и грейда дважды в год — держим уровень рынка или выше.

  • Опционы тем, кто круто себя проявит.

  • Полный день со свободным графиком: классный офис в Москве или удалёнка. Рабочее время не контролируем.

  • 100% ДМС в лучших клиниках России и СНГ — со стоматологией и лечением онкологии.

  • Технику для работы — ноутбук на Mac или Windows и всё, что понадобится. Включая подписки на AI-инструменты.

  • Обучение: оплатим профильные курсы, конференции и митапы. Проводим крутые хакатоны и тренинги.

  • Скидку на Профи.ру — компенсируем до 3450 рублей gross от стоимости заказа.

  • Книги: электронная библиотека «Альпины» и книжная полка в офисе.

  • Завтраки в офисе: запеканки, каши, лосось с авокадо, круассаны и другая вкуснятина :)

  • Вечеринки, которые сложно назвать корпоративом: покоряем горнолыжные склоны, устраиваем фестивали, собираемся в разных городах.

  • Плюшку на выбор каждый месяц — компенсируем 50% стоимости, до 6900 gross рублей: спорт, психотерапия, массаж, check-up, коворкинг, няня или сиделка, парковка у офиса, обустройство рабочего места, мед. услуги вне ДМС или ДМС для родственника.

hh.ru
E

Senior Data/Lineage Engineer

evrone.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Привет! Команда Evrone занимается продуктовой разработкой стартапов и помогает в цифровой трансформации бизнеса в России, США и Европе. Думаю, что вы о нас слышали от Григория Петрова (Evrone Devrel).

Ищем Data/Lineage инженера уровня Senior. Заработная плата зависит от уровня и определяется после прохождения технического собеседования.

Проект в домене MedTech, формирование устойчивого контура идентичности, схем данных, происхождения и хранения артефактов в платформе in-silico drug discovery.

Стадия проекта: рабочий прототип, целевая архитектура не зафиксирована окончательно.

Среда: преимущественно on-prem и air-gap, возможны shared trust zone, dedicated cell и burst-очередь во внешний cloud.

Бизнес-задача роли: не допустить потери истории кандидатов и результатов вычислительных экспериментов при развитии платформы и замене отдельных инфраструктурных компонентов. Downstream-стадии должны получать входные данные по устойчивому идентификатору предшественника и ссылке на объектное хранилище, а не по локальному пути на GPU-ноде.

Задачи:

  • Разобрать текущие источники данных, lineage-теги, выходные схемы и сценарии, где успешный статус задачи не гарантирует наличие скачиваемого файла;
  • Зафиксировать правила идентичности сущностей. На текущем этапе — дисциплина тегов при enqueue; целевой контур — compound registry с соответствием `InChIKey ↔ internal id`;
  • Версионировать `output_schema` и extractors для Vina, OpenFE, ADMET, Lilly, triage, nomination и MADD;
  • Обеспечить читаемость старых артефактов после появления новых версий схем;
  • Настроить происхождение между стадиями в формате OpenLineage `START / COMPLETE / FAIL` или эквиваленте;
  • Реализовать audit exporter без создания второго журнала статусов рядом с оркестратором;
  • Ввести QC артефактов. Объект в MinIO/S3 должен скачиваться и парситься; `completed` без файла должен завершаться явной ошибкой;
  • Перевести downstream-получение входов на идентификаторы и `s3://`, исключив зависимость от локальных путей;
  • Согласовать контракты схем через JSON Schema и YAML handoff, а также glossary научных метрик совместно с backend и R&D;
  • Закрепить инварианты автоматизированными тестами и передать документацию внутренней команде

Что для нас важно:

  • Уверенный Python;
  • SQL и PostgreSQL, включая миграции и понимание Row-Level Security;
  • Опыт построения пайплайнов, где объектное хранилище является source of truth;
  • Практический опыт data contracts, schema evolution и lineage;
  • Работа с файловыми и бинарными артефактами, а не только с таблицами DWH;
  • Опыт проектирования устойчивой идентичности сущностей независимо от оркестратора;
  • Умение фиксировать инварианты тестами и передавать решение внутренней команде

Будет ОГРОМНЫМ плюсом:

  • Понимание семантики OpenLineage, Marquez или DataHub без привязки решения к конкретному бренду;
  • Опыт MLOps или научных пайплайнов с артефактами: ClearML, MLflow, Flyte, Nextflow или Airflow;
  • RDKit, SDF и Parquet, JSON Schema;
  • Опыт on-prem или air-gap окружений

