Инженер данных в DWH Лавки — RT/NRT и AI‑агенты

Инженер данных в DWH Лавки — RT/NRT и AI‑агенты
Вакансия Инженер данных в DWH Лавки — RT/NRT и AI‑агенты, работа в компании Яндекс Foodtech, в Москве. Локации: Москва. Дата публикации: 11.09.2026.
Вакансия Инженер данных в DWH Лавки — RT/NRT и AI‑агенты, работа в Яндекс Foodtech, в Москве — getmatch — getmatch В приложении удобнее Установить Вакансия в архиве Компания больше не ищет сотрудника. Посмотрите похожие предложения Все вакансии Data Engineering Москва Middle в Яндекс Foodtech Москва Гибрид Специализация Data Engineering / DWH (Data warehouse) Уровень Middle Требуемый опыт 3 + лет Поделиться Поделиться Технологии/инструменты Python SQL Greenplum ClickHouse Flink Команда DWH Лавки работает над хранилищем, которое поддерживает аналитику и ключевые операционные процессы бизнеса. В основе хранилища — зрелый batch‑контур. Он включает тысячи расчётов и зависимостей: сохраняет историю и предоставляет проверенные данные за прошедший день. Сейчас мы развиваем направление RT/NRT‑данных для AI‑систем Лавки. Речь идёт о потоковых и микробатчевых поставках, единых контрактах и контроле качества. Оперативные данные позволяют быстро получать сигналы и контекст для принятия решений, а batch‑слой обеспечивает полноту данных, сохраняет историю и финальную версию информации. Нам требуется опытный инженер данных. Его задача — связать эти контуры и развить платформенную основу для AI‑продуктов, которые используют операционные и управленческие команды. Роль инженерная, с полной ответственностью за результат. Нужно самостоятельно выбирать задачи, в которых RT/NRT‑данные будут действительно полезны, проектировать решения, запускать их в промышленную эксплуатацию и развивать вместе с продуктовыми командами. Мы работаем со следующим стеком технологий: Python, SQL и YQL Внутренний Code Driven фреймворк DMP Suite YT, Greenplum и ClickHouse Apache Flink / Flink Flow и LogBroker для потоковой обработки Встроенные инструменты Data Quality, мониторинга и управления ETL‑процессами Какие задачи вас ждут Развитие поставок данных. Вы будете проектировать и развивать RT/NRT‑поставки данных для разных сценариев работы продуктовых команд — например, для жизненного цикла заказа, работы сотрудников, складских операций и отслеживания доступности товаров. При этом нужно тщательно продумать, как будут взаимодействовать оперативный и batch‑контуры, и подобрать архитектуру, которая обеспечит нужную скорость, полноту, стоимость и надёжность данных. Проектирование RT‑данных. Вам предстоит помогать системным аналитикам и продуктовым командам проектировать RT‑данные: подбирать источники и способы обработки, определять модель событий, контракты, требования к свежести и качеству данных, а также прорабатывать правила работы с запаздывающими событиями и предварительными результатами. Поиск возможностей по RT‑данным. Вам нужно будет искать новые способы работы с RT‑данными, разрабатывать универсальные подходы и помогать внутренним заказчикам разобраться, какие задачи можно решить с их помощью. При этом проектирование прикладных агентов и бизнес‑сценариев останется за продуктовыми командами. Инженерные задачи и развитие DWH. В ваши обязанности войдёт ведение инженерных задач: исследование процессов и источников данных, запуск решений в промышленную эксплуатацию, контролирование их работы и безопасное развитие DWH, который имеет большой граф зависимостей. Развитие AI‑агентов для DWH. Вы будете расширять возможности AI‑агентов в автономном DWH: предоставлять им качественный контекст и инструменты, устанавливать ограничения и проверки, оценивать результаты работы и превращать сложные случаи в новые сценарии автоматизации. Также вам предстоит работать с нетиповыми инцидентами — выявлять их системные причины и на этой основе создавать новые проверки, инструменты и возможности для агентов. Мы ждём, что вы Проектировали и поддерживали промышленные RT/NRT‑пайплайны, понимаете, чем их разработка и эксплуатация отличаются от batch‑обработки. Занимались разработкой в крупном DWH или распределённой платформе, понимаете, как безопасно менять процессы с большим графом зависимостей. Умеете проектировать надёжную обработку событийных данных с учётом задержек, повторной обработки и изменений источников. Уверенно владеете Python и SQL, понимаете принципы моделирования данных, качества, наблюдаемости и надёжной эксплуатации. Умеете превращать не до конца сформулированную бизнес‑задачу в модель данных и техническое решение, сравнивать архитектурные варианты, объяснять компромиссы и договариваться с владельцами источников. Уже используете AI‑агентов в инженерной работе и хотите развивать подход, в котором человек управляет целями, качеством и архитектурой, а значительную часть реализации и поддержки выполняют агенты. Готовы брать ответственность за результат поставки данных, а не только за написанный код. Будет плюсом, если вы Имели глубокий практический опыт работы с Apache Flink. Практиковали построение lambda‑ или kappa‑архитектуры и объединение оперативного и batch‑контуров. Запускали новое платформенное направление или развивали внутренние data‑продукты. Практиковали проектирование data contracts и интеграцию нескольких продуктовых систем. Разрабатывали инструменты, контекст, проверки или evaluation‑процессы для инженерных AI‑агентов. Поделиться О компании Яндекс Foodtech Сфера Продуктовая компания Яндекс Foodtech — сервис, который решает любые вопросы пользователей, связанные с едой: от заказа продуктов из супермаркетов до доставки блюд из ресторанов. Каждый месяц Яндекс Едой пользуется 15 млн пользователей в более чем 400 городах.