Задачи:
— Проектирование, внедрение и поддержка DevOps-инструментов для дата-пайплайнов и платформ.
— Поддержка и автоматизация ETL-воркфлоу (например, Spark, Airflow).
— Создание и управление мониторингом и наблюдаемостью качества данных (DBT), дата-пайплайнов и систем хранения.
— Внедрение и поддержка инфраструктуры хранения данных на AWS (S3, EC2, сеть).
— Интеграция и поддержка Project Nessie как транзакционного каталога для Data Lakes с семантикой, похожей на Git.
— Тесное взаимодействие с Data Engineers для обеспечения плавного деплоя, версионирования и масштабирования дата-задач и пайплайнов.
— Автоматизация деплоя и CI/CD процессов с использованием GitLab CI/CD.
— Обеспечение лучших практик безопасности при работе с чувствительными данными.
— Написание автоматизации инфраструктуры на Python, Bash, Ansible.
— Документирование систем, пайплайнов и DevOps-процессов.
Требования:
— Опыт 5+ лет в DevOps / IT Ops / DataOps с практическим опытом работы с инфраструктурой, связанной с данными.
— Глубокие знания Linux (сеть, настройка ядра, оптимизация производительности).
— Практический опыт работы с Airflow, ClickHouse, DBT, Spark и Project Nessie.
— Солидные знания AWS (S3, EC2, IAM, сеть).
— Владение скриптингом и автоматизацией (Python, Bash, Ansible).
— Опыт работы с CI/CD пайплайнами (GitLab).
— Опыт с мониторинговыми стеками (Prometheus, Grafana, ELK).
— Знакомство с контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes).
— Понимание концепций управления данными.
— Сильные коммуникативные навыки и проактивный подход.
Желательно:
— Опыт работы с потоковой обработкой данных в реальном времени.
— Знание инфраструктуры как кода (Terraform).
— Знакомство с безопасностью в дата-инжиниринге (IAM, шифрование, контроль доступа).
— Опыт работы с высокопроизводительными системами или в торговой среде.
Fledge — международная продуктовая компания, развивающая dating-продукт для рынков США, Европы и других стран. Полностью распределённая команда.
Задачи:
— Развивать и поддерживать систему автоматизированного тестирования продукта (UI и API на Python)
— Проектировать и совершенствовать архитектуру автотестов, обеспечивая их стабильность, читаемость и масштабируемость
— Покрывать автотестами существующий функционал и новые продуктовые сценарии
— Поддерживать тестовую инфраструктуру и интеграцию автотестов с CI/CD
— Анализировать требования и участвовать в обсуждении новых функций на ранних этапах
— Разрабатывать и поддерживать тестовую и техническую документацию
— При необходимости проводить ручное функциональное и регрессионное тестирование
— Выявлять дефекты, оформлять их в Jira и сопровождать процесс исправления
— Участвовать в подготовке и сопровождении релизов
— Взаимодействовать с разработчиками, аналитиками, продакт-менеджерами и QA-командой
— Предлагать и внедрять улучшения процессов тестирования и автоматизации
Условия:
— Полностью удалённая работа
— Международная распределённая команда
— Высокая степень самостоятельности и возможность влиять на технические решения
— Быстрое принятие решений без лишней бюрократии
В компании Mareven Food Central открыта вакансия аудитора по информационной безопасности с опытом от 3 до 6 лет, расположенная в Москве. В обязанности входит работа с SIEM-системами, включая подключение источников данных, мониторинг и корреляцию событий безопасности, а также выявление подозрительной активности и участие в расследовании инцидентов. Кандидат будет заниматься сканированием активов на уязвимости, анализом результатов и контролем их устранения, проводить технические аудиты информационной безопасности и готовить рекомендации. Также требуется аудит безопасности Active Directory с выявлением опасных конфигураций, проверка защищённости настроек операционных систем, серверов и сетевой инфраструктуры. В задачи входит сопровождение внешних Pentest, анализ их результатов и контроль устранения выявленных недостатков, анализ событий IDS и участие в расследовании сетевых угроз, а также организация фишинговых симуляций и анализ их итогов. Требуется продвинутое знание Windows/Windows Server и Active Directory, уверенное владение Linux, SIEM и сканерами уязвимостей, опыт мониторинга и расследования инцидентов информационной безопасности, знание сетевых технологий, IDS/NIDS и принципов безопасной настройки инфраструктуры. Необходим опыт проведения технических аудитов и анализа защищённости Active Directory, понимание методологии Pentest и умение анализировать его результаты. Навыки работы с PowerShell обязательны, знание Python или Bash будет преимуществом. Важны умение готовить технические заключения и рекомендации, аналитическое и системное мышление, внимательность, самостоятельность, ответственность, а также способность аргументированно взаимодействовать с ИТ-командами и подрядчиками. Уровень заработной платы обсуждается на собеседовании.
