Старший инженер данных в команду продуктовой аналитики Инфраструктуры (Python/SQL)

Локация: Москва или Санкт-Петербург. Формат работы: офис или гибридный формат.

Компания

Инфраструктура Yandex объединяет технологии, системы и сервисы, на которых работают продукты компании, а команда развивает хранилище данных для анализа внутренних инженерных процессов и сервисов.

Что делать

• Разрабатывать DWH, ETL-процессы на Python и YQL, сущности данных и аналитические витрины для аналитики и ML.
• Прорабатывать интеграции с десятками систем-источников, использующих разные базы данных и форматы.
• Оптимизировать код и запросы для быстрой обработки петабайтных объёмов данных и высоких нагрузок.
• Развивать мультиагентную разработку: сокращать time-to-market, расход токенов и количество ручных интервенций.
• Строить метрики стабильности, мониторинг и процессы эксплуатации критичных доменов данных.
• Проектировать кросс-ДЦ-архитектуру, обеспечивающую бесперебойную работу дашбордов и витрин при отключении дата-центров.

Требования

• От 5 лет опыта.
• Отличное владение Python и SQL.
• Опыт проектирования и развития DWH или аналитических платформ, включая выбор архитектуры, стека и модели данных.
• Глубокое понимание распределённых вычислительных движков и системной оптимизации производительности и ресурсов.
• Опыт эксплуатации критичных доменов данных, определения SLO, построения мониторинга и устранения системных причин сбоев.
• Готовность погружаться в инфраструктурную специфику, взаимодействовать с разработчиками и менеджерами и отвечать за критичные домены и сервисы.

Хорошо, если есть

• Практический опыт системного применения AI-агентов в разработке и оценки результатов их работы.

Культура и преимущества

• Метрики и витрины напрямую влияют на эффективность тысяч инженеров и скорость создания продуктов Yandex.
• Работа с DWH, обрабатывающим петабайты данных и нагрузку в десятки тысяч RPS.
• Фокус на экономии инфраструктурных ресурсов, AI readiness и качественных запусках внутренних сервисов.