Analyst Engineer (Trust and Safety)

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!