Мы развиваем Metric Store — сервис, в котором хранятся определения бизнес-метрик: формулы, источники данных и доступные разрезы. По ним сервис строит SQL для YQL, ClickHouse, CHYT и Spark. Метриками пользуются аналитики и другие аналитические продукты.

Какие задачи вас ждут

Разрезы для сложных метрик

Иногда нужное измерение находится не в таблице, по которой считается метрика, а в связанной. Нужно описать такие связи в модели сервиса, сделать измерения доступными в фильтрах и группировках и проверить расчёт на существующих метриках.

Несколько способов расчёта одной метрики

Для дашборда может подходить быстрая агрегированная таблица, а для исследования — подробные данные. Предстоит проработать модель и API, чтобы оба способа жили под одним именем метрики. При построении SQL пользователь должен явно выбирать способ расчёта; запросы без выбора должны работать как прежде.

Оконные функции в виртуальных столбцах

Сейчас такие выражения попадают в запрос слишком поздно — на этапе расчёта метрики. Нужно изменить генерацию SQL, чтобы виртуальный столбец вычислялся до агрегации, и покрыть новые и существующие сценарии тестами. Также предстоит развивать проверки метрик и интеграции с Лабой и Атласом.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

Мы ждём, что вы

- Занимались бэкенд-разработкой на Python

- Хорошо знаете SQL и PostgreSQL

- Понимаете, как JOIN и агрегации влияют на результат

- Умеете проектировать API и писать тесты

Будет плюсом, если вы

- Работали с YT/YQL, ClickHouse или Spark

Узнать больше

-

Яндекс Go

-

Как в Яндексе проходят алгоритмические секции собеседований

-

Как мы нанимаем бэкенд-разработчиков

-

Задачи для подготовки к собеседованиям