Senior Python Engineer

Про клієнта
Американська SaaS-компанія у сфері маркетингової аналітики. Її платформа допомагає e-commerce брендам зрозуміти, які рекламні витрати справді приносять дохід. Вона збирає tracking-дані, поєднує їх із даними основних рекламних платформ і за допомогою ML-моделювання перетворює на звітність.

Клієнти компанії витрачають на рекламу мільйони на місяць, тому обсяги даних великі, а від їхньої точності залежать бізнес-рішення. Інженери працюють у двох командах: одна відповідає за application і frontend, друга за backend-інтеграції.

Кого шукаємо
На всі ролі потрібні сильні full-stack інженери з Python.

Профіль 1: Python + Data Systems
Backend-heavy інженер, який працюватиме над інтеграціями, API, сервісами та streaming pipelines. Обов'язковий досвід із Python, SQL, API-інтеграціями та streaming або event-driven системами. Великим плюсом буде досвід зі Snowplow або OpenSnowcat, Conversion APIs, marketing analytics та e-commerce.

Профіль 2: Python + TypeScript
Full-stack інженер, який розроблятиме продуктові функції та інтеграції на frontend і backend. Обов'язкові Python, TypeScript, SQL і глибоке розуміння баз даних. Великим плюсом буде досвід з e-commerce та tracking analytics.

Профіль 3: Python + Mobile SDK
Інженер, який створюватиме mobile attribution SDK з нуля. Обов'язкові Python і досвід із JavaScript SDK та iOS SDK, в ідеалі в одній людині. Великим плюсом буде досвід із React Native, Android SDK та mobile analytics.

Рівень: пріоритет на Senior і Staff engineers.

Загальні вимоги до всіх інженерів
Python у production і сильний SQL
Досвід створення продуктів, а не лише внутрішніх інструментів чи дашбордів
Вміння робити інженерні абстракції та обговорювати архітектуру
Вільна англійська
Бажано: досвід із GCP, Google Pub/Sub, BigQuery та Airflow.

Будуть кілька проектів у роботі:
Conversion API (основний): повторна обробка tracking-сигналів і їх передавання в API рекламних платформ у реальному часі. API кожної платформи працює по-своєму і має свої особливості, тому інтеграції потребують уважної роботи. Стек: Python streaming, Google Pub/Sub, Shopify JS tracking.
Mobile attribution SDK (greenfield): новий SDK для JavaScript та iOS.
Аналітичні data pipelines: пайплайни як частина SaaS-продукту, а не внутрішній BI.
Full-stack продуктова розробка: функції застосунку та інтеграції.

Оверлеп приблизно до 22:00–23:00 за місцевим часом.

Будь ласка, вкажіть у відгуку, який профіль (1, 2 чи 3) відповідає вашому досвіду.