Python-разработчик — гибкий API и коннекторы@ Яндекс
О позиции
Компания Яндекс ищет Python-разработчика для работы над проектом Yandex DataLens. Ваша задача будет заключаться в создании гибкого API для анализа данных и разработке коннекторов для подключения к новым источникам данных. Вы будете работать в гибридном формате, что позволит вам сочетать офисную работу с удалённой.
Чем вы будете заниматься
- Строить гибкий API для решения задач анализа данных, оптимизировать построение модели данных.
- Разрабатывать коннекторы для подключения к новым источникам данных, обеспечивая уникальность каждого подключения.
- Работать над масштабированием, стабильностью и скоростью работы сервиса, включая оптимизацию пайплайнов CI/CD.
- Развивать ядро сервиса в опенсорсе, поддерживая модульную архитектуру кода.
- Участвовать в улучшении пользовательского опыта через добавление новых возможностей, таких как экспорты и алертинг.
Требования
- Опыт разработки на Python или готовность перейти на него с другого языка.
- Знание реляционных баз данных и опыт работы с отказоустойчивыми системами.
- Способность работать в команде и самостоятельно решать задачи.
Будет плюсом, если вы
- Работали с Flask, AIOHTTP, SQLAlchemy.
- Знакомы с Docker, Terraform, Kubernetes.
- Имеете опыт работы с другими облаками.
- Интересуетесь анализом и визуализацией данных, работали с другими BI-системами.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата от 180 000 до 320 000 ₽ в месяц.
- Гибридный формат работы, позволяющий сочетать офис и удалённую работу.
- Возможности для профессионального роста и развития.
- Работа в команде профессионалов над интересными проектами.
- ДМС и другие социальные гарантии.
Вакансия предлагает интересные задачи и возможность работать в известной компании. Однако, отсутствие конкретной информации о зарплате может быть минусом.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания Python и опыт работы с Flask и aiohttp для создания эффективных API.
Способность работать в гибридном формате, умение организовать своё время между офисом и удалённой работой.
Опыт с контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes), а также знание инструментов инфраструктуры как кода (Terraform) для автоматизации развертывания.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Data Analytics
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев