S
Analyst Engineer (Trust and Safety)
Skelar
Kyiv · ua
Full-time
1d ago
88%
Strong
Job description
[https://app.ashbyhq.com/api/images/user-content/586ac3cb-f234-40cf-96fd-3daae8c41309/3a2721ac-0cf6-4bb5-a785-483b8d1018c3/Ashby_header.png]
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.
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!
[https://app.ashbyhq.com/api/images/user-content/586ac3cb-f234-40cf-96fd-3daae8c41309/bf8afb62-59f5-436b-b500-74f06bd0bb6e/Ashby_footer_eng.png]