yandex
Страна
Россия
УдалённоПолная занятость

Инженер данных в DWH Лавки — RT/NRT и AI‑агенты

ИИОценка ИИ

Престижная компания с сильной инженерной культурой, современный стек технологий (Flink, ClickHouse) и работа над передовыми AI-проектами. Отличный соцпакет и возможности для профессионального роста.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Высокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в RT/NRT обработке данных, работе с распределенными системами (Greenplum, ClickHouse) и специфическим внутренним стеком Яндекса. Требуется опыт проектирования сложных графов зависимостей в DWH.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана450 000 ₽
Рынок350 000 ₽ – 600 000 ₽
ИИОценка ИИ

Зарплата в вакансии не указана, но для Senior Data Engineer в Москве рыночный диапазон составляет 350,000–550,000 рублей. Яндекс обычно предлагает конкурентоспособные оклады плюс значительные годовые бонусы и опционы (RSU), что может выводить совокупный доход выше среднерыночного.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

*🍫* Инженер данных в DWH Лавки — RT/NRT и AI‑агенты

Команда DWH Лавки работает над хранилищем, которое поддерживает аналитику и ключевые операционные процессы бизнеса. Сейчас мы развиваем направление RT/NRT‑данных для AI‑систем Лавки.

Мы работаем со следующим стеком технологий:

• Python, SQL и YQL

• Внутренний Code Driven фреймворк DMP Suite

• YT, Greenplum и ClickHouse

• Apache Flink / Flink Flow и LogBroker для потоковой обработки

• Встроенные инструменты Data Quality, мониторинга и управления ETL‑процессами

Какие задачи вас ждут:

• Развитие поставок данных

Проектировать и развивать RT/NRT‑поставки данных для разных сценариев работы продуктовых команд — например, для жизненного цикла заказа, работы сотрудников, складских операций и отслеживания доступности товаров.

• Проектирование RT‑данных

Помогать системным аналитикам и продуктовым командам проектировать RT‑данные: подбирать источники и способы обработки, определять модель событий, контракты, требования к свежести и качеству данных.

• Поиск возможностей по RT‑данным

Искать новые способы работы с RT‑данными, разрабатывать универсальные подходы и помогать внутренним заказчикам разобраться, какие задачи можно решить с их помощью.

• Инженерные задачи и развитие DWH

Вести инженерные задачи: исследование процессов и источников данных, запуск решений в промышленную эксплуатацию, контролирование их работы и безопасное развитие DWH, который имеет большой граф зависимостей.

Мы ждём, что вы:

• Проектировали и поддерживали промышленные RT/NRT‑пайплайны

• Занимались разработкой в крупном DWH или распределённой платформе

• Умеете проектировать надёжную обработку событийных данных

• Уверенно владеете Python и SQL

Почему у нас хорошо:

Мы предоставляем полный набор, который поможет уберечься от тревожности и выгорания: ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия. Это не все бонусы — полный список тут.

*📩*{{apply_contact}}на нашем сайте

#DWH #SQL #python

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • Python
  • SQL
  • YQL
  • Greenplum
  • ClickHouse
  • Apache Flink
  • ETL
  • Data Quality
  • DWH
  • NRT
  • Real-time Data Processing

Возможные вопросы на собеседовании

Вакансия сфокусирована на RT/NRT, поэтому важно понимать, как кандидат обеспечивает доставку данных без потерь.

Как вы обеспечиваете семантику 'exactly-once' при обработке потоковых данных в Apache Flink?

DWH Лавки имеет большой граф зависимостей, важно уметь управлять изменениями.

Расскажите о вашем опыте управления изменениями в схемах данных (schema evolution) в больших DWH. Как вы минимизируете риски для зависимых процессов?

Работа с AI-агентами требует специфической подготовки данных.

Какие особенности проектирования витрин данных вы видите для их последующего использования AI-агентами по сравнению с классической BI-аналитикой?

В стеке указан Greenplum, важно понимать навыки оптимизации.

С какими проблемами перекоса данных (data skew) вы сталкивались в MPP-системах и как их решали?

Проектирование контрактов — одна из задач роли.

Как вы подходите к проектированию контрактов данных между продуктовыми командами и DWH для обеспечения высокого качества RT-потоков?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

Россия
более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!