ОфисМосква
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Zadachi:
— Backend yo'nalishi bo'yicha dars berish
— O'quvchilarga tushunarli qilib dars berish
Talim:
— Backend yo'nalishi bo'yicha uzoq muddatli ishchi kerak
Texnologiyalar:
— Python
— Django
Ish vaqti: 09:00 - 18:00
Murojaat vaqti: 09:00 - 22:00
Joylashuv: Surxandaryo, Denov
Задачи:
• Написание и выполнение SQL-запросов
• Проведение расследований по качеству данных
• Анализ требований и подготовка технических заданий для разработки отчетов
• Описание настроек БД, таблиц, справочников и процессов
Требования:
• Экспертное владение SQL и MS Excel
• Опыт работы с FMCG рынком
• Навыки работы с транзакциями
• Опыт разработки алгоритмов формирования отчетов на основе агрегатов
• Опыт постановки задач на разработку отчетов
• Приветствуется опыт с Python и R
Условия:
• Полная занятость
• Удалённый формат в РФ
• Официальное оформление
• Пакет ДМС
Задачи:
— Строить крупномасштабные конвейеры данных, обрабатывающие миллиарды событий ежедневно.
— Проектировать и развивать платформу самообслуживания для хранилища данных и бизнес-аналитики для игровых команд.
— Проектировать и развивать конвейеры машинного обучения для поддержки дата-сайентистов в создании новых моделей на основе игровых данных.
— Применять практики непрерывной интеграции и доставки.
— Оптимизировать тестирование, инструменты и качество данных.
— Сотрудничать с инженерами данных, дата-сайентистами, бизнес-аналитиками, командами маркетинга и продуктовых команд.
Требования:
— Обучение или недавнее завершение обучения по специальности компьютерные науки, программная инженерия или смежные области.
— Понимание принципов проектирования ПО, объектно-ориентированного программирования, паттернов проектирования, алгоритмов и структур данных.
— Навыки программирования на Python, Java, C# или аналогичных языках.
— Знание реляционных баз данных.
— Интерес к построению конвейеров данных и работе с крупномасштабными данными.
— Возможность работать в гибридном формате на территории Белграда, Сербия.
Условия:
— Оплачиваемая стажировка на полный рабочий день с гибкостью в связи с учебой.
— Наставничество и поддержка от опытных разработчиков игр, помощь в развитии карьеры.
— Коллаборативная среда, основанная на прозрачности, доверии и командной работе.
— Обеды, закуски, напитки, доступ в спортзал, организованные спортивные мероприятия, эргономичные рабочие места и современное техническое оборудование.
— Доступ к игровой комнате для детей, музыкальному уголку, настольным играм, видеоиграм и последним игровым консолям.
— Возможность внести вклад в игры, которыми пользуются миллионы пользователей.
Задачи:
— Классический ML на табличных данных: бустинги (CatBoost/XGBoost/LightGBM), feature engineering, работа с признаками и метриками, валидация
— Работа с Python и SQL на продовом уровне (не только ноутбуки)
— Понимание статистики, умение обосновать выбор модели и метрики
Плюсом будет:
— Опыт в графовом ML: GNN, graph embeddings, link prediction, PyG/DGL/NetworkX
— Опыт в смежных направлениях: сетевой анализ, антифрод, рекомендации, маршрутизация
— Работа с пространственными данными: OSM, PostGIS, H3/geohash, дорожные графы
Задачи:
— генерация и реализация тестового набора (расширение или обновление существующей базы тест-кейсов, контроль полноты покрытия)
— обновление и поддержание в актуальном состоянии регрессного набора postman-коллекций в своей зоне ответственности
— разработка тестовой документации
— непосредственное выполнение и отладка сформированного тестового набора (postman runner)
— разбор, анализ и сравнение результатов регулярных выполнений регрессного набора postman-коллекций в рамках тестирования релизов
— участие в Демо, ПСИ, оформление результатов
— участие в процессе "третьей линии"
— анализ поведения тестируемого ПО в различных средах и регистрация ошибок
— консультации коллег смежных подразделений
Требования:
— высшее техническое образование (обязательно законченное)
— опыт работы в тестировании не менее 3х лет
— понимание жизненного цикла ПО, целей и видов тестирования
— знание методологии тестирования и назначения тестовой документации
— владение инструментами REST API (Postman или аналоги; приветствуется знакомство с переменными, функциями, сниппетами и т.д.)