Результат первых 60–90 дней:

  • Карта разрывов lineage на пути `enqueue → nomination`;
  • Работающие инварианты «нет обязательных тегов — нет enqueue» и «нет файла — нет успешного завершения»;
  • Версии extractors согласованы с `tools.manifest`;
  • Принято решение по audit-событиям без появления второго source of truth;
  • Зафиксирован контракт данных, не зависящий от API ClearML;
  • Критичные инварианты покрыты тестами, документация передана внутренней команде

Вне скоупа:

  • Интерпретация SAR и критерии nomination;
  • SDTM/ADaM, SEND, ELN/LIMS, RWE и GLP system of record;
  • GPU-очереди и выбор замены ClearML как workload manager;
  • BFF и UI, кроме стыков по схемам, скачиванию и идентичности;
  • Построение нового data lake или DWH

Почему Evrone:

  • Мы занимаемся технически сложными, высоконагруженными, наукоёмкими проектами, проектами с большой бизнес логикой или большой серверной инфраструктурой. Нам доверяют: аналитику, проектирование интерфейсов и дизайн, разработку, инфраструктуру и эксплуатацию. Мы становимся технической командой проекта целиком или консультируем и расширяем возможности существующих команд наших клиентов.
  • Кроме того, Evrone помогает развиваться сообществу разработчиков. Мы делаем самую большую в России конференцию по Ruby — RubyRussia, проводим технические митапы, делаем свой новостной дайджест, а также спонсируем и помогаем в проведении конференций по Go, Python, React/Vue и функциональным языкам.
  • Наши инженеры выступают на ведущих конференциях России и Европы и вносят вклад в Open Source проекты, мы берем интервью у лидеров комьюнити и пишем статьи на самые горячие темы индустрии. В этом году мы ставили стенд и выступали на конференциях Highload и TeamLeadConf.
  • Вся команда работает удаленно с 2008 года. Мы знаем как организовать распределенную разработку комфортно и эффективно. Есть офисы для работы и встреч в Москве и Воронеже, а также офисы продаж в Сан-Франциско и Берлине.

Что предлагаем:

  • Удаленную фултайм работу и мягкий график. Достаточно синхронизировать тайм-зоны и иметь пересечения рабочего времени с командой;
  • Качественный онбординг и hr-менеджмент (1:1, Grow Review). По желанию меняем проекты, не даем стагнировать. При формировании команды проекта учитываем профессиональные или личные интересы разработчиков;
  • Работу в разновозрастном, разнополом и потрясающе дружном и профессиональном коллективе;
  • Хорошо организованный воркфлоу, отсутствие бюрократии. Работа на доверии.
  • Наши разработчики работают только над одним проектом. Без постоянных переключений между ними.

Одна из ценностей Evrone – работа с удовольствием.

Для этого мы придумали Evrone Benefits. Каждому из нас выделяется годовой бюджет, автоматически пополняемый каждый новый год вашей работы в Evrone. Его можно потратить на полезные категории трат, направленные на:

  • ДМС и здоровье;
  • Спорт и абонемент для фитнеса или инвентарь для спорта;
  • Курсы иностранного языка;
  • Техника для работы и улучшение рабочего места;
  • Обучение: курсы, тренинги, мастер-классы, семинары, книги и конференции.

Бонусы и премии:

  • Повышение зарплаты по мере роста компетенций (по результатам ассесмента);
  • Премии за привлечение новых сотрудников и новых клиентов;
  • Дополнительная премия за выступления на конференциях и митапах;
  • У вас есть возможность принять участие в проведении технических интервью специалистов, которые могут стать вашими коллегами. Проведение интервью оплачивается.

Обучение и рост компетенций:

  • Проводим митапы. Вы можете быть как и слушателем, так и спикером;
  • У нас есть культура менторства. В повседневных задачах и планировании карьеры будет помогать наставник;
  • Развивать профессиональный уровень можно с помощью системы ассессмента Evrone Challenge;
  • Есть внутренняя библиотека с электронными книгами и записанными курсами;
  • Работаем и дружим с западными заказчиками, есть возможность практиковать свой английский.

