О компании
Яндекс — это комьюнити. Тут есть и спортивные клубы, и книжный клуб, и киберспортивное сообщество.
Обязанности
- Развитие инфраструктуры графа метрик: работа с пайплайном оценки весов рёбер, реализация прямого и обратного прохода, валидация версий графа, контроль качества связей, настройка CI для релизов.
- Руководство разработкой: разбивать задачи по проектам, проверять решения, помогать новым разработчикам освоиться в команде и распределять нагрузку.
- Платформа экспериментов: развивать модули pruning/winsoring и sanity checks, систему расчёта доказанного эффекта, поддерживать работу платформы.
- Инфраструктура и техдолг: перемещать процессы между кластерами, поддерживать квоты, переносить код, обеспечивать стабильность пайплайнов и качество данных.
Требования
- Проектировали пайплайны обработки данных: Airflow, Luigi, Dagster или аналоги.
- Работали с MapReduce, Spark и большими объёмами данных.
- Руководили командой или выступали в роли ведущего разработчика с распределением задач.
- Владеете Python на высоком уровне и SQL — на уверенном.
- Понимаете, что такое А/Б-эксперименты, CUPED, регрессии — не как исследователь, а как инженер, способный реализовать методологию в коде.
- Уверенно владеете системами контроля версий (VCS: Git, Bitbucket).
- Готовы разбираться в причинно-следственном выводе (causal inference) на инженерном уровне.
- Проактивны, ориентированы на результат, умеете доводить работу до прода.
Условия
- Гибридный формат работы или офис.
- Полный список бонусов на сайте.
Будет плюсом
- Работали с CI/CD для ML-пайплайнов.
- Работали с распределёнными вычислениями на больших кластерах.
- Знакомы с графовыми структурами данных.
- Знаете основы причинно-следственного анализа (DAG, backdoor, instrumental variables); базовой эконометрики будет достаточно — если что, разберёмся на лету.