Python-разработчик в Yandex DataLens

Навыки

• aiohttp / asyncio
• API (интеграции)
• BI-инструменты
• CI/CD
• Анализ данных
• Yandex DataLens
• Docker

Задачи

• 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

Требования

• Разрабатывали на Python или готовы перейти на него с другого языка
• Работали с реляционными базами данных
• Строили и поддерживали отказоустойчивые системы

Будет плюсом

• 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

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.