- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Python-разработчик в Yandex DataLens
Оценка ИИСильный бренд работодателя, работа над социально значимым продуктом (DataLens) и возможность участия в Open Source проекте. Гибридный формат работы и современные технологии делают вакансию крайне привлекательной для опытных разработчиков.
Сложность вакансии
Оценка ИИРабота в Яндексе предполагает высокие стандарты качества кода и прохождение многоэтапного технического интервью. Задачи связаны с оптимизацией сложных API и поддержкой инфраструктуры в облаке, что требует глубоких знаний системного дизайна.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в Яндексе обычно соответствует верхнему квартилю рынка для Senior-разработчиков, однако точные цифры зависят от результатов собеседования и грейда. Указанные рыночные оценки отражают стандарт для опытных Python-инженеров в крупных технологических компаниях России.
Сопроводительное письмо
Меня заинтересовала вакансия Python-разработчика в команду Yandex DataLens, так как я увлекаюсь созданием высоконагруженных систем и инструментов для анализа данных. Мой опыт работы с реляционными базами данных и построения отказоустойчивых API отлично соотносится с задачами по оптимизации модели данных и развитию универсального API датасетов.
Я обладаю навыками работы с Flask и SQLAlchemy, а также имею опыт контейнеризации приложений с помощью Docker и Kubernetes. Возможность развивать ядро сервиса в опенсорсе и работать над масштабируемостью облачного решения в Yandex Cloud кажется мне отличным вызовом для профессионального роста. Буду рад обсудить, как мой опыт поможет DataLens стать еще быстрее и стабильнее.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Яндекс уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Яндекса и развивайте один из самых масштабных BI-сервисов в России!
Описание вакансии
Python-разработчик в Yandex DataLens
#гибрид #офис
Компания: Яндекс
🔹Какие задачи вас ждут
-Строить гибкий API для решения задач анализа данных, оптимизировать построение модели данных
Датасеты — это способ объединить большое количество данных в модель, которая независимо от источника данных позволяет строить запросы к нему благодаря универсальному API. Датасеты должны быстро работать с любым количеством полей: это достигается различными оптимизациями и несколькими уровнями кеширования. Помимо развития API датасетов, мы также наполняем сервис и другими возможностями, улучшающими пользовательский опыт (это, к примеру, экспорты, алертинг, публичный API).
-Разрабатывать коннекторы для подключения к новым источникам
Мы постоянно увеличиваем набор доступных коннекторов к источникам данных, чтобы покрывать больше сценариев аналитики. Задача подключения каждого нового источника по-своему уникальна: необходимо не только разобраться в тонкостях его работы, но и продумать взаимодействие с коннектором с точки зрения пользователя.
-Работать над масштабированием, стабильностью и скоростью работы сервиса
Наша команда отвечает за все этапы жизни сервиса, от проектирования и разработки до развёртывания и поддержания работоспособности всех окружений. Мы сами обслуживаем как DataLens внутри Яндекса — одну из крупнейших инсталляций среди подобных инструментов, так и DataLens в Yandex Cloud — крупнейший облачный сервис аналитики и визуализации в России. Оптимизация пайплайнов CI/CD, улучшение инструментов мониторинга, развитие средств диагностики без прямого доступа к инсталляции и данным пользователей — в наших планах всегда находится место для актуальных инфраструктурных задач.
-Развивать ядро сервиса в опенсорсе, чтобы открыть новые возможности для его расширения
Чтобы каждый желающий мог добавить в сервис новый коннектор или иную функциональность, собрать и настроить систему под свои требования, необходимо поддерживать и развивать модульную архитектуру кода: выделять общие части, предоставляя точки для расширения.
☑️Мы ждем, что вы
-Разрабатывали на Python или готовы перейти на него с другого языка
-Работали с реляционными базами данных
-Строили и поддерживали отказоустойчивые системы
☑️Будет плюсом, если вы
-Работали с Flask, AIOHTTP, SQLAlchemy
-Знакомы с Docker, Terraform, Kubernetes
-Работали с другими облаками
-Интересуетесь анализом и визуализацией данных и работали с другими BI-системами
Контакты: Откликнуться
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Flask
- aiohttp
- SQLAlchemy
- Docker
- Terraform
- Kubernetes
- PostgreSQL
- API Design
- CI/CD
Возможные вопросы на собеседовании
DataLens работает с множеством источников, важно понимать, как кандидат проектирует интерфейсы.
Как бы вы спроектировали универсальный API для подключения различных типов баз данных (SQL и NoSQL)?
В описании упоминается несколько уровней кеширования для ускорения работы датасетов.
Какие стратегии инвалидации кеша вы бы применили для BI-системы, где данные могут обновляться в реальном времени?
Вакансия подразумевает работу над отказоустойчивостью.
Расскажите, как обеспечить стабильность сервиса при резком росте количества запросов к API (Throttling, Circuit Breaker)?
Упоминается работа с SQLAlchemy и оптимизация запросов.
Как выявить и оптимизировать медленные запросы в SQLAlchemy при работе с большими объемами данных?
Сервис развивается в Open Source.
С какими сложностями можно столкнуться при переводе внутренней архитектуры крупного сервиса в Open Source?
Похожие вакансии
Team Lead C#
Junior Python разработчик
Senior Backend Developer
Senior Java developer
Senior Python Engineer
Senior Python разработчик на проект Банка топ3
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!
- Страна
- Россия