Старший системный аналитик DWH (R&D)

В Яндексе данные — фундамент всех продуктов. Инфраструктура Яндекса — самая крупная в стране и одна из крупнейших в мире: 5 дата-центров, эксабайты данных, 150 тысяч серверов. Команда, в которую мы ищем старшего аналитика, — часть R&D-направления. Это значит, что вы будете не просто поддерживать существующие процессы, а строить логику исследований. Мы работаем с большими хранилищами данных (DWH) и смежными системами, и наша зона ответственности — анализировать данные с трёх точек зрения: их пригодности для ИИ, эффективности с точки зрения железа (HDD/CPU) и решения бизнес-задач.

Вы станете тем человеком, который превращает хаос разрозненных запросов и разнородных данных в прозрачные, воспроизводимые процессы, на которые могут положиться все сервисы Яндекса.

Какие задачи вас ждут

Сбор и структурирование требований
Вы — ключевое связующее звено между бизнес-заказчиками и разработчиками. Ваша задача — услышать «сырую» идею, выяснить, какую реальную боль она лечит, и декомпозировать её на конкретные, измеримые задачи с ясными критериями успеха. Вы умеете задавать вопрос «зачем?», докапываясь до сути, и не боитесь предложить альтернативу.

Проектирование решений и R&D-логики
Вы будете проектировать не просто пайплайны, а логику целых исследований. Ваша задача — оценить данные на пригодность для ИИ и их эффективность (HDD/CPU). Вы будете предлагать архитектуру решений, основанную на этих метриках, используя собственный MapReduce YTsaurus и другие внутренние технологии Яндекса.

Коммуникация и защита решений
Нужно не только спроектировать, но и «продать» решение заинтересованным сторонам — от лидов смежных команд до топ-менеджмента. Вы сможете аргументированно объяснить, почему один подход лучше другого, и добиться консенсуса. Ваша цель — выстроить понятный roadmap и достичь результата.

Создание и развитие процессов в команде
Вы станете инициатором «островка системного анализа» внутри команды: будете выстраивать процессы сбора требований, приоритизации, код-ревью и документирования. В перспективе — помогать нанимать и развивать других аналитиков.

Работа с Legacy и «неидеальными» данными
В Яндексе много исторических данных. Ваша задача — не испугаться этого, а уверенно в них разобраться. Умение читать и понимать чужой SQL-код — часть повседневной жизни.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Мы ждем, что вы

• Работали системным аналитиком от 4–5 лет
• Уверенно владеете SQL на уровне сложных запросов, оконных функций и оптимизации
• Понимаете устройства DWH: слои, структуры, ETL-процессы
• Умеете проектировать архитектуру решений, а не просто писать запросы
• Системно мыслите: любите раскладывать всё по полочкам и строить классификации
• Коммуникабельны: готовы к плотной работе с инженерами, аналитиками и менеджментом
• Умеете задавать правильные вопросы, чтобы докопаться до сути, и готовы сказать «нет», если предложение не решает проблему
• Готовы погрузиться в специфичный стек Яндекса — мы не ждём, что вы его знаете заранее, но готовность разбираться в нём обязательна

Будет плюсом, если вы

• Проектировали архитектуру хранилищ данных с нуля
• Работали с Kafka, RabbitMQ или другими брокерами сообщений
• Были наставником или управляли небольшой командой
• Работали с платформами вроде Databricks — это будет хорошей базой для понимания наших задач
• Знакомы с ClickHouse, YT или другими MPP-системами
• Знаете принципы продуктовой разработки

О команде

Мы — часть Yandex BigData. В команде собрались инженеры, которые создают технологии мирового уровня. Наши пользователи — сотни аналитиков Яндекса: «Если мы лежим — это заметно всем аналитикам Яндекса». В нашей команде есть доктора наук, преподаватели вузов, основатели ШАДа — настоящие топ-1 специалисты, генерирующие решения, которых до них не придумал ещё никто. Здесь вы сможете многому научиться и постоянно развиваться.

Формат работы: гибрид, офис в Москве (Красная Роза).
Развитие: участие в конференциях, внутренние митапы и обучения — всё это поддерживается и приветствуется.
Инструменты: мы используем специфичный стек Яндекса. Если у вас есть опыт работы с современными платформами (например, Databricks), это упростит вход — но мы готовы всему научить.