Data analytics

Мы — команда GigaSearch, создаём поисковый сервис, который отвечает на запросы пользователей на естественном языке. Наша миссия: дать GigaChat доступ к актуальной информации, чтобы пользователи получали точные ответы на любые вопросы — включая самые свежие новости и события.

Инженер данных в нашей команде — это человек, который строит “платформу качества”: собирает и сводит данные из разных источников, делает витрины и датасеты для оценки, автоматизирует пайплайны и мониторинг, в том числе — в реальном времени, чтобы деградации находились быстрее, чем их увидят пользователи.

Если вам интересно работать на стыке data engineering, продуктовой аналитики и поиска — и вы хотите не просто “переливать данные”, а делать инфраструктуру, на которой стоит культура качества AI-продукта — приходите к нам.

Над чем мы работаем:

• единая модель данных для оценки качества ретривера и итогового ответа LLM на продакшн-трафике
• медальонная архитектура в ClickHouse: bronze (raw) → silver (очищено/нормализовано) → gold (витрины под метрики и мониторинг)
• автоматические пайплайны оценки и переоценки качества (включая LLM-as-a-judge) и их воспроизводимость
• витрины и датасеты для оффлайн/онлайн-оценки, A/B-экспериментов и расследований деградаций
• мониторинг качества данных на потоке: свежесть, полнота, задержки, аномалии, регрессии.

• проектировать и поддерживать ELT/ETL пайплайны в Airflow (надёжность, идемпотентность, ретраи, backfill, SLA)
• организовать ingestion между БД с понятными контрактами данных
• развивать медальонные слои в ClickHouse: raw-таблицы, нормализация/обогащение, gold-витрины под метрики качества поиска
• делать аналитику “почти real-time” в ClickHouse: инкрементальные расчёты, материализованные представления, предагрегации, оптимизация задержек end-to-end
• разрабатывать витрины и агрегаты: партиционирование, ключи сортировки, управление TTL, контроль стоимости запросов и времени ответа.

• опыт в analytics engineering от 3 лет (уровень middle+ / senior)
• очень сильный SQL и практический опыт построения витрин (ClickHouse и/или PostgreSQL; оконные функции, сложные агрегации, оптимизация)
• уверенный Python для задач ETL/ELT (парсинг, валидация, интеграции, утилиты для пайплайнов)
• опыт с Airflow в проде (DAG design, зависимости, эксплуатация, backfill)
• хорошее понимание архитектуры данных и жизненного цикла датасетов (raw → нормализация → витрины), умение делать решения поддерживаемыми.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы (2-3 дня в неделю - работаем из дома)
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• система обучения для профессионального и карьерного развития
• расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
• программа ипотеки для сотрудников
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.