Data Engineer (Python)

Чем предстоит заниматься:
Развитие архитектуры data-платформы: хранилища, пайплайны, DWH, lakehouse.
Разработка и оптимизация ETL/ELT процессов (например, с использованием Airflow, dbt, Spark).
Подключение новых источников данных (внутренние и внешние), включая API, S3, Kafka и др.
Поддержка качества и надёжности данных: автоматизация мониторинга, алертов и тестов.
Взаимодействие с аналитиками, дата-сайентистами, разработчиками BI.
Участие в выборе технологий и стандартизации подходов к работе с данными.
Настройка CI/CD для data-инфраструктуры, включая тестирование и деплой.

Мы ожидаем:

• 4+ лет опыта работы с данными, в роли Data Engineer или аналогичной.
• Знание SQL, умение писать эффективные запросы и строить модели данных.
• Опыт с дата-оркестраторами (Airflow и др.).
• Опыт с аналитическими СУБД: Greenplum, ClickHouse, BigQuery, Redshift или аналогичными.
• Владение Python (или другим языком для data pipelines).
• Знание принципов построения надёжных, масштабируемых ETL/ELT процессов.
• Опыт работы с S3.
• Знание принципов CI/CD и DevOps-подходов для data-инженерии.

Будет плюсом

• Опыт миграции данных между системами, построения CDC-решений.
• Опыт с Data Vault, Data Mesh или другими современными архитектурами.
• Навыки работы с потоковыми данными (Kafka, Flink, Spark Streaming).
• Опыт сопровождения чувствительных или персональных данных, знание best practices по безопасности.

Мы предлагаем:

• Амбициозные задачи и возможность влиять на ключевые бизнес-процессы;

• Сильная техническая команда, которая всегда готова делиться опытом;

• Крутая продуктовая культура. Опираемся на исследования и метрики, фокусируемся на результате;

• Свобода действий и возможность напрямую влиять на развитие бизнеса;

• Гибкий график. Гибридный или удаленный формат работы на выбор главное — результат;

• Официальное оформление по ТК УЗ; Три дополнительных оплачиваемых дня к отпуску;

• Мы резидент IT-парка, наши специалисты могут получить IT-визу, которая приравнивается к ВНЖ;

• Развитие личного бренда на конференциях, митапах и внутренних событиях.

О нас и проекте

Мы — команда разработки в составе крупного стрима Data Platform. Мы создаем и развиваем Customer Catalog — высоконагруженную платформу класса Feature Store. Наша главная текущая задача — построение собственной платформы для потоковой обработки данных (Streaming).

Помимо стриминга, мы создаем внутренние DWH-инструменты на Golang и Scala, поэтому у нас много классической и интересной разработки. В нашей экосистеме мы активно используем кластер ScyllaDB, Spark и Airflow. Мы искренне ценим качество кода и используем все современные инженерные практики: автоматическое тестирование, выстроенный CI/CD, тщательный code review.

Сейчас в команде 3 сильных разработчика, и мы планируем расширение до 5 человек. Ищем зрелого инженера (ближе к Senior), который усилит нашу экспертизу.

Наш технологический стек:

• Стриминг и инфраструктура: Flink, Kubernetes (k8s)

• Работа с данными и оркестрация: ScyllaDB кластер, Apache Spark, Apache Airflow

• Основной стек: Python, Java

• Инструменты DWH / Дополнительный стек: Golang, Scala

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать архитектуру: участвовать в формировании архитектурного облика наших продуктов и платформы Feature Store.

• Разрабатывать и внедрять: реализовывать сложные задачи по потоковой обработке данных, интеграции со ScyllaDB/Spark и DWH-инструментам.

• Оценивать и планировать: декомпозировать задачи, участвовать в планировании спринтов и оценивать трудозатраты.

• Отвечать за качество: писать юнит- и интеграционные тесты, проводить перекрестное code review.

• Поддерживать решения: осуществлять саппорт разработанных инструментов при возникновении инцидентов (3-я линия).

Ближайшие цели и ключевые задачи сотрудника :

• Проектирование и запуск NRT-пайплайнов: разработать и вывести в прод серию отказоустойчивых потоковых пайплайнов Near Real Time для обеспечения работы кредитного конвейера и систем антифрода.

• Обеспечение данными ML и витрин: выстроить эффективную поставку потоковых данных (фичей) для real-time обучения и инференса ML-моделей.

• Интеграция с клиентскими сервисами: настроить быструю отдачу агрегированных данных для мобильного приложения банка и смежных внутренних платформ.

• Участие в развитии Feature Store: внести вклад в проектирование архитектуры нашей целевой стриминг-платформы на базе Apache Flink и ScyllaDB.

