О команде
Наша аналитика помогает внутрикомам, DevRel, руководителям и владельцам медиа понимать свою аудиторию и принимать взвешенные решения. Данные — основа всех наших аналитических инструментов, и сейчас мы ищем стажёра, который поможет сделать этот фундамент лучше.
Чем предстоит заниматься
Навести порядок в хранении данных
Разобраться в текущем контуре витрин: что у нас есть, чем каждая пополняется и насколько критична. Настроить резервное копирование там, где его нет, и составить понятную карту данных.
Оптимизировать скрипты и настроить проверки данных
Разобрать конкретные пайплайны и привести их в порядок, завести валидацию данных на витрины там, где её пока нет.
Работать напрямую с DataLens
Находить баги в существующих дашбордах, предлагать улучшения и помогать решать запросы от заказчиков.
Помочь подготовить AI-ready-данные
Погрузиться в данные и подготовить семантический слой для агентов: описать домены, термины и то, как считаются метрики. Это база, на которую в будущем будут опираться AI-инструменты команды.
Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics.
Требования
•Учитесь на профильном направлении (анализ данных, прикладная математика, экономика, информационные системы) и готовы работать 30 часов в неделю
•Уверенно владеете SQL: JOIN, GROUP BY, CTE, оконные функции, подзапросы
•Знаете Python на хорошем уровне
•Понимаете, как устроено хранилище данных: таблицы, слои, зависимости между витринами
•Имеете опыт с любым BI-инструментом (DataLens, Форсайт, Tableau, Power BI) и представляете путь «витрина → датасет → чарт»
•Настраивали автоматизацию расчётов: планировщики и регулярные джобы (Nirvana, Airflow, cron), триггеры обновления, алерты на падение
•Работали с распределёнными хранилищами и SQL-движками над ними (YT, ClickHouse, Greenplum, Hive) или участвовали в проектировании схем и миграции в DWH
•Знаете матстат на рабочем уровне: описательные статистики, проверка гипотез, корреляции/регрессии
Условия
•Официальное трудоустройство на 4 месяца с занятостью 30 часов в неделю
•Работа в московском офисе с возможностью гибридного формата (3–4 дня в офисе, 1–2 дня удалённо — детали обсуждаются с руководителем)
•Программа менторства и сопровождения на протяжении всей стажировки (рекомендуется в первое время работать в одном графике с ментором)
•Ежедневная компенсация питания на территории офиса
•Возможность участвовать в создании полезных сервисов для десятков тысяч пользователей в крупной технологической компании
•Профессиональная команда, культура открытости и взаимопомощи, возможность быстро увидеть результаты своей работы
