Сбер
Аналитик-инженер (MusicSearch)
О роли
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.
Чем ты будешь заниматься
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.
Мы ожидаем, что ты имеешь
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
инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
**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.
Работа в Сбере — это
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
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер.