Мы ожидаем:

• Опыт работы со Streaming-технологиями: уверенные знания и коммерческий опыт работы с Apache Flink.
• Профессиональное владение стеком: глубокие знания Python и/или Java.
• Опыт работы с Big Data экосистемой: опыт работы с Apache Spark, понимание принципов оркестрации процессов в Apache Airflow.
• Инфраструктурный опыт: понимание принципов работы Kubernetes и построения CI/CD пайплайнов.
• Инженерная зрелость: опыт проектирования архитектуры распределенных систем, любовь к тестам и качественному коду.

Будет плюсом:

• Опыт работы с высоконагруженными NoSQL базами данных (желательно ScyllaDB или Apache Cassandra).

• Интерес к backend-разработке и готовность/желание писать или кодить на Golang и Scala для задач DWH.

Мы предлагаем:

• Амбициозные задачи и возможность влиять на ключевые бизнес-процессы;

• Сильная техническая команда, которая всегда готова делиться опытом;

• Крутая продуктовая культура. Опираемся на исследования и метрики, фокусируемся на результате;

• Свобода действий и возможность напрямую влиять на развитие бизнеса;

• Гибкий график. Гибридный или удаленный формат работы на выбор главное — результат;

• Официальное оформление по ТК УЗ; Три дополнительных оплачиваемых дня к отпуску;

• Мы резидент IT-парка, наши специалисты могут получить IT-визу, которая приравнивается к ВНЖ;

• Развитие личного бренда на конференциях, митапах и внутренних событиях.

Job Overview

We are looking for an Analytics Engineer who will own dbt Cloud in our organisation and maintain the analytics pipelines built on top of it. You will administer dbt Cloud across multiple independent projects, keep our business-critical pipelines running (including finance data models), and support analysts in other teams as a mentor and go-to person for dbt.

Our stack is Snowflake, dbt and AWS, with Python for tooling and automation. We are also building AI-assisted and agentic workflows into our daily work, and you will take an active part in this.

Reports to

Director of Mobile and New Games

What will you do?

• Administer dbt Cloud for the whole organisation: project setup, environments, permissions, CI/CD, version upgrades and cost control
• Set up and support multiple independent dbt projects, define common standards and conventions so teams stay aligned
• Develop and maintain production dbt pipelines, including complex finance models where accuracy and trust are critical
• Mentor analysts on dbt, SQL modeling, testing and code review
• Tune Snowflake performance and cost, improve pipeline reliability and monitoring
• Build tooling and automation in Python (AWS Lambda, S3, orchestration, metadata workflows)
• Drive AI adoption in our analytics engineering work: build common AI skills for dbt development (documentation, testing, code generation) and automated agentic workflows that the whole team can reuse
• Follow current trends in AI tooling and agentic systems, evaluate new approaches and bring the useful ones into the team

What are we looking for?

• 4+ years of experience in analytics engineering, data engineering or a similar role
• Strong hands-on dbt experience, ideally including dbt Cloud administration (projects, environments, jobs, CI/CD), not only model development
• Strong SQL and data modeling skills
• Production experience with Snowflake, including performance tuning and cost awareness
• Python for data tooling and automation
• Experience with AWS services used in data platforms (Lambda, S3)
• Experience owning business critical pipelines: data quality testing, incident handling, communication with non-technical stakeholders
• Experience with mentoring or supporting analysts
• Fluent English

What additional skills will help you stand out?

• Strong understanding of agentic AI workflows: practical experience building LLM based agents, AI skills and automated workflows for engineering tasks
• Experience with multi-agent setups (orchestration of several agents, subagents, agent-to-agent handoffs)
• Good understanding of current trends in the AI space and ability to judge what is actually useful for a data team
• Experience with multi-project dbt setups (dbt Mesh, cross-project references or similar)
• Experience with finance or revenue data (reconciliation, reporting-grade accuracy)
• Background in gaming, mobile apps or other consumer product analytics
• Familiarity with marketing and attribution data (AppsFlyer) or product telemetry
• dbt certification

Work mode

• Hybrid (3 days of work from the office) 
• This role isn't eligible for relocation & immigration support.

Benefits

Benefits and perks are tailored to the local market and culture. Our benefits in Belgrade include:

• Additional vacation days based on years of service at Wargaming: up to 5 days on top of the statutory minimum
• Additional paid time off (5 Personal Days, Birthday Leave, Marriage Leave, Compassionate Leave)
• Sick Leave Compensation, Maternity Leave Benefits  
• Premium Private Health Insurance
• Career development and education opportunities within the company
• English clubs and platform for learning languages
• Mental well-being program (iFeel)
• Commuting allowance
• Company events
• FitPass membership
• Discounts for employees
• Personal Gaming Account
• Coffee, fruits, and snacks in the office
• On-site canteen with subsidized prices for food and drinks
• Seniority Awards
• Referral program - you can recommend the best talents to the Company and receive a reward

Please submit your CV in English to ensure smooth processing and review.