Data engineer

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.

• 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

• 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

• 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