Провідний інженер з даних в Comfy

COMFY — провідний омніканальний ритейлер побутової техніки та електроніки в Україні з 115 магазинами, який входить до трійки найкращих платформ електронної комерції.

Ми в пошуку Lead Data Engineer, який відповідатиме за створення та масштабування data-інфраструктури компанії, на якій тримається вся аналітика, ML та AI-рішення бізнесу.

У фокусі — архітектура даних на рівні платформи: як дані збираються, рухаються, трансформуються та стають надійною основою для прийняття бізнес-рішень у реальному часі.

Це роль для інженера, який будує не окремі пайплайни, а систему, де:

• batch і streaming працюють як єдине ціле;
• дані доступні швидко, стабільно і прогнозовано;
• аналітика і ML можуть масштабуватися без переробки фундаменту.

Ключова цінність ролі — перетворити data-інфраструктуру з «технічної підтримки» на критичну частину операційної моделі бізнесу.

Основні задачі:

• Побудова Data Platform: проєктування та реалізація (DWH/Lakehouse), batch + streaming обробки даних; розробка масштабованих пайплайнів, real-time інтеграцій (orders, stock, pricing), забезмечення високої доступності, fault tolerance, performance
• Впровадження: Data catalogue, data quality checks, data lineage, логування та алертинг. Гарантія Single Source of Truth
• Технічне лідерство команди Data Engineers: розвиток команди, архітектурні рішення, code review, менторство та пріоритизація задач
• Співпраця з Analytics CTO, BI та Data Science: швидкий доступ до даних і ML-фіч, оптимізація cloud-витрат (storage та compute)

Ми очікуємо

• 6+ років досвіду у Data Engineering
• Обов’язковий практичний досвід побудови DWH / Lakehouse, досвід масштабування data-пайплайнів
• Технічні навички —SQL, Python; ETL / ELT: Airflow, dbt, Kafka, Spark; DWH: BigQuery / Snowflake / Redshift; Cloud: GCP / AWS / Azure; Git, CI/CD, Terraform (бажано)
• Досвід у ритейлі або e-commerce, marketplace буде перевагою
• Системне мислення, end-to-end відповідальність, прозора комунікація з бізнесом і фокус на стабільність.

Ми пропонуємо

• Впливову роль у розвитку data-інфраструктури
• Роботу з великими обсягами даних та реальними бізнес-кейсами
• Сильну команду та підтримку з боку бізнесу
• Конкурентну винагороду та можливості розвитку