Senior/Middle Data Engineer

Raiffeisen Bank is the largest Ukrainian bank with foreign capital. For over 30 years, we have been shaping and developing the banking system of our country.

At Raiffeisen, more than 5,500 employees work together, including one of the largest product IT teams, consisting of over 800 professionals. Every day, we collaborate to ensure that more than 2.7 million of our clients receive quality service, use the bank’s products and services, and develop their businesses because we are #Together_with_Ukraine.

ʼAbout the role

You will join the team that owns the Data Lake: ingestion, storage, transformation and the platform other teams build their pipelines on. The domain is broad on purpose — one week you are tuning a Spark job, the next you are designing a CDC ingestion pattern, writing Terraform, or shaping how a business case becomes a data product.

Your future responsibilities:

• Design and build data pipelines end-to-end: ingestion from heterogeneous sources → cleaning, transformation, enrichment, normalisation/denormalisation → publication — with tests, monitoring and production ownership
• Make and defend the architectural calls in your slice: file/table format, partitioning, incremental vs. full reload, latency/cost trade-offs, failure semantics
• Translate business cases into requirements, architecture and code — and push back when the requirement is the problem
• Find both the fast path for an experiment and the stable path for production, and know which one you are on
• Continuously look for what in our processing should be simplified, automated or deleted

Your skills and experience:

Must have — breadth across the stack:

• Python as a working language for data engineering (not just scripting)
• SQL fluently: window functions, complex joins, reading and reasoning about execution plans
• Spark / PySpark: transformations, aggregations, window functions, UDFs — and enough understanding of shuffle, skew and partitioning to open a Spark UI and explain why a job is slow
• AWS data stack: S3, Glue, Athena, Lambda, Step Functions, IAM (equivalent depth in GCP/Azure is fine)
• Lakehouse fundamentals: Parquet, Iceberg (or Delta/Hudi) — partitioning, compaction, schema evolution, snapshots
• Orchestration: Airflow (or Dagster / Prefect / Step Functions)
• Docker, and comfort running workloads on Kubernetes
• Git + CI/CD, and exposure to IaC (Terraform / Terragrunt)
• Streaming and CDC concepts: Kafka, delivery semantics, late and out-of-order data, idempotent writes
• Debugging as a first-class skill: logs, metrics, a failed job at 9am, and a calm root-cause narrative afterwards
• English: you can read and write technical documentation
• Middle: 2+ years in a dedicated data engineering role. Solid across most of the above, genuinely strong in two or three areas.
• Senior: 5+ years designing, building and operating Data Lake / DWH solutions. Plus: you design things other engineers build on, you mentor, and you can carry a technical decision across team boundaries.

Must have — AI tooling:

• Hands-on experience with coding agents (Claude Code, Codex or similar) on production work: decomposing a task, giving it the right context, iterating to a result you would sign off on
• Critical review of generated code. You do not merge what you cannot explain line by line — correctness, cost and compliance stay yours regardless of who typed it
• Willingness to work outside your strongest area, using AI to get productive in an unfamiliar tool rather than routing the task elsewhere
• Bonus: RAG, embeddings, MCP servers, agent workflows, evals — we use all of these in the platform (metadata search, SQL generation over the lake, data classification, quality checks)

Nice to have:

• A second language beyond Python (Scala, Java, Go, Rust)
• Owning IaC properly: Terraform / Terragrunt modules, not just editing existing ones
• dbt / SQLMesh, data contracts, lineage and catalog tooling
• Analytical databases: ClickHouse, Redshift, BigQuery, Snowflake
• Data modelling background (Kimball, Data Vault) and experience with regulated / audited data environments
• Experience building complex analytical systems end-to-end

We offer what matters most to you:

