yandex
N
NDA
Страна
Кипр
В офисеПолная занятость

Finance Data & AI Automation Engineer

ИИОценка ИИ

Уникальная вакансия на стыке Data Engineering и AI с релокацией на Кипр. Проект предлагает работу с современным стеком (Microsoft Fabric) и амбициозную задачу по полной автоматизации рутины через ИИ.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует редкого сочетания навыков: глубокого понимания DWH (Microsoft Fabric), опыта в финансах и умения разрабатывать ИИ-агентов. Высокая ответственность за точность финансовых данных добавляет сложности.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана5 500 €
Рынок4 000 € – 7 000 €
ИИОценка ИИ

Зарплата не указана, но для позиций уровня Senior Data/AI Engineer на Кипре рыночный диапазон обычно составляет от 4500 до 6500 евро после налогов. Учитывая специфику AI-автоматизации, компенсация может быть выше среднего.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Контакты для отклика

Откройте контакты, указанные в вакансии.

Описание вакансии

#vacancy.

Finance Data & AI Automation Engineer

Location: Cyprus (office), full-time

About the Role

We're looking for a Data & AI Automation Engineer to join our IT team and transform how we manage financial data. You'll work at the intersection of data engineering, AI, and finance — building tools that let our team manage a Microsoft Fabric data warehouse through natural language instead of manual clicks.

This isn't a typical data engineering role. You'll take over day-to-day DWH operations, then systematically automate them — building AI agents that handle pipeline orchestration, account mapping, budget processing, and data quality monitoring. The end goal: a platform where the Data Lead manages everything through a chat interface, with zero manual routine.

What You'll Do

DWH Operations & Financial Data

•       Own the day-to-day operation of financial data pipelines in Microsoft Fabric — monitoring, troubleshooting, refreshing

•       Validate data quality at each period close: completeness, mapping accuracy, reconciliation with source systems

•       Maintain and update account mapping files (GL accounts, projects, cost centers) in coordination with the Finance team

•       Manage SSAS model refreshes on Azure Analysis Services for Excel and Power BI consumers

•       Onboard new country entities into the DWH by replicating existing pipeline patterns

•       Support the budget cycle: template preparation, data loading, model updates during high-frequency budget seasons

AI Agents & Automation

•       Design and build a chat-based agent (Teams bot) that allows the Data Lead to manage DWH operations through natural language commands — refresh pipelines, check status, investigate failures

•       Train the agent on our specific Fabric environment: workspace structure, pipeline names, dataset relationships, SSAS models

•       Build an automated mapping workflow: detect unmapped accounts → AI suggests correct P&L/BS classification → notify Finance via Teams → apply confirmed mapping → refresh data

•       Automate budget template generation based on current chart of accounts and prior year actuals

•       Build file-watch automation that detects budget file updates and auto-refreshes Fabric pipelines and SSAS models

•       Implement automated data quality checks with proactive alerts to Teams (anomalies, missing data, freshness issues)

Documentation & Process

•       Document all DWH processes, data flows, mapping logic, and transformation rules

•       Maintain a data dictionary for financial datasets

•       Version-control all automation code, agent prompts, and configurations

•       Create runbooks for incident response and pipeline recovery

Requirements

Must Have

•       SQL — confident (complex queries, data validation, stored procedures)

•       Strong attention to detail — you'll be catching data errors before they reach reports

•       Microsoft Fabric, Azure Data Factory, or Synapse — hands-on experience with data pipelines

•       API integration — comfortable working with REST APIs (Fabric API, SSAS API, Teams API)

•       Experience building bots, automation workflows, or scheduled jobs

•       Git — version control for code and configurations

•       English, Russian — professional working proficiency

Nice to Have

•       LLM / AI agent development

•       Python — working level (API integration, scripting, data manipulation)

•       Azure cloud — Functions, Logic Apps, or App Service

•       Power BI / DAX — understanding the reporting layer our users interact with

•       Financial domain knowledge — P&L, Balance Sheet, budgeting, period close processes

•       Power Automate / Logic Apps — for file monitoring and Teams integration

Send your CV Откликнуться

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • SQL
  • Microsoft Fabric
  • Azure Data Factory
  • Azure Synapse Analytics
  • REST API
  • Git
  • Python
  • Azure Functions
  • Azure Logic Apps
  • Power BI
  • DAX
  • LLM

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка практического опыта работы с основным стеком технологий компании.

Расскажите о вашем опыте работы с Microsoft Fabric или Azure Data Factory: какие типы пайплайнов вы проектировали и с какими сложностями сталкивались?

Оценка способности кандидата реализовать ключевую инновационную задачу роли.

Как бы вы подошли к архитектуре ИИ-агента для управления DWH через Teams? Какие API и инструменты вы бы использовали для интеграции?

Проверка внимательности и понимания специфики финансовых данных.

Опишите ваш процесс валидации данных перед закрытием периода. Как вы выявляете ошибки в маппинге счетов или расхождения с исходными системами?

Оценка навыков автоматизации и работы с LLM.

Как вы планируете обучать или настраивать LLM для понимания специфической структуры вашего DWH и связей между наборами данных?

Проверка навыков интеграции различных сервисов.

Был ли у вас опыт работы с REST API для автоматизации задач в Azure или Power BI? Расскажите о самом сложном сценарии интеграции.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

N
NDA
Кипр
более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!