Job VC
AI Data Engineer
Technologies
Description
Are you ready to be a change-driver in the world of data engineering? We are looking for an AI Data Engineer to lead the adoption of AI-assisted workflows within our engineering team. This role blends hands-on data engineering with the opportunity to reshape how we work — introducing agentic workflows, modern practices, and AI-driven productivity enhancements.
You’ll work on building scalable data pipelines while also experimenting with AI tools, identifying opportunities to improve productivity, and helping the team transition to AI-augmented workflows.
At Sigma Software, we deliver cutting-edge solutions for global customers, combining innovation with high-quality delivery. You will have strong leadership support, real space for experimentation, and the chance to influence engineering practices across the team.
Responsibilities:
Build and maintain scalable data pipelines using Spark, Databricks, and cloud platforms
Design data models for analytics, ML, and AI applications
Drive adoption of AI tools and agentic workflows within the data engineering team
Identify and implement ways to improve engineering efficiency using AI
Prototype and scale AI-assisted development practices
Act as a go-to expert for AI experimentation and knowledge sharing
Help establish best practices and contribute to an AI-focused community or guild
Build pipelines supporting ML models, LLM applications, and AI workflows
Ensure data quality, observability, and reliability
Collaborate with Product, Data Science, ML/AI, and DevOps teams
Requirements:
3+ years of commercial experience in data engineering
Strong proficiency in SQL and Python (development and optimization)
Hands-on experience with Spark/PySpark (Databricks is a plus)
Experience with cloud data platforms (Azure preferred: ADF, Synapse, ADLS, Event Hub)
Solid understanding of ETL/ELT, data modeling, and data warehousing
Experience with orchestration tools (Airflow, ADF)
Understanding of reliability, performance, and production-grade systems
Hands-on experience using AI coding tools (Copilot, Cursor, Claude Code, etc.) in real workflows
Experience delivering at least one project with AI-assisted development
Ability to structure tasks for AI tools and critically validate their output
Upper Intermediate level of English for effective communication
______________________________________________________________________________
Чи готовий ти стати драйвером змін у світі Data Engineering?
Ми шукаємо AI Data Engineer, який очолить впровадження AI-асистованих робочих процесів у нашій інженерній команді. Ця роль поєднує практичну роботу з даними та можливість змінити підхід до роботи — впроваджуючи agentic workflows, сучасні практики та AI-орієнтовані інструменти для підвищення продуктивності.
Ти працюватимеш над створенням масштабованих data pipelines, експериментуватимеш із AI-інструментами, визначатимеш можливості для підвищення ефективності та допомагатимеш команді переходити на AI-орієнтовані процеси.
У Sigma Software ми створюємо інноваційні рішення для глобальних клієнтів, поєднуючи новаторський підхід з високою якістю. Ти матимеш сильну підтримку з боку лідерів, простір для експериментів та можливість впливати на інженерні практики всієї команди.
Обов’язки:
Створювати та підтримувати масштабовані data pipelines з використанням Spark, Databricks та хмарних платформ
Проєктувати data models для аналітики, ML та AI застосунків
Просувати впровадження AI-інструментів та agentic workflows у команді Data Engineering
Визначати та впроваджувати способи підвищення ефективності інженерних процесів за допомогою AI
Прототипувати та масштабувати AI-асистовані практики розробки
Бути експертом, до якого звертаються для AI-експериментів та обміну знаннями
Допомагати встановлювати best practices та робити внесок у AI-спільноту або гільдію
Створювати pipelines для підтримки ML моделей, LLM застосунків та AI workflows
Забезпечувати якість, спостережуваність та надійність даних
Співпрацювати з командами Product, Data Science, ML/AI та DevOps
Вимоги:
3+ років комерційного досвіду у Data Engineering
Впевнений рівень володіння SQL та Python (розробка та оптимізація)
Практичний досвід роботи зі Spark/PySpark (Databricks буде перевагою)
Досвід роботи з хмарними data platforms (переважно Azure: ADF, Synapse, ADLS, Event Hub)
Ґрунтовне розуміння ETL/ELT, data modeling та data warehousing
Досвід роботи з orchestration tools (Airflow, ADF)
Розуміння надійності, продуктивності та production-grade систем
Практичний досвід використання AI coding tools (Copilot, Cursor, Claude Code тощо) у реальних робочих процесах
Досвід реалізації щонайменше одного проєкту з AI-асистованою розробкою
Вміння структурувати задачі для AI-інструментів та критично перевіряти їх результати
Рівень англійської Upper Intermediate для ефективної комунікації
You’ll work on building scalable data pipelines while also experimenting with AI tools, identifying opportunities to improve productivity, and helping the team transition to AI-augmented workflows.
