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.

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…