Python-разработчик в Yandex DataLens

Навыки

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

О компании и продукте

• Мы ищем опытных Python-разработчиков
• Датасеты — это способ объединить большое количество данных в модель, которая независимо от источника данных позволяет строить запросы к нему благодаря универсальному API
• 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
• 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

Задачи

• Python-разработчик в Yandex DataLens
• Сервис позволяет подключаться ко множеству различных источников данных, строит поверх них абстракции в виде датасетов и предоставляет инструменты для отображения этих данных в нужном виде
• На входе — исходные данные, на выходе — красивые и удобные дашборды
• Ядро сервиса разрабатывается в опенсорсе с открытой лицензией
• Бэкенд DataLens решает следующие задачи
• Работа со множеством источников данных (БД, внешние API, онлайн-таблицы, загружаемые файлы) и предоставление единого интерфейса для получения разнородных данных
• Формирование сложных SQL-запросов на лету: мы предоставляем простой для использования язык описания формул, который за кулисами преобразуется в оптимальные запросы с учётом особенностей конкретного источника данных
• Фоновая обработка данных из файлов и онлайн-таблиц с использованием очередей задач
• Обеспечение безопасности данных и инфраструктуры: отдельные операции изолируются в специализированных средах исполнения
• Чтобы больше узнать о сервисе, вы можете посмотреть краткий проморолик или более подробное демо
• 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
• Работать над масштабированием, стабильностью и скоростью работы сервиса
• 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
• Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

Требования

• Разрабатывали на Python или готовы перейти на него с другого языка
• Работали с реляционными базами данных
• Строили и поддерживали отказоустойчивые системы
• От 3 лет
• Санкт-Петербург
• Ждём и тех, кто отлично владеет другими языками и готов перейти на Python

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
• Больше о команде Подписывайтесь на телеграм-канал Inside Yandex Cloud , чтобы узнать больше про нашу команду и технологии!
• Офисы в Санкт-Петербурге
• Офисы в Москве
• Как в Яндексе проходят алгоритмические секции собеседований
• Как мы нанимаем бэкенд-разработчиков
• Задачи для подготовки к собеседованиям

Условия

• Гибридный
• DataLens — облачный сервис визуализации и анализа данных. Он широко используется как внутри Яндекса, так и за его пределами: в составе платформы Yandex Cloud
• У нас живой и дружный коллектив, мы вместе формулируем цели и принимаем решения
• Присоединяйтесь!
• Какие задачи вас ждут Строить гибкий API для решения задач анализа данных, оптимизировать построение модели данных

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.