← back to jobs
> job detail
S
👽Other

Analyst Engineer (Payments Team)

Skelar · Kyiv, Ukraine
// classified as
Other (Adjacent or hard to classify.)
posted
2d ago
location
Kyiv, Ukraine
languages
sql
tools
bigquery, dbt, tableau
> stack
sqlbigquerydbttableaudbt
> description

Що варто знати про SKELAR? Це венчур-білдер — іншими словами, компанія, яка будує компанії. З нами фаундери створюють consumer-бізнеси, які стають лідерами на глобальних ринках EdTech, Mental health, Petcare, FashionTech та інших.

 

Скеларівці будують tech-продукти, які здобувають відзнаки від Product Hunt, The Webby Awards та отримують тисячі позитивних відгуків на TrustPilot. Загалом tech-продуктами наших бізнесів користуються 10+ млн людей у світі.
Усе завдяки сильним командам, бо наші спеціалісти — це ключова цінність SKELAR.

 

Для професійної реалізації ми створили середовище з експертизою та необмеженими можливостями — і шукаємо тих, хто прагне викликів.

Зараз ми в пошуку Analyst Engineer, щоб разом піднімати планку результату.

🎯

Якщо тебе дратують неякісні дані більше, ніж поганий Wi-Fi — ми вже маємо про що поговорити.

Ми шукаємо не просто SQL-спеціаліста.

Ми шукаємо людину, яка дивиться на хаотичні дані й бачить систему. Яка не може спокійно пройти повз дублікати, неконсистентні метрики чи неоптимальний запит. Яка готова сперечатися за якість даних так само впевнено, як інші сперечаються про архітектуру.

У нас Analytics Engineer — це інженер аналітичної платформи.

Людина, яка будує надійний фундамент для десятків аналітиків, сотень бізнес-рішень і мільярдів подій.

</aside>

Чим ти будеш займатися

  • Будувати та підтримувати аналітичні шари даних (Raw → Staging → Marts).

  • Очищати, стандартизувати та збагачувати дані з десятків різних джерел.

  • Проєктувати моделі даних, які залишаються зрозумілими навіть через кілька років.

  • Робити BigQuery швидшим, дешевшим і розумнішим.

  • Оптимізувати SQL не лише для правильного результату, а й для мінімальної вартості виконання.

  • Будувати процеси контролю якості даних та автоматичні перевірки.

  • Робити так, щоб бізнес довіряв цифрам без додаткових перевірок.

  • Бути тим самим незручним колегою, який помітив проблему ще до того, як вона стала інцидентом.

Виклики, які тебе чекають

  • Побудова надійного аналітичного шару даних (Raw → Staging → Marts) для складної продуктової екосистеми з десятками джерел та мільярдами подій.

  • Проєктування моделей даних та оптимізація BigQuery-запитів там, де швидкість і вартість виконання безпосередньо впливають на бізнес.

  • Усунення розривів між потребами аналітиків (Data Analytics) та можливостями дата-інженерії (Data Engineering) — часто в умовах неповної або суперечливої інформації.

  • Побудова стандартів якості даних у середовищі, де їх потрібно створити практично з нуля.

  • Пошук причин системних проблем, а не нескінченне лікування їхніх симптомів.

На що ти реально будеш впливати

  • Надійність та антикрихкість всієї аналітичної екосистеми.

  • Довіру бізнесу до даних та швидкість прийняття рішень.

  • Вартість обчислень у BigQuery та ефективність аналітичної інфраструктури.

  • Якість роботи кожного аналітика, який використовує створені тобою моделі.

Що для нас важливо

  • Впевнене володіння SQL та BigQuery (partitioning, clustering, оптимізація запитів).

  • Системне та критичне мислення. Ми шукаємо людину, яка бачить проблему в архітектурі, а не лише в конкретному SQL.

  • Алгоритмічне мислення — вміння розкласти будь-яку задачу на логічний ланцюжок дій.

  • Маніакальна уважність до деталей. Ми цінуємо людей, яких буквально "свербить", коли дані неконсистентні.

  • Скрупульозність. Якщо після твого рев'ю ніхто більше не хоче пушити код без перевірки — це скоріше комплімент.

Буде великим плюсом

  • Досвід роботи з dbt або Dataform.

  • Розуміння Git та базового CI/CD для аналітичного коду.

  • Знання Python.

  • Глибоке розуміння внутрішніх механізмів Tableau: як працюють Extracts, Live Connections, Hyper, Context Filters, LOD, кешування, порядок виконання запитів та інші особливості, що дозволяють значно пришвидшувати дашборди й зменшувати навантаження на інфраструктуру.

  • Використання AI як інженерного інструменту, а не як заміни власного мислення. Ми цінуємо людей, які прискорюють себе за допомогою AI, а не перекладають на нього відповідальність.

Тобі буде комфортно, якщо ти...

  • отримуєш задоволення від красивої архітектури даних;

  • не віриш даним, поки сам їх не перевіриш;

  • можеш витратити годину, щоб зекономити сотні годин команди;

  • вважаєш, що хороший SQL — це той, який можна буде зрозуміти через рік;

  • думаєш про систему, а не про окремий запит;

  • не боїшся ставити незручні питання, якщо бачиш, що дані "брешуть".

Що ти отримаєш разом з нами:
— Внутрішні клуби за професійними напрямками: маркетинг, розробка, фінанси, рекрутинг;
— Тренінги, курси, відвідування конференцій;
— Просторі та сучасні офіси у Києві та Варшаві;
— Медичне страхування, корпоративний лікар.

Ми шукаємо людину, яка більше любить якісні дані, ніж людей. (Ну майже.)

Давай разом будувати the next big everything — там, де «добре» не фініш, а старт!

Apply at Skelar →