Analyst Engineer (OpsAnalytics)
Tentens Tech
| Company | Tentens Tech |
| Category | Engineering |
| Location | Kyiv |
| Remote | On-site (inferred) |
| Employment | Not stated |
| Level | Not stated |
| Salary | Not stated by the employer |
| Posted | 31 Jul 2026 |
| Last verified | 4 Aug 2026 |
| Source | Employer ATS (ashby) |
Description
[https://app.ashbyhq.com/api/images/user-content/586ac3cb-f234-40cf-96fd-3daae8c41309/0c80c0ea-ae88-4a97-8fd1-b9401e7140f7/jobs-cover.png]
TENTENS Tech є IT-компанією, розробляє social discovery-платформи для понад 20 мільйонів користувачів у всьому світі. Наш темп і масштаб тримаються на глибокій експертизі в аналітиці, highload та performance marketing.
Команда TENTENS Tech сьогодні — це 250+ людей, де кожен діє як CEO у своїй ролі та впливає на спільний результат. Працюємо в стилі 10/10ths: тримаємо курс на ціль, ставимо правильні питання на шляху і не зупиняємось на «добре» — тільки максимум і ще трохи далі. Якщо впізнаєш себе в цьому описі та готовий набирати швидкість із нами — давай знайомитися!
Зараз ми в пошуку Analyst Engineer, щоб разом піднімати планку результату.
🎯
ЯКЩО ТЕБЕ ДРАТУЮТЬ НЕЯКІСНІ ДАНІ БІЛЬШЕ, НІЖ ПОГАНИЙ WI-FI — МИ ВЖЕ МАЄМО ПРО ЩО ПОГОВОРИТИ.
Ми шукаємо не просто SQL-спеціаліста.
Ми шукаємо людину, яка дивиться на хаотичні дані й бачить систему. Яка не може спокійно пройти повз дублікати, неконсистентні метрики чи неоптимальний запит. Яка готова сперечатися за якість даних так само впевнено, як інші сперечаються про архітектуру.
У нас Analytics Engineer — це інженер аналітичної платформи.
Людина, яка будує надійний фундамент для десятків аналітиків, сотень бізнес-рішень і мільярдів подій.
</aside>
Чим ти будеш займатися
- Будувати та підтримувати аналітичні шари даних (Raw → Staging → Marts).
- Очищати, стандартизувати та збагачувати дані з десятків різних джерел.
- Проєктувати моделі даних, які залишаються зрозумілими навіть через кілька років.
- Робити BigQuery швидшим, дешевшим і розумнішим.
- Оптимізувати SQL не лише для правильного результату, а й для мінімальної вартості виконання.
- Будувати процеси контролю якості даних та автоматичні перевірки.
- Робити так, щоб бізнес довіряв цифрам без додаткових перевірок.
- Бути тим самим незручним колегою, який помітив проблему ще до того, як вона стала інцидентом.
Виклики, які тебе чекають
- Побудова надійного аналітичного шару даних (Raw → Staging → Marts) для складної продуктової екосистеми з десятками джерел та мільярдами подій.
- Проєктування моделей даних та оптимізація BigQuery-запитів там, де швидкість і вартість виконання безпосередньо впливають на бізнес.
- Усунення розривів між потребами аналітиків (Data Analytic