← Все вакансии

Аналитик инфраструктурных проектов Портала

Мы задаём стандарты надёжности для ключевых продуктов Яндекса — Поиска и сервисов на базе ИИ. Наша команда не только обеспечивает бесперебойную работу миллионов запросов ежедневно, но и через философию «9999» определяет, что значит «быть надёжным» для всей компании.

Наш главный проект — «Пульс надёжности Яндекса». Это аналитический дашборд, который превращает сложные данные о работе сервисов в понятную картину их «здоровья». С его помощью команды в режиме реального времени видят, насколько их сервисы соответствуют высочайшим стандартам доступности и безопасности.

Мы ищем аналитика, который поможет нам развивать этот стратегический инструмент. Ваша работа — это не просто построение графиков, а создание единого языка надёжности для топ-менеджмента и инженерных команд. Вы будете напрямую влиять на то, как Яндекс строит инфраструктуру будущего, обеспечивая защиту от сбоев и кибератак.

Если вы хотите работать с данными, которые имеют стратегическое значение для одной из крупнейших ИТ-компаний России, и видеть, как ваши аналитические решения повышают отказоустойчивость ключевых сервисов, — вам к нам!

Задачи и обязанности

Разработка пайплайнов данных

Вам предстоит проектировать и реализовывать пайплайны получения, обработки и обновления данных из инженерных систем.

Формирование аналитического хранилища (DWH)

Вы будете проектировать и развивать DWH для аналитики надёжности, а также обеспечивать качество и консистентность данных.

Поддержка витрин и дашбордов

Вам нужно будет разрабатывать и поддерживать аналитические витрины и дашборды для команд и руководителей.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Требования

  • Работали в аналитике данных больше трёх лет
  • Уверенно владеете Python и SQL и готовы писать продакшн-код
  • Любите разбираться в деталях и понимать, что именно происходит в процессах
  • Умеете валидировать результаты анализа и делать понятные выводы для разных аудиторий
  • Знаете, как взаимодействовать с разными командами и заказчиками
Python SQL
Откликнуться →