Аналитик данных

Команда Поиска ищет Аналитика-инженера в MusicSearch. Мы создаем поисковый движок, который позволяет ассистенту на устройствах находить нужный трек, исполнителя, плейлист или подкаст.

салютдевайсы · На сервисе с: 31.08.26 14:11

Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Открыть на hh.ru

Инженер данных в нашей команде — это человек, который строит “платформу качества”: собирает и сводит данные из разных источников, делает витрины и датасеты для оценки, автоматизирует пайплайны и мониторинг, в том числе — в реальном времени, чтобы деградации находились быстрее, чем их увидят пользователи.

Если вам интересно работать на стыке data engineering, продуктовой аналитики и поиска — и вы хотите не просто “переливать данные”, а делать инфраструктуру, на которой стоит культура качества AI-продукта — приходите к нам.

Обязанности:

Ответственность за оценку качество поиска;
Планирование и проведение экспериментов и АБ-тестирования для сравнения моделей;
Построение пайплайнов оценки и переоценки качества (включая LLM-as-a-judge) и их поддержка;
Витрины и датасеты для оффлайн/онлайн-оценки, A/B-экспериментов и расследований деградаций;
Мониторинг качества данных на потоке: свежесть, полнота, задержки, аномалии, регрессии.

Требования:

Опыт в data engineering / analytics engineering от 3 лет (уровень middle+ / senior);
Очень сильный SQL и практический опыт построения витрин ClickHouse и/или PostgreSQL (оконные функции, сложные агрегации, оптимизация);
Уверенный Python для задач ETL/ELT (парсинг, валидация, интеграции, утилиты для пайплайнов);
Опыт работы с оркестраторами задач (предпочтительно Airflow) для построения и поддержки пайплайнов;
Хорошее понимание архитектуры данных и жизненного цикла датасетов (raw → нормализация → витрины), умение делать решения поддерживаемыми;
Способность закрывать задачу «от данных в разных местах» до стабильной витрины/пайплайна/алерта.

Будет плюсом:

dbt или аналогичный подход к управлению SQL-моделями (тесты, документация, зависимости);
Опыт с логами поиска/клика (показы выдачи, клики, сессии, dwell time) и склейкой событий;
Опыт построения мониторинга/дашбордов (Grafana / Superset / DataLens);
Опыт с Kafka/очередями, Kubernetes, Terraform/Ansible, CI/CD для data-проекта;
Знакомство с OpenSearch/Elastic как компонентом поисковой системы.

Почему вам понравится работать у нас:

Сильная команда, амбициозные задачи и продукты, которыми пользуются миллионы;
Новый офис SberDevices в центре Москвы;
Удобный формат работы с возможностью гибкого начала рабочего дня;
Надёжная программа ДМС и НС с первого месяца работы;
Обучение и развитие: курсы и тренинги от корпоративного университета, внешнее обучение за счёт компании и участие в конференциях;
Льготная ипотека и корпоративная пенсионная программа;
СберКлуб: cкидки от партнёров, повышенные бонусы, акции экосистемы, подписка СберПрайм+.

Открыть на hh.ru

Статьи для Аналитика данных

Основные задачи:

Анализировать источники данных: ERP-системы, API, базы данных, файлы, event-шины и Kafka;
Выявлять и формализовывать требования внутренних и внешних заказчиков к данным и аналитике;
Участвовать в проектировании аналитических витрин и моделей данных;
Описывать состав показателей, правила расчёта, связи между сущностями и требования к качеству данных;
Готовить SQL-прототипы, выборки и технические задания для команд Data Engineering;
Выполнять профилирование данных и анализ расхождений между источниками;
Участвовать в проверке полноты, актуальности, непротиворечивости и корректности данных;
Принимать участие в тестировании и валидации витрин, пайплайнов и интеграций;
Анализировать результаты обработки данных в Spark, Starrocks, Trino или аналогичных SQL-движках;
Поддерживать документацию по источникам, моделям, витринам и правилам трансформации;
Взаимодействовать с заказчиками, аналитиками, разработчиками, инженерами данных и архитекторами.

Обязательные требования:

Опыт работы дата-аналитиком, DWH-аналитиком, системным аналитиком или аналитиком витрин данных;
Уверенное знание SQL;
Опыт анализа данных из нескольких источников;
Понимание принципов построения DWH, Data Lake или Lakehouse;
Опыт работы с Apache Iceberg, Parquet и объектными S3-хранилищами;
Опыт работы с Apache Spark, Spark SQL или PySpark;
Знание Python для анализа и автоматизации;
Понимание слоёв данных, витрин, агрегатов и ETL/ELT-процессов;
Опыт подготовки требований, спецификаций или технических заданий;
Умение описывать правила расчёта показателей и преобразования данных;
Опыт профилирования и проверки качества данных;
Понимание принципов работы пакетных и потоковых загрузок;
Умение взаимодействовать с бизнес-заказчиками и техническими командами.

Будет преимуществом:

Опыт работы в банках, страховых, инвестиционных или других финансовых компаниях;
Опыт работы с Impala, Trino, Hive, Greenplum или аналогичными движками;
Опыт работы с API, event-шинами и потоковыми данными;
Опыт работы с Kubernetes на уровне понимания среды исполнения;
Знание инструментов визуализации данных;
Опыт работы с Data Quality, Data Governance или Data Catalog.

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

Полную занятость, график работы 5/2. Гибкое начало рабочего дня.
Гибридный формат работы (не менее 1-го дня в неделю из офиса, 4 дня дистанционно) для городов: Москва, Санкт-Петербург, Ярославль, Чебоксары, Воронеж, Самара, Пермь, Уфа.
Оформление по ТК РФ, бессрочный трудовой договор.

Открыть на hh.ru

Соц.сети

Product Analyst

wooppayНа сервисе с: 24.09.26 17:55

Зарплата не указанаКазахстанКарагандаГибрид

Product Analyst Wooppay

Местоположение: Караганда
Формат работы: Гибрид
Опубликована: ••••••••

Требования:
• Опыт с SQL и продуктовой аналитикой
• Python (pandas/numpy)
• Понимание unit-экономики и финтех-метрик

Контакт: ••••••••

•••••••• опубликована в ••••••••

hh.ru