Яндекс
Россия6 дней назад
Свяжитесь напрямую по этой вакансии
Грейд
Senior
Тип занятости
Полная занятость
По компании и стране
ИИ напишет его по вашему резюме, останется только отправить
Компания: Яндекс
Местоположение: Москва
Тип занятости: Полная занятость
Квалификация: Senior
Специализация: Инженер по данным
Наша команда превращает терабайты данных в понятные и полезные инсайты, которые используют аналитики и сервис, помогающий миллионам людей путешествовать. Наш продукт растёт огромными темпами, и вместе с ним растут наши задачи, например развитие собственного DWH.
Хранилище у нас построено на системах хранения данных YTsaurus (кластер MapReduce собственной разработки) и СlickHouse. Для разработки, оркестрации и мониторинга ETL-процессов используется собственный фреймворк, созданный внутри Яндекса. Для организации модели хранения данных на разных уровнях применяются различные методологии проектирования хранилищ данных: Lambda-архитектура, Data Lake, Data Vault.
Вам предстоит создавать конвейеры для извлечения, трансформации и загрузки данных из различных источников, настраивать их расписание и мониторинг. Важно будет регулярно проверять и улучшать существующий код, оперативно исправлять возникающие ошибки, а также тщательно документировать все преобразования и потоки данных — как собственные, так и коллег, обеспечивая соответствие стандартам качества и производительности.
Вы будете определять оптимальные схемы организации данных для каждого слоя, учитывая требования к скорости запросов и объёму хранения. Задача включает разработку моделей данных, настройку партиционирования, индексации и сжатия для повышения производительности, а также согласование структур с командами аналитики и разработки и адаптацию схем при изменении бизнес-процессов.
Вам нужно будет анализировать время выполнения ETL-задач, профилировать данные для обнаружения аномалий и избыточности, пересматривать алгоритмы трансформации для снижения нагрузки на систему.
Вы будете детально изучать бизнес-процессы и ключевые метрики компании, разбираться в логике расчёта показателей и источниках их формирования.