— владение скриптовыми языками/языком (JS, TS, Python)
— знание SQL на начальном уровне (Select, Join, Where, Insert, Update, Delete)
— опыт тестирования API (REST, SOAP)
— опыт использования tasktracker’ов (JIRA или аналоги), сред тест-менеджмента (TestRail, Allure TestOps, TestIT или аналоги)
— опыт разработки и сопровождения тестовой документации (сценарии, кейсы и т.д.)
Условия:
— оформление согласно ТК РФ
— график 5/2, гибрид (2 дня из офиса)
— ДМС (стоматолог, психолог)
— офис в центре Москвы (3 минуты от м. Павелецкая)
— техника выдаётся
— ежегодная индексация ЗП
Задачи:
— проектирование, масштабирование и автоматизация сред (Prod/Stage/Test) через IaC (Terraform, Ansible)
— развитие и поддержка кластеров Kubernetes и Docker
— развитие пайплайнов в GitLab CI/CD для ускорения доставки кода
— развитие мониторинга, логов и алертинга (Grafana, Loki, Sentry)
— расследование production-сбоев, разбор причин, повышение отказоустойчивости
— внедрение DevOps-стандартов, инфраструктурное ревью, помощь разработчикам
Требования:
— опыт от 4 лет в DevOps/SRE, опыт в качестве Team lead
— уверенный Linux, Docker, Kubernetes
— практический опыт с GitLab CI, Terraform и Ansible
— опыт работы со связкой Grafana, Loki, Sentry
— умение расследовать инциденты и выстраивать отказоустойчивую архитектуру
Будет плюсом:
— опыт в Highload / Fintech проектах
— знание практик SRE (SLI/SLO, error budget)
— знание Python, Go или Bash
Условия:
— официальное оформление по ТК РФ, полностью «белая» зарплата
— IT-аккредитация (право на IT-ипотеку и отсрочку)
— ДМС после испытательного срока
— гибридный формат работы (3 дня в офисе, 2 — удалённо)
— возможность собрать команду под себя, влиять на технические решения и развитие инфраструктуры
Требования:
— Опыт интервьюирования и владение английским языком на уровне C1/C2
— Минимум 6 лет профессионального опыта разработки
— Глубокие знания современных языков программирования и фреймворков, таких как JavaScript/TypeScript, Python, Java или C#
— Опыт работы с системами контроля версий (Git) и методологиями гибкой разработки (Agile)
— Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде
Условия:
— Полностью удалённая работа в часовом поясе США
Задачи:
— Выгрузка и подготовка данных из PostgreSQL по ТЗ.
— Сборка и актуализация отчетов/дашбордов в BI-системах (Power BI, Superset, Yandex DataLens).
— Проверка корректности данных и поиск аномалий в отчетах.
— Помощь старшим аналитикам в подготовке презентаций с выводами по метрикам.
— Ведение документации по методологиям расчета KPI.
Требования:
— Базовый SQL (SELECT, WHERE, GROUP BY, базовые JOIN).
— Уверенный Excel / Google Таблицы (XLOOKUP/ВПР, сводные таблицы, формулы).
— Понимание базовых метрик (CTR, CPC, Конверсия, ROI/ROAS).
— Внимательность к деталям и точность в расчетах.
— Готовность учиться и задавать вопросы.
Будет плюсом:
— Базовый Python (Pandas) или желание его освоить.
— Опыт или курсы по веб-аналитике (Яндекс Метрика / Google Analytics).
— Наличие учебных или pet-проектов.
Условия:
— Оплачиваемый испытательный срок (2 месяца) с ментором и пошаговым планом.
