Data engineer

Appbooster; United States; Remote; USD 90,000 - 130,000; Full time

Benefits offered by this job

Удаленная работа

Гибкий график

ДМС после 3 мес

Обучение 70%

Job summary

Appbooster ищет опытного специалиста по разработке data-слоя и пайплайнов для удаленной работы по международной команде AdTech. Вам предстоит спроектировать инфраструктуру хранения, объединить источники данных и выстроить автоматизированную отчетность для финансов, продаж и продукта.

Требуется глубокое знание SQL, моделирования данных и API-коннекторов, опыт в BI-инструментах и работе с Amplitude. Предусмотрены гибкий график и социальные льготы, включая ДМС после испытательного срока.

Qualifications

• Опыт построения data-слоя с нуля: подключал источники, поднимал хранилище и пайплайны.
• Умение работать с SQL и моделированием данных, проверка качества данных.
• Навыки работы с API/коннекторами и автоматизацией.
• Понимание бизнес-метрик подписочных продуктов и когорт.

Responsibilities

• Разрабатывать и поддерживать единую data-инфраструктуру: хранилище, слой моделей, интерфейсы.
• Перенос финансовых данных в хранилище и построение отчетности.
• Настраивать трекинг-план и словарь метрик в Amplitude.
• Интегрировать внешние источники через API и коннекторы, документировать метрики.

Skills

Data modeling

SQL

Python

TypeScript

APIs & connectors

BI tooling

AI tools usage

Tools

dbt

Amplitude

AppsFlyer

Apphud

Adapty

Job description

Описание:

Appbooster — одна из ведущих AdTech-компаний в сфере мобильного маркетинга и эксперты продвижения в App Store и Google Play. На рынке с 2013 года, за 12+ лет привлекли пользователей в 10 000+ приложений. В твоём смартфоне наверняка найдутся приложения наших клиентов: Skyeng, Купибилет, Додо Пицца, Lamoda, Tutu и многие другие. Data-команды у нас нет, а спрос на данные есть у всех: у финансов, клиентского отдела и продуктовых команд. Цифры живут в Google Sheets, CRM, Amplitude, AppsFlyer и сервисах подписок, и сводятся вручную.

Задачи:

провести инвентаризацию источников по всем направлениям и предложить архитектуру (хранилище, слой моделей, интерфейсы) с оценкой стоимости стека подключать источники через API и коннекторы, готовые или собственные, и строить пайплайны перенести финансовые данные из Google Sheets в хранилище и собрать отчёты, которые строятся без ручной сборки принять у внешнего консультанта когортный пайплайн по мобильным приложениям (AppsFlyer, сервисы подписок) и развивать его до уровня кампании, адсета и креатива собрать аналитику продаж на данных CRM: автоматическую отчётность по воронке и LLM-разбор звонков и текстов вместе с продуктовыми командами выстроить единый трекинг-план и словарь метрик в Amplitude встраивать аналитические модули во внутреннюю операционную систему компании документировать источник, формулу и сверку каждой метрики, чтобы инфраструктура не жила в одной голове предлагать очередность задач и объяснять командам цену каждого запроса

Требования:

опыт построения data-слоя с нуля или почти с нуля: ты сам подключал источники, поднимал хранилище и пайплайны, а не только работал с готовыми витринами уверенный SQL и моделирование данных, опыт сверки данных между системами и проверок качества код на Python или TypeScript: API, коннекторы, автоматизация опыт сборки интерфейсов поверх данных, в BI или своих; ты понимаешь, когда хватит готового инструмента, а когда нужен свой AI-инструменты для кода (Claude Code, Cursor, Codex или аналоги) в ежедневной работе и понимание, где граница их применения, когда речь о финансовых и клиентских данных понимание бизнес-метрик хотя бы в одной области (экономика подписочных приложений и когорты, P&L и cashflow, B2B-воронка продаж или продуктовые метрики) и интерес разобраться в остальных умение самостоятельно разложить широкую задачу на шаги и договориться об очередности с командами Будет плюсом: LLM в продакшен-пайплайнах: классификация, разбор звонков, проверка текстов; опыт с AppsFlyer, Apphud / Adapty, Superwall и когортами по кампаниям и креативам; Amplitude или аналоги, опыт составления трекинг-плана; опыт первого или единственного data-специалиста в компании; dbt или аналоги, несколько BI-инструментов в опыте, деплой собственных веб-инструментов

Условия:

оунершип всего data-контура: ты предлагаешь архитектуру и стек, мы согласуем их вместе, а дальше внутри своей зоны решения принимаешь сам работу, результат которой видно сразу: твоими отчётами будут пользоваться финансы, продажи и продуктовые команды достойную заработную плату с регулярным пересмотром и выплатами без задержек удаленный формат работы с гибким графиком, без тайм-трекеров и микроменеджмента ДМС после 3-х месяцев работы всю необходимую технику и инструменты для работы performance review раз в год и быстрый открытый фидбек прокачку английского: 30% компенсации занятий в школах-партнёрах (Skyeng или Skillbox) или со своим преподавателем, English speaking club компенсацию внешних курсов и программ обучения до 70% открытое и нетоксичное взаимодействие без вертикалей, прозрачное планирование, онлайн- и офлайн-активности