• Competitive salary: we guarantee a stable income and annual bonuses for your personal contribution. Additionally, we have a referral program with rewards for bringing in new colleagues to Raiffeisen Bank. 
• Social package: official employment, 28 days of paid leave, additional paternity leave, and financial assistance for parents with newborns. 
• Comfortable working conditions: possibility of a hybrid work format, offices equipped with shelters and generators, modern equipment. 
• Wellbeing program: all employees have access to medical insurance from the first working day; consultations with a psychologist, nutritionist, or lawyer; discount programs for sports and purchases; family days for children and adults; in-office massages. 
• Training and development: access to over 130 online training resources; corporate training programs in CX, Data, IT security, leadership, agile, сorporate library. 
• Great team: our colleagues form a community where curiosity, talent, and innovation are welcome. We support each other, learn together, and grow. You can find like-minded individuals in over 15 professional communities, reading clubs, or sports clubs. 
• Career opportunities: we encourage advancement within the bank across functions. 
• Innovations and technologies: Infrastructure: AWS, Kubernetes, Docker, GitHub, GitHub actions, ArgoCD, Prometheus, Victoria, Vault, OpenTelemetry, ElasticSearch, Crossplain, Grafana. Languages: Java (main), Python (data), Go (infra, security), Swift (IOS), Kotlin (Android). Data stores: Sql-Oracle, PgSql, MsSql, Sybase. Data management: Kafka, AirFlow, Spark, Flink. AI: building expertise and actively integrating into processes. 
• Support program for defenders: we maintain jobs and pay average wages to mobilized individuals. For veterans, we have a support program and develop the Bank’s veterans community. We work on increasing awareness among leaders and teams about the return of veterans to civilian life. Raiffeisen Bank has been recognized as one of the best employers for veterans by Forbes. 

Why Raiffeisen Bank? 

• Our main value is people, and we support and recognize them, educate them and involve them in changes. Join Raif’s team because for us YOU matter! 

• One of the largest lenders to the economy and agricultural business among private banks. 

• Recognized as the best employer by EY, Forbes, Robota.ua, Stud-Point, Delo.UA, NV, Odgers, UAFIC. 

• The largest humanitarian aid donor among banks (Ukrainian Red Cross, UNITED24, Superhumans, СМІЛИВІ). 

• One of the largest IT product teams among the country’s banks. 

• One of the largest taxpayers in Ukraine; 6 billion UAH were paid in taxes in 2025. 

Opportunities for Everyone: 

• Raif is guided by principles focused on human development and the well-being of 5,000 employees and over 2.5 million clients. 

• We uphold the principles of diversity, equity, and inclusion. 

• We are open to hiring veterans and people with disabilities and are ready to adapt the work environment to meet your specific needs. 

• We collaborate with students and experienced professionals alike, creating opportunities for growth at every stage of a career 

You matter at Raif! 

Want to learn more? — Follow us on social media:

Facebook, Instagram, LinkedIn

___________________________________________________________________________________________

Райффайзен Банк — найбільший український банк з іноземним капіталом. Більше 30 років ми створюємо та вибудовуємо банківську систему нашої держави.

У Райфі працює понад 5 500 співробітників, серед них одна із найбільших продуктових ІТ-команд, що налічує понад 800 фахівців. Щодня пліч-о-пліч ми працюємо, щоб більш ніж 2,7 мільйона наших клієнтів могли отримати якісне обслуговування, користуватися продуктами і сервісами банку, розвивати бізнес, адже ми #Разом_з_Україною. 

Про роль:

Ви приєднаєтеся до команди, яка відповідає за Data Lake: збір (ingestion), зберігання, трансформацію даних та платформу, на базі якої інші команди будують свої пайплайни. Домен навмисно широкий — одного тижня ви оптимізуєте Spark-джобу, наступного — проєктуєте патерн CDC-інжесту, пишете код для Terraform або формуєте перетворення бізнес-кейсу на дата-продукт

Твої майбутні обов’язки:

• Проєктування та побудова data-пайплайнів end-to-end: збір із гетерогенних джерел → очищення, трансформація, збагачення, нормалізація/денормалізація → публікація — разом із тестами, моніторингом та повною відповідальністю за роботу в продакшені.
• Прийняття та захист архітектурних рішень у своїй зоні: вибір формату файлів/таблиць, партиціонування, інкрементальне завантаження vs повний перезапуск (full reload), баланс між затримкою та вартістю (latency/cost trade-offs), семантика обробки помилок.
• Трансляція бізнес-кейсів у вимоги, архітектуру та код — а також аргументована відмова (push back), якщо проблема полягає у самій вимозі.
• Пошук як швидкого шляху для експериментів, так і стабільного для продакшену, із чітким розумінням, на якому з них ви зараз перебуваєте.
• Постійний аналіз процесів обробки з метою виявлення того, що варто спростити, автоматизувати або видалити.

Твій досвід та навички:

Must have — широкий стек технологій:

• Python як основна робоча мова для data engineering (не лише для написання простих скриптів).
• Вільне володіння SQL: віконні функції, складні join-операції, читання та аналіз планів виконання (execution plans).
• Spark / PySpark: трансформації, агрегації, віконні функції, UDF, а також достатній рівень розуміння shuffle, skew та партиціонування, щоб відкрити Spark UI та пояснити, чому джоба працює повільно.
• AWS data stack: S3, Glue, Athena, Lambda, Step Functions, IAM (еквівалентний рівень у GCP/Azure також підходить).
• Основи Lakehouse: Parquet, Iceberg (або Delta / Hudi) — партиціонування, компактизація (compaction), еволюція схем, снепшоти.
• Оркестрація: Airflow (або Dagster / Prefect / Step Functions).
• Docker та впевнений досвід запуску навантажень у Kubernetes.
• Git + CI/CD, а також практичне знайомство з IaC (Terraform / Terragrunt).
• Концепції стрімінгу та CDC: Kafka, семантика доставки (delivery semantics), робота з запізнілими та неупорядкованими даними, ідемпотентний запис.
• Дебагінг як ключова навичка: логи, метрики, робота зі збоєм джоби о 9-й ранку та спокійний аналіз першопричин (root-cause) після цього.
• Англійська мова: впевнене читання та написання технічної документації.
• Middle: 2+ роки досвіду на позиції Data Engineer. Впевнені знання більшості пунктів вище, глибока експертиза у двох-трьох напрямках.
• Senior: 5+ років досвіду проєктування, побудови та підтримки Data Lake / DWH рішень. Плюс: ви створюєте рішення, на базі яких будують інші інженери, менторите та вмієте узгоджувати технічні рішення на рівні різних команд.

Must have — інструменти AI:

• Практичний досвід використання coding-агентів (Claude Code, Codex або аналогів) у продакшен-завданнях: декомпозиція задачі, надання правильного контексту, ітерації до отримання результату, під яким ви готові підписатися.
• Критичне рев'ю згенерованого коду. Ви не зливаєте (merge) код, який не можете пояснити рядок за рядком: коректність, вартість та відповідність вимогам (compliance) залишаються вашою відповідальністю незалежно від того, хто написав код.
• Готовність виходити за межі своєї зони комфорту, використовуючи AI для швидкого освоєння незнайомих інструментів замість передачі задачі іншим.
• Бонус: RAG, ембеддінги, MCP-сервери, агентні воркфлоу, eval-системи — ми використовуємо все це в платформі (пошук метаданих, генерація SQL по Data Lake, класифікація даних, перевірка якості).

Буде плюсом (Nice to have):

• Друга мова програмування окрім Python (Scala, Java, Go, Rust).
• Повноцінне володіння IaC: створення власних модулів Terraform / Terragrunt, а не лише редагування існуючих.
• dbt / SQLMesh, дата-контракти, інструменти для lineage та каталогізації даних.
• Аналітичні бази даних: ClickHouse, Redshift, BigQuery, Snowflake.
• Досвід у моделюванні даних (Kimball, Data Vault) та роботі з регульованими / аудитованими середовищами даних.
• Досвід побудови складних аналітичних систем end-to-end.