Возможность стать докладчиком или автором:

  • Если вы хотите выступить на оффлайн конференции, мы поможем вам подготовить контент для доклада и сделаем крутые слайды. DevRel Evrone (Григорий Петров) поможет подготовиться к выступлению на конференции, окажем поддержку на самой конференции и подготовим материалы с вашим докладом.
  • Если вы хотите выступить на онлайн конференции, помимо помощи по подготовке доклада и подбору конференции, мы организуем вам студийную съемку или трансляцию вашего доклада;
  • У нас есть блоги на всех популярных платформах России и мира. Наши редакторы и профессиональные авторы еженедельно выпускают новые материалы;
  • Если вы написали статью, мы нарисуем для нее иллюстрации и поможем вам ее оформить и опубликовать. Если у вас есть только идея - редакторы помогут сформулировать мысли, оформить пост самостоятельно и правильно опубликовать для максимального охвата.

Возможность прокачаться в Open Source:

  • Если у вас есть популярные open source проекты – мы поможем с их продвижением и окажем поддержку в развитии;
  • Если вы контрибьютите в популярные проекты с открытым исходным кодом, мы оплатим часы, которые вы на это потратили.
  • Если вы ничего этого не делаете, но очень хочется начать – в Evrone есть менторы, которые помогут вам сделать первые шаги: подберут задачки для старта, помогут решить их и правильно оформить pr.

Отдых и развиртуализация:

Мы проводим ежегодный фестиваль Evrone Fest, на котором собирается вся наша команда, а также тематические встречи в различных городах. Поэтому, где бы вы ни находились, мы будем рады увидеться лично.

hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Мы — R&D Digital подразделение крупного медийного холдинга. Мы создаем собственные AdTech/MarTech-продукты, а также развиваем выделенное направление Custom Solutions, в задачи которого входит создание аналитических витрин, разработка дашбордов и инструментов автоматизации для внутренний и клиентских команд.

Стек технологий включает в себя Python 3, VBA (Excel), Maria Db, ClickHouse, Apache Airflow и Superset.

Сейчас мы ищем Lead / Senior Data & BI Engineer.

Чем предстоит заниматься:

  • Выходить вместе с аккаунт-менеджером на встречи с внутренними и внешними заказчиками, разбираться в бизнес-задачах, предлагать оптимальные варианты решения, защищать сроки/оценки трудозатрат.
  • Проектировать и реализовывать архитектуру сбора и интеграции данных.
  • Отвечать за архитектуру и производительность БД (MariaDB).
  • Разрабатывать и оркестрировать пайплайны в Apache Airflow 3.
  • Развивать BI-контур в Apache Superset и клиентскую автоматизацию в Excel
  • Управлять разработкой внутри направления: декомпозировать задачи, проводить code-review и отвечать за итоговое качество цифр.

Что мы ждем от кандидата:

  • Развитые коммуникативные навыки, умение и желание вживую общаться с бизнес-заказчиками и клиентами на встречах.
  • Уверенный Python 3 в задачах Data Engineering, ETL и Web Scraping (requests, httpx, Selenium / Playwright, pandas, openpyxl).
  • Навык интеграции с разнородными источниками данных: опыт извлечения данных как из открытых REST API, так и из закрытых веб-интерфейсов, а также уверенная программная обработка нестандартизированных табличных выгрузок.
  • Сильный SQL и практический опыт проектирования БД в MariaDB / MySQL.
  • Продакшен-опыт с Apache Airflow (написание идемпотентных DAG-ов, потоковая обработка данных без переполнения памяти воркеров, обработка ошибок, ретраи, понимание внутреннего устройства Airflow).
  • Опыт работы с Apache Superset (или аналогичными BI-системами с SQL-слоем).
  • Опыт разработки макросов в Excel (VBA)
Будет плюсом:
  • Опыт работы на стороне рекламного агентства, AdTech-продукта или исследовательской компании.
  • Опыт работы с ClickHouse и облачными API (Microsoft Graph API / SharePoint).
  • Уверенное владение Docker, Git (GitLab), Linux и AI-инструментами разработки (Cursor / Claude Code).

От нас:

  • конкурентоспособная заработная плата и годовой бонус;

  • ДМС после испытательного срока, страхование от несчастных случаев;

  • удалённая работа или комфортабельный офис в башне Империя Москва Сити, в Санкт-Петербурге в БЦ Финляндский;

  • корпоративная программа скидок от партнёров и платформы Best Benefits;

  • бесплатные консультации от психологов, налоговых консультантов, юристов и проч.;

  • комфортная неформальная атмосфера, клубы по интересам.

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.