data engineer for AI-native data platforms

Smartcat; United States; On-site; USD 17,000 - 23,000; Full time

Benefits offered by this job

Гибридная/локальная работа

Job summary

HireHi ищет опытного инженера по данным для эволюции архитектуры и построения AI‑первых дата‑платформ. Вы будете работать над преобразованием пакетной обработки в near‑real‑time и стриминговые системы, внедрять лучшие практики и наставлять команду Data & Analytics Engineering.

Требуются глубокие знания Databricks, Airflow и Python, а также умение взаимодействовать с бизнес‑пользователями. Возможна работа на территории Сербии в рамках глобального проекта.

Qualifications

• 6+ лет опыта в Data Engineering, Analytics Engineering или близкой области.
• Доказанный опыт проектирования и эксплуатации современных облачных data-платформ.
• Умение взаимодействовать с техническими и бизнес-заинтересованными сторонами.
• Способность вести сложные проекты от дизайна до реализации.
• Сильный практический опыт Databricks, dbt, Airflow, Python, SQL, моделирования данных, хранилищ данных и управления качеством.
• Опыт работы со стриминговыми архитектурами, событиями, BI-платформами и CRM-данными.
• AI-first подход с примерами продуктивности при внедрении AI.

Responsibilities

• Эволюция архитектуры данных в масштабируемую облачную AI‑первую платформу.
• Улучшение надёжности, наблюдаемости и управления по стеку данных.
• Построение AI‑готовых дата-продуктов и метаданных для бизнес‑пользователей.
• Использование AI для ускорения разработки, тестирования и документации.
• Проектирование систем безопасного запроса, понимания и действий AI‑агентов над данными.
• Повышение BI и доступности данных для сам‑обслуживания при сохранении качества.
• Наставничество коллег и повышение инженерных стандартов через код-ревью и архитектурное лидерство.

Skills

Databricks

dbt

Airflow

Python

SQL

Data modeling

Data warehousing

Data governance

Streaming architectures

AI-first mindset

Tools

Databricks

dbt

Airflow

Python

SQL

Job description

Описание

Smartcat provides an AI-powered platform that enables enterprise teams to create, translate, and localize global content at scale. Its platform combines generative AI, human-in-the-loop workflows, and an Enterprise Skill Graph to turn knowledge into action and scale.

Задачи

• Evolve the data architecture into a scalable, cloud-native, AI-first platform, transitioning batch-oriented pipelines to near real-time and streaming systems
• Improve reliability, observability, governance, and performance across the data stack, and establish engineering standards and best practices
• Build AI-ready data products for AI agents, analytics systems, and business users, including semantic layers and metadata management
• Use AI to accelerate development, testing, documentation, monitoring, and operational workflows
• Design systems that let AI agents safely query, understand, and act on business data
• Improve business intelligence and data accessibility, enabling self-service analytics for non-technical stakeholders without sacrificing governance or quality
• Mentor colleagues and raise engineering standards through code reviews, architecture leadership, and knowledge sharing across Data and Analytics Engineering
• Learn the current data architecture, greenfield cloud platform build, and transition plan from batch to streaming
• Meet partners across Data, Product, Engineering, GTM, and AI teams to understand pain points and priorities
• Contribute to the Next Generation Data Platform build through a pipeline, streaming component, or data product
• Identify and apply an AI-powered workflow to accelerate engineering work
• Shape a semantic layer, metadata structure, or data product for AI-agent or business-user consumption
• Own a defined piece of architecture or a data product end-to-end, improving reliability, observability, or time-to-insight
• Document measurable productivity gains from AI adoption in the engineering workflow

Требования

• 6+ Years of experience in Data Engineering, Analytics Engineering, or a related field
• Proven track record designing and operating modern cloud data platforms
• Experience working effectively with technical and business stakeholders
• Ability to lead complex projects from design through delivery
• Strong hands-on experience with Databricks, dbt, Airflow, Python for data engineering, SQL, data modeling, data warehousing architectures, data quality frameworks, data governance, and data orchestration and integration
• Experience with streaming architectures, event-driven systems, business intelligence platforms, product analytics platforms, and CRM/customer data platforms
• AI-first mindset, including AI-powered development workflows, automation of repetitive engineering tasks, and using AI for debugging, testing, architecture exploration, and documentation; evidence of measurable productivity gains through AI adoption
• Будет плюсом: experience building AI-native data products, semantic layers, RAG systems, vector databases, knowledge graphs, or enabling AI agents to consume operational business data

Условия

Локация: Сербия