— Перспектива роста до Middle Analyst за 8–12 месяцев.
— Выплаты 2 раза в месяц на карту РФ/РБ.
Обязанности:
• Во время стажировки разбираться в цифровых следах атак, анализировать события безопасности и вместе с экспертами участвовать в расследовании инцидентов.
Требования:
• SQL для работы с данными;
• Умение структурировать информацию и формулировать аналитические выводы;
• Знание методологий качественных и количественных исследований;
• Базовые навыки анализа данных в Python будут плюсом.
Условия:
• Локация: Москва;
• График: 5/2;
• Рабочие часы: от 4-х (по договоренности);
• Зарплата: от 60 000 до 100 000 ₽.
Задачи:
— Администрирование, конфигурация, оптимизация и поддержка платформы Databricks.
— Управление рабочими пространствами Databricks в средах разработки, тестирования и продакшена.
— Конфигурация и управление кластерами, пулами, заданиями и рабочими процессами для поддержки ETL, потоковых и ML задач.
— Мониторинг состояния платформы, емкости и производительности, проактивное выявление и устранение проблем.
— Управление версиями Databricks runtime, библиотеками и интеграциями с облачным хранилищем и сервисами данных.
— Реализация и поддержка процедур резервного копирования, восстановления и обеспечения непрерывности бизнеса.
— Настройка и поддержка управления идентификацией и доступом (IAM) в Databricks.
— Внедрение и соблюдение лучших практик безопасности, включая шифрование, сетевой контроль и политики доступа к данным.
— Сотрудничество с командами безопасности и соответствия для соблюдения организационных и нормативных требований.
— Поддержка стандартов управления данными (например, Unity Catalog).
— Оптимизация конфигураций кластеров, автоскейлинга и планирования заданий для баланса производительности и затрат.
— Анализ метрик использования и затрат, внедрение стратегий контроля затрат.
— Рекомендации и реализация стратегий настройки и оптимизации платформы для больших данных.
— Взаимодействие с инженерами данных, аналитиками и дата-сайентистами для понимания требований и рекомендаций по использованию Databricks.
— Предоставление поддержки уровня Tier 2/3 по инцидентам и запросам, связанным с Databricks.
— Разработка и поддержка документации, инструкций и стандартных операционных процедур.
— Проведение обучения пользователей и обмен знаниями по возможностям и лучшим практикам Databricks.
— Автоматизация развертывания рабочих пространств и кластеров, конфигураций и политик с использованием Infrastructure as Code (Terraform, ARM/Bicep, CloudFormation).
— Интеграция Databricks с CI/CD пайплайнами для развертывания кода и управления средами.
— Поддержка лучших практик контроля версий для ноутбуков, заданий и конфигураций.
Требования:
— Высшее образование в области компьютерных наук, информационных систем, инженерии или смежных областях либо дополнительный опыт работы 4 года при отсутствии диплома.
— Опыт работы не менее 8 лет в администрировании облачных платформ данных или сред больших данных.
— Практический опыт администрирования Databricks (Azure, AWS или GCP Databricks).
— Глубокое понимание рабочих пространств, кластеров, заданий, пулов и ноутбуков Databricks.
— Знание облачных хранилищ (Azure Data Lake Storage, S3, GCS) и сетевых концепций.
— Опыт управления идентификацией и доступом в соответствующем облачном провайдере (Azure AD, IAM и др.).
— Навыки скриптинга и автоматизации (Python, PowerShell, Bash).
— Знакомство с концепциями Spark (кластеры, исполнители, задания, партиции) и вопросами производительности.
— Опыт мониторинга и устранения проблем с производительностью и надежностью платформы.
— Сильные аналитические и проблемно-ориентированные навыки.
— Умение объяснять сложные технические концепции технической и нетехнической аудитории.
— Ориентация на клиента и качество сервиса.
— Способность работать самостоятельно и в команде в динамичной agile-среде.
Желательные квалификации:
— Сертификация Databricks (например, Databricks Certified Data Engineer Associate/Professional, Lakehouse Fundamentals, Administrator).
— Опыт работы с Unity Catalog и тонкой настройкой доступа к данным.
— Опыт работы с CI/CD инструментами (Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins).
— Опыт работы с Infrastructure as Code (предпочтительно Terraform).