Пропонуємо те, що має значення саме для тебе: 

• Конкурентна заробітна плата: гарантуємо стабільний дохід та річні бонуси за твій особистий внесок. Додатково, у нас діє реферальна програма винагороди за залучення нових колег до Райффайзен Банку.  
• Соціальний пакет: офіційне працевлаштування, 28 днів оплачуваної відпустки, додатковий «декрет» для татусів, та матеріальна допомога для батьків при народженні дітей.  
• Комфортні умови праці: можливість гібридного формату роботи, офіси забезпеченні укриттями та генераторами, забезпечення сучасною технікою. 
• Wellbeing програма: для всіх співробітників доступні медичне страхування з першого робочого дня; консультації психолога, нутриціолога чи юриста; дисконт програми на спорт та покупки; family days для дітей та дорослих; масаж в офісі.  
• Навчання та розвиток: доступ до понад 130 навчальних онлайн-ресурсів; корпоративні навчальні програми, онлайн бібліотека, програма менторства. 
• Крута команда: наші колеги – це спільнота, де вітаються допитливість, талант та інновації. Ми підтримуємо один одного, вчимося разом та зростаємо. Ти можеш знайти однодумців у понад 15-ти професійних ком’юніті, читацькому чи спортивному клубах.  
• Кар'єрні можливості: ми заохочуємо просування всередині банку між функціями. 
• Інновації та технології. Infrastructure: AWS, Kubernetes, Docker, GitHub, GitHub actions, ArgoCD, Prometheus, Victoria, Vault, OpenTelemetry, ElasticSearch, Crossplain, Grafana. Languages: Java (main), Python (data), Go(infra,security), Swift (IOS), Kotlin (Andorid) Datastores: Sql-Oracle, PgSql, MsSql, Sybase. Data management: Kafka, AirFlow, Spark, Flink, розвиваємо експертизу в AI та активно інтегруємо в процеси. 
• Програма підтримки захисників і захисниць: ми зберігаємо робочі місця та виплачуємо середню заробітну плату мобілізованим. Для ветеранів та ветеранок у нас діє програма підтримки, розвивається ветеранська спільнота Банку. Ми працюємо над підвищенням обізнаності керівників та команд з питань повернення ветеранів до цивільного життя. Райффайзен Банк відзначений як один з найкращих роботодавців для ветеранів (Forbes). 

Чому Райффайзен Банк?  

Наша головна цінність - люди і ми даємо їм підтримку і визнання, навчаємо, залучаємо до змін. Приєднуйся до команди Райфу, адже для нас ТИ маєш значення!  

• Один із найбільших кредиторів економіки та аграрного бізнесу серед приватних банків  

• Визнаний найкращим працедавцем за версіями EY, Forbes, Robota.ua, Stud-Point, Delo.UA, NV, Odgers, UAFIC 

• Найбільший донор гуманітарної допомоги серед банків (Червоний Хрест України, UNITED24, Superhumans, СМІЛИВІ)  

• Одна з найбільших ІТ-продуктових команд серед банків країни  

• Один із найбільших платників податків в Україні, за 2025 рік було нараховано 6 млрд гривень 

Можливості для всіх: 

• Райф керується принципами, що фокусуються на людині та її розвитку, у центрі уваги понад 5 тисяч співробітників та 2,5 мільйона клієнтів   

• Підтримуємо принципи різноманіття, рівності та інклюзивності. 

• Ми відкриті до найму ветеранів і людей з інвалідністю та готові адаптувати робоче середовище під ваші особливі потреби 

• Співпрацюємо зі студентами та людьми старшого віку, створюючи умови для зростання на будь-якому етапі кар’єри. 

В Райфі ти маєш значення!  

Бажаєш дізнатися більше? — Підписуйся на нас у соц.мережах:

Facebook, Instagram, LinkedIn