Skelar

Data Engineer (Analytics)

Skelar · · 5d ago
Remote mid Python
Apply now

About the role

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 Data Engineer, щоб разом піднімати планку результату.


Виклики, які чекають на цій ролі:

  • Обʼєм даних - десятки рекламних мереж і платформ, сотні таблиць з сирими даними та тисячі аналітичних процесів щодня.

  • Вартість запитів - при обсягах у сотні TB на день, невдалий запит без партиціонування — це різниця між витраченими $0.05 або $100+.

  • Швидкість vs точність - маркетинг хоче коректний звіт "зараз", дані оновлюються з лагом 1-24 год.

  • Приватність — PII-поля потребують окремої обробки на кожному етапі pipeline.

На що ти будеш впливати:

  • Бюджетні рішення - неточний ROAS = гроші йдуть у неефективний канал.

  • Швидкість масштабування кампаній - затримка звіту на годину = втрачене вікно для оптимізації.

  • Довіра команди до цифр - одна помітна помилка підриває довіру до всіх наступних звітів.

  • Compliance-ризики - неправильна обробка PII = юридичні наслідки.

Що для нас важливо:

  • Розуміння того, що дані — це не звіт, а сигнал, який напряму керує рекламними алгоритмами: ми генеруємо ~80 000 оптимізаційних подій щодня, і кожна помилка в них конвертується в реальні втрачені гроші.

  • Ідеальне знання SQL — вміння писати ефективні запити на великих обсягах (мільйони рядків/день), розуміти партиціонування, кластеризацію і вартість запитів у BigQuery.

  • Досвід роботи з dbt (Dataform — плюс) — вміння будувати і підтримувати трансформації як код, з тестами і документацією, а не через разові скрипти.

  • Data modeling — здатність спроєктувати структуру даних так, щоб вона витримувала ріст компанії, а не ламалась при кожній новій вимозі бізнесу.

  • Уважність до деталей на рівні пайплайну — вміння помітити аномалію в потоці подій раніше, ніж це зробить бюджет кампанії.

  • Вміння працювати на стику продукту, маркетингу і реклами — розуміти, що "подія" це не просто рядок в таблиці, а сигнал, який летить у Meta, Google, TikTok і формує майбутній таргетинг.

  • Проактивність: готовність не просто фіксувати проблему постфактум, а вибудовувати моніторинг і алерти, які ловлять збій у зборі подій до того, як він вплине на кампанії.

Буде перевагою:

  • Python — для автоматизації рутинних процесів, написання скриптів валідації даних, кастомних інтеграцій з рекламними API.

  • Досвід побудови ETL/ELT пайплайнів "з нуля" — не лише трансформації в dbt, а й розуміння повного шляху даних: від джерела (рекламні мережі, пікселі, CRM) до аналітичної вітрини.

  • CI/CD для дата-пайплайнів — досвід автоматизованого тестування і деплою трансформацій (наприклад, через GitHub Actions чи аналоги), щоб зміни в моделях не ламали продакшн непомітно.

  • Розуміння контексту performance-маркетингу — що таке ROAS, CAC, LTV, атрибуція, оптимізаційні події, воронка від кліку до конверсії; досвід роботи з даними рекламних платформ (Meta, Google, TikTok) — величезний плюс, бо дозволяє розуміти "навіщо" за кожною метрикою, а не лише "як" її розрахувати.

У SKELAR ми побудували середовище для професійної самореалізації:

  • SKELAR Platform. Це операційне ядро венчур-білдера, що допомагає фаундерам швидше проходити шлях від нуля до одиниці. Так команди бізнесів фокусуються на продукті — а 10+ команд в складі Platform закривають функції Legal, Finance, HR, Admin, Talent Acquisition, Employer Branding, IT та інші.

  • Нетворк та обмін досвідом як частина культури. Серед наших колег — кофаундери, які запустили не один бізнес, а також найсильніші спеціалісти на ринку. Тож ми маємо доступ до необхідної експертизи на відстані витягнутої руки.

  • Ексклюзивна доменна освіта. Ми створили власні навчальні програми для тіммейтів на вибір — від 2-місячної школи для менеджерів-початківців до інтенсивів про AI та професійних клубів з розробки, продакт-менеджменту тощо.

  • Вплив на системну допомогу Україні. Маємо благодійний фонд SKELAR foundation, який створили самі скеларівці — і завдяки кожному співробітнику втілюємо важливі соціальні проєкти. Наприклад, заснували перший у Європі акселератор для ветеранів і формуємо майданчик для підтримки ветеранів на рівні держави.

  • Екосистема для продуктивної роботи. Для скеларівців створені простори, які надихають на результат — з власним спортзалом, скеледромом, зеленими зонами Bali та бібліотеками. У спейсах, де сервіс, безпека та комфорт синхронізовані з темпом зростання команд, отримуємо вау-досвід та працюємо ефективніше.

  • Турбота про щоденний комфорт. Сніданки, обіди, доступ до спортивних тренувань в Києві або часткова компенсація занять у Варшаві, медичне страхування, оплачувані відрядження, якщо специфіка ролі передбачає такі поїздки, корпоративні знижки від партнерів.

Більше розповімо на нашій зустрічі-знайомстві.

Запрошуємо будувати the next big everything у SKELAR разом!

Tech stack

Python
Level mid
Arrangement Remote
Location
Posted 5d ago
.*
findatechjob

Tech jobs straight from company career pages. No recruiters, no middlemen, no spam.

© 2026 findatechjob · Logos provided by Logo.dev