— Опыт работы с инструментами агрегации логов и мониторинга (Azure Monitor, CloudWatch, Datadog, Splunk).
— Знание Delta Lake, структурированного стриминга и архитектур Lakehouse.
— Опыт работы в корпоративных средах с высокими требованиями к безопасности и соответствию.
Условия:
— Удаленная работа из любой точки.
— Полная занятость, 40 часов в неделю.
— Требуется получение и поддержание уровня безопасности Public Trust с обязательной процедурой снятия отпечатков пальцев.
— Требования к резидентству в США: проживание в США или территориях последние 5 лет с ограничениями на время отсутствия.
— Конкурентная зарплата в диапазоне $10,669 – $14,435 в месяц ($128,039 - $173,229 в год), зависит от опыта и местоположения.
— Пакет социальных льгот, включая медицинское страхование, 401(k) с компанией-матчем, оплачиваемый отпуск и другие выплаты.
— Гибкий график работы и поддержка баланса работы и личной жизни.
— Процесс верификации личности с использованием биометрии и ИИ для предотвращения мошенничества.
FunnelFox — no-code инструмент для роста дохода приложений через Web2App-воронки.
Требования:
— 7+ лет опыта работы с Python
— опыт в платежных системах или биллинговой инфраструктуре
— опыт работы с PostgreSQL, Docker, Kubernetes
Размер команды – 50+.
Формат работы: удалённо.
Задачи:
— Проводить security review AI/LLM-решений: LLM-приложений, AI-агентов, RAG, векторных БД, интеграций с внешними API и облачными LLM;
— Участвовать в threat modeling AI-решений: prompt injection, jailbreak, утечки данных, небезопасные tool calls, избыточные привилегии AI-агента, RAG/data poisoning;
— Проверять наличие и корректность защитных механизмов: guardrails, фильтры персональных данных, ограничения длины prompt/response, rate limiting, валидация ответов, контроль вызовов tools;
— Оценивать безопасность работы с данными: персональные данные, конфиденциальная информация, источники данных для RAG, embeddings, индексы векторных БД;
— Проверять, что AI-агенты работают по принципу минимально необходимых привилегий и не выполняют чувствительные операции без ручного подтверждения;
— Проверять изоляцию пользовательских сессий, контекстов и памяти AI-решений;
— Участвовать в проверке безопасности локального запуска LLM в Kubernetes: контейнеры, RBAC, secrets, network policies, ingress, resource limits;
— Формировать требования к логированию, аудиту и трассировке AI-решений: trace ID, логи prompt/response, вызовы модели, вызовы tools, действия AI-агента;
— Разрабатывать тестовые сценарии для проверки AI-решений на prompt injection, утечки данных, обход ограничений и небезопасное поведение агента;
— Помогать командам разработки и эксплуатации безопасно использовать локальные и облачные LLM.
Требования:
— Опыт в кибербезопасности от 2–3 лет в одной или нескольких областях: Application Security, DevSecOps, Cloud Security, Kubernetes Security, API Security, Product Security;
— Понимание принципов security review, threat modeling и безопасной разработки;
— Понимание web/API-безопасности: аутентификация, авторизация, OAuth2/OIDC, SAML, JWT, RBAC, service-to-service-взаимодействие;
— Базовое понимание AI/LLM-стека: LLM, prompt, system prompt, context window, embeddings, RAG, vector database, AI-agent, agent memory, tools/function calling;
— Понимание основных рисков LLM-приложений: prompt injection, indirect prompt injection, jailbreak, утечка чувствительных данных, раскрытие system prompt, небезопасная обработка ответа модели, excessive agency;
— Понимание особенностей безопасности RAG и векторных БД: например, Milvus, Qdrant, Weaviate, pgvector, Chroma, Elasticsearch/OpenSearch vector search;
— Понимание рисков работы с персональными и конфиденциальными данными при использовании локальных и облачных LLM;
— Базовое понимание Kubernetes и контейнерной безопасности: secrets, service account, RBAC, network policy, resource limits;
— Умение формулировать понятные и проверяемые требования безопасности для продуктовых команд.
