Аналитик-инженер (MusicSearch)

SberDevices — инновационное направление компании, которое создает умные устройства, виртуальные ассистенты и другие продукты в области NLP, gamedev, computer vision.

Команда Поиска ищет Аналитика-инженера в MusicSearch. Мы создаем поисковый движок, который позволяет ассистенту на устройствах находить нужный трек, исполнителя, плейлист или подкаст.

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.

Обязанности

• ответственность за оценку качество поиска
• планирование и проведение экспериментов и АБ-тестирования для сравнения моделей
• построение пайплайнов оценки и переоценки качества (включая LLM-as-a-judge) и их поддержка
• витрины и датасеты для оффлайн/онлайн-оценки, A/B-экспериментов и расследований деградаций
• мониторинг качества данных на потоке: свежесть, полнота, задержки, аномалии, регрессии.

Требования

• опыт в data engineering / 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 работы с оркестраторами задач (предпочтительно Airflow) для построения и поддержки пайплайнов;
• хорошее понимание архитектуры данных и жизненного цикла датасетов (raw → нормализация → витрины), умение делать решения поддерживаемыми
• способность закрывать задачу «от данных в разных местах» до стабильной витрины/пайплайна/алерта.

Будет плюсом:

• dbt или аналогичный подход к управлению SQL-моделями (тесты, документация, зависимости)
• опыт с логами поиска/клика (показы выдачи, клики, сессии, dwell time) и склейкой событий
• опыт построения мониторинга/дашбордов (Grafana / Superset / DataLens)
• опыт с Kafka/очередями, Kubernetes, Terraform/Ansible, CI/CD для data-проекта
• знакомство с OpenSearch/Elastic как компонентом поисковой системы.

Условия

• гибридный формат работы (м Новослободская)
• годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• регулярные митапы и развитое DS-community
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер.