Инженер данных в BDWH
Наша команда работает с уникальной базой данных о российском бизнес секторе и решает задачи на стыке Big Data, ML, теории графов и генеративного AI. Приходите создавать сервисы и инструменты, которые изменят подход к аналитике и работе с данными.Разработка пайплайнов
Вы будете проектировать, оптимизировать и поддерживать надёжные пайплайны обработки данных — из внутренних и внешних источников. Также нужно будет следить за качеством данных и устойчивостью вычислений, чтобы строить и развивать базу знаний о бизнесах. ML-сопоставление и оценка клиентов
Вам предстоит разрабатывать и улучшать модели мэтчинга и скоринга для look-alike-оценки аудиторий и бизнесов, использовать разметку асессоров, оценивать качество решений и внедрять их в промышленный контур. Внедрение LLM и AI-агентов
Нужно будет использовать LLM, чтобы классифицировать бизнесы, дополнять их атрибуты и создавать текстовые описания. Также предстоит разработать AI-агентов, MCP-интеграции и переиспользуемые скилы — они автоматизируют аналитику, поиск информации и другие рабочие процессы. Fullstack-разработка сервиса
Ваши задачи — превращать знания из нашей базы и AI-технологии в удобные сценарии для пользователей, автоматизировать работу с бизнес-информацией и развивать сервис, учитывая потребности пользователей. Работа с графовыми алгоритмами
Вы будете улучшать подходы к Entity Resolution, находить связанные сущности и извлекать полезные сигналы из графа на больших объёмах данных. При этом максимальная полнота и связность данных будут достигаться за счёт графовых моделей и алгоритмов в парадигме MapReduce. Больше о разработке в Яндексе — в канале Yandex for Developers* Уверенно программируете на Python * Знаете SQL, понимаете реляционную модель и операции над множествами * Умеете самостоятельно проверять результаты, находить и обрабатывать корнер-кейсы * Знаете основные алгоритмы обработки данных * Понимаете, как данные и технологии превращаются в полезные пользовательские продукты * Умеете продуктивно использовать AI-инструменты в разработке и аналитике, эффективно внедрять их в рабочие процессы* Работали с LLM, AI-агентами, MCP и подходами к созданию переиспользуемых AI-скилов * Участвовали в разработке data-driven-продуктов * Имеете базовые навыки работы с фронтендом * Знакомы с парадигмой MapReduce и распределёнными вычислениями * Знаете классические ML-алгоритмы и методы оценки качества моделей
Вы будете проектировать, оптимизировать и поддерживать надёжные пайплайны обработки данных — из внутренних и внешних источников. Также нужно будет следить за качеством данных и устойчивостью вычислений, чтобы строить и развивать базу знаний о бизнесах. ML-сопоставление и оценка клиентов
Вам предстоит разрабатывать и улучшать модели мэтчинга и скоринга для look-alike-оценки аудиторий и бизнесов, использовать разметку асессоров, оценивать качество решений и внедрять их в промышленный контур. Внедрение LLM и AI-агентов
Нужно будет использовать LLM, чтобы классифицировать бизнесы, дополнять их атрибуты и создавать текстовые описания. Также предстоит разработать AI-агентов, MCP-интеграции и переиспользуемые скилы — они автоматизируют аналитику, поиск информации и другие рабочие процессы. Fullstack-разработка сервиса
Ваши задачи — превращать знания из нашей базы и AI-технологии в удобные сценарии для пользователей, автоматизировать работу с бизнес-информацией и развивать сервис, учитывая потребности пользователей. Работа с графовыми алгоритмами
Вы будете улучшать подходы к Entity Resolution, находить связанные сущности и извлекать полезные сигналы из графа на больших объёмах данных. При этом максимальная полнота и связность данных будут достигаться за счёт графовых моделей и алгоритмов в парадигме MapReduce. Больше о разработке в Яндексе — в канале Yandex for Developers* Уверенно программируете на Python * Знаете SQL, понимаете реляционную модель и операции над множествами * Умеете самостоятельно проверять результаты, находить и обрабатывать корнер-кейсы * Знаете основные алгоритмы обработки данных * Понимаете, как данные и технологии превращаются в полезные пользовательские продукты * Умеете продуктивно использовать AI-инструменты в разработке и аналитике, эффективно внедрять их в рабочие процессы* Работали с LLM, AI-агентами, MCP и подходами к созданию переиспользуемых AI-скилов * Участвовали в разработке data-driven-продуктов * Имеете базовые навыки работы с фронтендом * Знакомы с парадигмой MapReduce и распределёнными вычислениями * Знаете классические ML-алгоритмы и методы оценки качества моделей