- Страна
- Кипр
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ENGINEERING MANAGER
Оценка ИИОтличное предложение с прозрачными условиями, поддержкой релокации в несколько стран на выбор и современным технологическим стеком. Компания предлагает сильный социальный пакет и возможности для профессионального роста.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью сочетать сильные управленческие навыки с глубокой технической экспертизой в специфическом стеке Data Tools (Superset, DataHub) и опытом работы в динамичном финтехе.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая позиция Engineering Manager в международном финтехе предполагает уровень компенсации выше среднего по рынку СНГ, соответствуя европейским стандартам для удаленной работы или локальных рынков Кипра и Испании.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Plata Card уже сейчас
Присоединяйтесь к Plata Card и возглавьте развитие передовых Data-инструментов в международной финтех-команде!
Описание вакансии
ENGINEERING MANAGER | RELOCATION TO 4 SITES OR REMOTE GLOBAL
*🏢* Компания: PLATA CARD
*🌍* Формат: Удалёнка (Worldwide) или релокация — Кипр, Сербия, Испания, Грузия
*🕒* Занятость: Полная занятость
О компании:
Plata Card (ранее Different Technologies) разрабатывает финтех‑продукты и сопутствующие дата‑платформы. Компания предлагает гибкие условия работы и поддержку релокации для сотрудников и их семей.
Задачи:
• Руководство и менторство команды DWH Data Tools: 1‑on‑1, найм, развитие и performance management.
• Поддержка и эволюция Superset, Jupyter Hub и DataHub.
• Архитектура, дизайн и реализация внутренних BI и инструментов для анализа данных.
• Взаимодействие с продакт‑стейкхолдерами, дата‑инженерами и аналитиками для превращения задач в технические решения.
• Планирование работы команды и обеспечение доставки в условиях гибких сроков и меняющихся приоритетов.
• Обеспечение надёжности, стабильности и инцидент‑контроля в соответствии с SRE‑процессами.
Требования:
• От 1 года опыта управления инженерной командой в динамичной среде.
• Сильные технические навыки в Python; опыт с Go или Node.js.
• Опыт проектирования, деплоя и сопровождения дата‑инструментов (BI, ноутбуки, каталоги данных).
• Опыт найма, развития команды, управления производительностью и кросс‑функционального взаимодействия.
• Умение гибко планировать, приоритизировать и работать в условиях неопределённости.
• Английский B1 или выше.
Будет плюсом:
• Опыт внедрения и сопровождения сервисов с SRE‑процессами.
• Опыт в data warehousing, банкинге или финтехе.
• Знание внутренностей Superset, Jupyter Hub или DataHub.
• Опыт с Apache Kafka, Airflow, DBT, Kubernetes, Snowflake или Lake House архитектурами.
Стек:
Python, Go, Node.js, Superset, Jupyter Hub, DataHub, Apache Kafka, Airflow, DBT, Kubernetes, Snowflake, Lake House
Условия:
• Удалённая или офисная работа с гибким графиком.
• Помощь с релокацией для сотрудников и их семей.
• Медицинская страховка, оплачиваемые больничные и 20 дней ежегодного отпуска.
• Бюджет на обучение (языки, проф. тренинги, сертификации).
• Wellness‑бюджет на ментальное здоровье и фитнес.
• Коллаборативная культура с прозрачной обратной связью и признанием достижений.
*📩* Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- dbt
- Kubernetes
- SRE
- Snowflake
- Apache Airflow
- Apache Kafka
- Node.js
- Go
- Data Warehousing
- DataHub
- Apache Superset
- Jupyter Hub
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка управленческих компетенций в условиях роста команды.
Расскажите о вашем опыте найма и адаптации инженеров: на какие качества вы обращаете внимание в первую очередь для команды Data Tools?
Оценка технического видения и опыта работы с BI-инструментами.
С какими основными вызовами вы сталкивались при масштабировании Apache Superset или Jupyter Hub в продакшене?
Проверка навыков приоритизации в условиях неопределенности.
Как вы балансируете между задачами по развитию новых фич для стейкхолдеров и необходимостью устранения техдолга или улучшения стабильности (SRE)?
Оценка опыта кросс-функционального взаимодействия.
Опишите процесс взаимодействия вашей команды с дата-инженерами и аналитиками: как вы превращаете бизнес-требования в техническую архитектуру?
Проверка опыта работы с современными архитектурами данных.