At Sigma Software, we deliver cutting-edge solutions for global customers, combining innovation with high-quality delivery. You will have strong leadership support, real space for experimentation, and the chance to influence engineering practices across the team.
Responsibilities:
Build and maintain scalable data pipelines using Spark, Databricks, and cloud platforms
Design data models for analytics, ML, and AI applications
Drive adoption of AI tools and agentic workflows within the data engineering team
Identify and implement ways to improve engineering efficiency using AI
Prototype and scale AI-assisted development practices
Act as a go-to expert for AI experimentation and knowledge sharing
Help establish best practices and contribute to an AI-focused community or guild
Build pipelines supporting ML models, LLM applications, and AI workflows
Ensure data quality, observability, and reliability
Collaborate with Product, Data Science, ML/AI, and DevOps teams
Requirements:
3+ years of commercial experience in data engineering
Strong proficiency in SQL and Python (development and optimization)
Hands-on experience with Spark/PySpark (Databricks is a plus)
Experience with cloud data platforms (Azure preferred: ADF, Synapse, ADLS, Event Hub)
Solid understanding of ETL/ELT, data modeling, and data warehousing
Experience with orchestration tools (Airflow, ADF)
Understanding of reliability, performance, and production-grade systems
Hands-on experience using AI coding tools (Copilot, Cursor, Claude Code, etc.) in real workflows
Experience delivering at least one project with AI-assisted development
Ability to structure tasks for AI tools and critically validate their output
Upper Intermediate level of English for effective communication
______________________________________________________________________________
Чи готовий ти стати драйвером змін у світі Data Engineering?
Ми шукаємо AI Data Engineer, який очолить впровадження AI-асистованих робочих процесів у нашій інженерній команді. Ця роль поєднує практичну роботу з даними та можливість змінити підхід до роботи — впроваджуючи agentic workflows, сучасні практики та AI-орієнтовані інструменти для підвищення продуктивності.
Ти працюватимеш над створенням масштабованих data pipelines, експериментуватимеш із AI-інструментами, визначатимеш можливості для підвищення ефективності та допомагатимеш команді переходити на AI-орієнтовані процеси.
У Sigma Software ми створюємо інноваційні рішення для глобальних клієнтів, поєднуючи новаторський підхід з високою якістю. Ти матимеш сильну підтримку з боку лідерів, простір для експериментів та можливість впливати на інженерні практики всієї команди.
Обов’язки:
Створювати та підтримувати масштабовані data pipelines з використанням Spark, Databricks та хмарних платформ
Проєктувати data models для аналітики, ML та AI застосунків
Просувати впровадження AI-інструментів та agentic workflows у команді Data Engineering
Визначати та впроваджувати способи підвищення ефективності інженерних процесів за допомогою AI
Прототипувати та масштабувати AI-асистовані практики розробки
Бути експертом, до якого звертаються для AI-експериментів та обміну знаннями
Допомагати встановлювати best practices та робити внесок у AI-спільноту або гільдію
Створювати pipelines для підтримки ML моделей, LLM застосунків та AI workflows
Забезпечувати якість, спостережуваність та надійність даних
Співпрацювати з командами Product, Data Science, ML/AI та DevOps
Вимоги:
3+ років комерційного досвіду у Data Engineering
Впевнений рівень володіння SQL та Python (розробка та оптимізація)
Практичний досвід роботи зі Spark/PySpark (Databricks буде перевагою)
Досвід роботи з хмарними data platforms (переважно Azure: ADF, Synapse, ADLS, Event Hub)
Ґрунтовне розуміння ETL/ELT, data modeling та data warehousing
Досвід роботи з orchestration tools (Airflow, ADF)
Розуміння надійності, продуктивності та production-grade систем
Практичний досвід використання AI coding tools (Copilot, Cursor, Claude Code тощо) у реальних робочих процесах
Досвід реалізації щонайменше одного проєкту з AI-асистованою розробкою
Вміння структурувати задачі для AI-інструментів та критично перевіряти їх результати
Рівень англійської Upper Intermediate для ефективної комунікації