data engineer for fintech

Tabby; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

Tabby ищет квалифицированного Data Engineer/Backend инженера в США для разработки и поддержки инфраструктуры данных. Вы будете работать над созданием Feature Store, EL/ELT пайплайнов и интеграцией новых инструментов для обработки и хранения данных.

Кандидат должен обладать опытом в Python, SQL, архитектуре потоковых систем и владеть инструментами Airflow, Debezium, BigQuery/ClickHouse и PostgreSQL/CockroachDB, Docker, GCP. Знание REST/gRPC и Go будет преимуществом.

Qualifications

• Опыт 3–5 лет в Data Engineer, ML Engineer или Backend Engineer.
• Опыт разработки высоконагруженных масштабируемых систем обработки данных.
• Знание событийно-ориентированных систем и streaming-пайплайнов.
• Практика Python и SQL.
• Знания системного дизайна.
• Навыки работы с Airflow, Debezium, BigQuery/ClickHouse, PostgreSQL/CockroachDB, Docker, GitLab CI/CD и GCP.
• Опыт работы с REST API, gRPC API, брокерами сообщений.
• Опыт разработки на Go.

Responsibilities

• Разработка Feature Store и других сервисов данных.
• Разработка EL/ELT/ETL пайплайнов.
• Интеграция новых инструментов для обработки и хранения данных.

Skills

Python

SQL

REST APIs / gRPC

Event-driven

System design

Go

Tools

Airflow

Debezium

BigQuery

ClickHouse

PostgreSQL

CockroachDB

Docker

GitLab CI/CD

GCP

gRPC

Message Brokers

Job description

Описание:

Tabby provides financial services that help people manage spending, earn and save. Its flagship offering lets shoppers split payments online and in stores with no interest or fees. More than 70,000 brands and small businesses use Tabby to offer flexible payments. The company operates in the GCC region and has over 25 million users.

Задачи:

• Develop the Feature Store and other future data services
• Develop EL/ELT/ETL pipelines
• Integrate new tools for data processing and storage

Требования:

• 3-5 Years of experience as a Data Engineer, ML Engineer, or Backend Engineer
• Experience developing high-load, scalable data processing and storage systems
• Knowledge of event-driven systems and streaming pipelines
• Python and SQL best practices
• Knowledge of system design best practices
• Familiarity with Airflow, Debezium, BigQuery or ClickHouse, PostgreSQL or CockroachDB, Docker, GitLab CI/CD, and GCP
• Experience with REST APIs, gRPC APIs, message brokers, and queues
• Experience with Go development