Zeely AI — це AI Marketing Intelligence Platform, яка закриває весь цикл performance-маркетингу: create → launch → scale. Платформа допомагає бізнесам створювати рекламні креативи й UGC-відео, запускати кампанії у Facebook, Instagram та TikTok і масштабувати те, що дає результат.

Zeely вже використовують 2 000 000+ бізнесів, ми — топ-1 у своїй категорії на ринку США, за минулий рік виросли ×6, а в нашій команді — 230 топових спеціалістів.

Ми є частиною спільноти Google for Startups Alumni та офіційними партнерами Meta й TikTok. У 2024 році Zeely увійшла до ТОП-25 найшвидше зростаючих стартапів України за версією Forbes.

Зараз шукаємо Senior Data Engineer’а — першого data-інженера в компанії, який візьме в ownership аналітичну інфраструктуру Zeely та зробить дані одним із ключових драйверів зростання. Наша аналітична команда щодня ухвалює рішення на даних — у продукті, маркетингу, фінансах і експериментах, — і їй потрібен надійний фундамент.

Це роль для людини, яка хоче будувати не окремі пайплайни, а цілісну data-систему: стабільну, контрольовану, зрозумілу для команд і готову масштабуватися разом із бізнесом.

У тебе будуть такі задачі та виклики:

• Розвивати аналітичну інфраструктуру компанії: збір даних, ETL / ELT-процеси, оркестрація, backfills і моніторинг критичних пайплайнів;
• Підключати й підтримувати ключові джерела даних: маркетингові платформи, billing-системи, продуктові івенти та внутрішні бази даних;
• Розвивати dbt-шар: будувати й підтримувати надійні трансформації, базові моделі та підготовлені набори даних для продуктової, маркетингової, фінансової та експериментальної аналітики;
• Впроваджувати системний підхід до якості даних: тести, валідації, звірку з платформними тоталами, контроль актуальності, пропущених даних, змін у схемах і даних, що приходять із затримкою;
• Документувати джерела, моделі й бізнес-логіку, а також допомагати командам працювати з єдиним, зрозумілим і надійним шаром даних.

Що потрібно, щоб приєднатися до нас:

• 5+ років досвіду роботи з даними (Data Analytics, BI, Data Engineering або суміжні напрями), з яких щонайменше 1,5 року — у ролі Data Engineer;
• Впевнене знання SQL, Python для роботи з великими обсягами даних, ETL / ELT-процесів, API-інтеграцій, автоматизації та обробки даних;
• Production-досвід із dbt та розуміння побудови аналітичних моделей;
• Досвід роботи з хмарним DWH;
• Досвід будувати, запускати й підтримувати регулярні data-процеси через Airflow, Prefect або cloud-native scheduling;
• Розуміння CDC, реплікації, backfills, late-arriving data та типових проблем синхронізації даних;