Привет! Мы X-Cart – разработчик e-commerce платформы на базе PHP/MySQL. На нашей платформе построены десятки тысяч магазинов среднего и крупного бизнеса более чем в 130 странах мира (большинство наших клиентов находится в США, Канаде, Великобритании и Австралии).
Мы ищем человека, который возьмёт на себя весь дата-контур X-Cart – от ETL-пайплайнов и хранилища до аналитики и дашбордов – и при этом умеет строить поверх данных AI-инструменты и агентов, а не просто писать SQL. Это не «чистый» дата-инженер и не «чистый» аналитик. Роль на стыке: половина времени – надёжные пайплайны и модели данных, другая половина – LLM-агенты и автоматизация рутины через ИИ. У нас уже есть такие наработки, и мы хотим развивать это направление. Роль предполагает высокую автономность: вы сами ведёте задачи от вопроса до результата, поэтому важна и техническая широта, и умение работать самостоятельно.
Чем предстоит заниматься
Data Engineering
•Поддерживать и развивать ETL: ~21 DAG в Airflow (`SaaS API → PostgreSQL STG → dbt → ClickHouse CDM`)
•Развивать хранилище: PostgreSQL (staging + DDS), ClickHouse (OLAP-аналитика) - Писать и поддерживать dbt-модели (сейчас ~29 CDM + витрины), следить за качеством данных
•Настраивать CDC-репликацию (MariaDB → ClickHouse через PeerDB) и потоковую доставку данных
•Интегрировать источники: платёжки (PayPal, Stripe), CRM (Jira, Intercom, Aircall, Salesforce), маркетинг, продуктовые метрики (Amplitude)
Analytics
•Строить дашборды и отчёты в Superset (с embedding, RLS) - Считать бизнес-метрики: GMV, revenue share, churn, продуктовая и клиентская аналитика
•Разбираться в «грязных» данных и доводить их до вида, пригодного для решений - Работать с продуктом и финансами как внутренний аналитик — от вопроса до цифры AI / Агенты (обязательная часть роли)
•Разрабатывать LLM-агентов и пайплайны автоматизации (Slack-боты, скоринг тикетов, обработка данных ИИ)
•Работать с LLM-инференсом (Ollama локально, а также облачные модели)
•Применять агентные инструменты (Claude Code / оркестрация субагентов) для ускорения собственной работы и построения продуктовых фич
•Оценивать качество AI-выводов: где LLM надёжен, где нужна калибровка и gold-set
Что мы ждём от кандидата
Обязательно
•Уверенный SQL и опыт проектирования моделей данных (staging → marts, звёзды/DDS)
•Практика с Airflow (или аналогичным оркестратором) и dbt - ClickHouse: практический опыт с колоночной аналитической БД (движки, партиционирование, оптимизация запросов) — это наше основное OLAP-хранилище
•Python на уровне автоматизации (ETL-скрипты, работа с API, обработка данных)
•CDC-репликация: практический опыт с PeerDB (или Debezium/аналогом) для доставки данных из боевой БД в аналитическое хранилище near-real-time
•BI на Superset: построение дашбордов и отчётов, датасеты, embedding, RLS — это основной инструмент аналитики у нас
•Реальный опыт с LLM и агентами: prompt engineering, вызов моделей через API, автоматизация задач через ИИ — не «читал статьи», а собирал работающее
•Самостоятельность: умение взять расплывчатую задачу и довести до результата без микроменеджмента
Будет плюсом
•Опыт с другими BI-инструментами (Metabase / Looker / Tableau)
•Опыт со стримингом (Kafka) поверх CDC
•Docker, базовый DevOps (пайплайны крутятся на выделенном сервере)
•Опыт с e-commerce / платёжными данными
•Знакомство с Claude Code, MCP, оркестрацией мультиагентных воркфлоу
•Понимание того, где ИИ реально помогает, а где создаёт шум
Наш стек
| Оркестрация | Airflow |
| Хранилище | PostgreSQL, ClickHouse |
| Трансформации | dbt |
| CDC / стриминг | PeerDB (MariaDB → ClickHouse) |
| BI | Superset (OAuth/Keycloak, embedding, RLS) |
| AI / LLM | Ollama, облачные LLM, пайплайны автоматизации |
| Агенты | Claude Code, MCP, мультиагентная оркестрация |
| Языки | Python, SQL |
Что уже работает (примеры задач, которые вы подхватите)
•DWH-контур: 21 DAG, PostgreSQL + ClickHouse, dbt-модели по всем доменам
•Финансовые пайплайны: PayPal/Stripe транзакции, revenue share, биллинг
•CDC-репликация боевой MariaDB в ClickHouse near-real-time
Почему это интересно
•Полный владелец дата-контура — видно результат от источника до решения
•Свобода в инструментах: если агент экономит день работы — используем агента
•Влияние на продукт
Мы предлагаем
•Работу в крутой команде с многолетним опытом, открытой к идеям и предложениям, с мощнейшей экспертизой в e-commerce (20 лет на рынке);
•Оформление по ТК РФ с первого дня работы, белая ЗП, performance review не реже раза в год;
•Конкурентную заработную плату (уровень обсуждается индивидуально по результатам интервью)
•Программу финансовой поддержки на покупку образовательных курсов
•Корпоративные скидки на изучение английского языка онлайн и офлайн
•Гибридный формат работы на выбор (офис, если в Ульяновске / удалёнка, если в любой точке мира), гибкий рабочий график
Отправляйте резюме и пару слов о том, что вы строили с LLM/агентами — это для нас важнее, чем список ORM.