Что мы ищем в кандидатах:
— Опыт security review AI/LLM, RAG, чат-ботов, AI-ассистентов или агентских решений;
— Знакомство с OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP Agentic AI Threats, MITRE ATLAS, NIST AI RMF;
— Понимание безопасности agent tools/function calling: allowlist tools, схемы входных параметров, контроль прав, human-in-the-loop;
— Опыт работы с SIEM/security logging: проектирование событий безопасности, аудит действий, расследование инцидентов;
— Понимание подходов к безопасному исполнению кода, сгенерированного моделью: sandbox, изоляция контейнеров, запрет доступа к secrets, ограничения сети и ресурсов;
— Базовые навыки Python, работы с JSON/YAML, API-тестирования или автоматизации security checks.
Будет плюсом:
— Опыт с OpenAI/Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, Anthropic или другими LLM-провайдерами;
— Опыт с локальными open-source LLM и inference-сервисами;
— Опыт настройки или проверки guardrails, фильтров персональных данных, DLP-подходов, content moderation;
— Опыт участия в AI red teaming или разработке тестов на prompt injection и data leakage.
Условия:
— Формат: Гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк);
— Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами);
— Условия ипотечного кредитования от Сбербанка;
— Индивидуальный план развития;
— Английский язык с корпоративным преподавателем и скидки на курсы в Skyeng, компенсация обучения от ведущих платформ;
— Официальное оформление, стабильные выплаты, оплата больничного и отпуска, современная техника;
— Частичная компенсация спортивного абонемента, бесплатные занятия сквошем и футболом.
Задачи:
— исследовать и разрабатывать торговые стратегии для DeFi и крипторынков: от гипотезы и анализа данных до бэктестинга, валидации и оценки результата стратегии
— Quant/ML research и разработка торговых стратегий для DeFi и крипторынков
— применять ML/DL-подходы для маркет-мейкинга, forecasting, управления позициями и смежных задач
— разрабатывать стратегии дельта-нейтрального хеджирования и управления рисками
— проводить бэктестинг и использовать симуляционные среды на крипто-данных: order book, trades
— анализировать рыночные данные и улучшать алгоритмы по результатам реального исполнения
Требования:
— senior-уровень в Quant/ML research, systematic trading, HFT/prop trading, market microstructure или смежных задачах
— участие в полном цикле ресерча: гипотеза > данные > модель/логика > бэктестинг > валидация и анализ результата
— понимание временных рядов, OOS-проверки, future leakage и торговой экономики
— знание Supervised Learning, статистического анализа, оптимизации моделей
— уверенный Python; PyTorch, Scikit-Learn, CatBoost, XGBoost, Optuna
— опыт доведения стратегий до реального исполнения или PnL-оценки
— опыт работы с order book и trades
— автономность в постановке гипотез и доведении их до результата
— владение русским языком для общения в команде
Будет плюсом:
— Reinforcement Learning
— опыт на Rust или low-latency engineering
— опыт в трейдинге, маркет-мейкинге, low-latency крипте
— опыт в квант-фондах, HFT, prop trading, банковских квант-командах
— опыт с DeFi, DEX/CEX, AMM/LP, perpetuals, funding, cross-venue arbitrage
— активное использование AI-инструментов
Условия:
— фиксированная зарплата в стейблкоинах (USDT/USDC, 1:1 к доллару)
— квартальный profit sharing от результатов стратегий
— оплачиваемый отпуск
— компания оплачивает AI-подписки
Задачи:
– Разработка и рефакторинг ETL/ELT пайплайнов на pyspark;
– Разработка и поддержка OLAP движков Starrocks/Clickhouse;
– Поддержка текущих пайплайнов на Greenplum и Hadoop;
– Миграция с HDFS на S3;
– Оптимизация spark-приложений.
Требования:
– Опыт работы с Python от 3 лет;
– Глубокое знание SQL и опыт работы с большими данными;
– Опыт работы с Apache Airflow;
– Опыт проектирования и разработки ETL/ELT процессов;
– Опыт работы с колоночными БД (ClickHouse);
– Знание принципов построения Data Warehouse и Data Lake;
– Понимание разницы между OLTP/OLAP системами;
– Уверенная работа c linux и git;
– Понимание процессов ci/cd.
Задачи:
– Создание отказоустойчивых и отказоустойчивых инфраструктур
– Масштабирование инфраструктуры для обработки высоких нагрузок
– Настройка процессов сборки и доставки кода
– Автоматизация и оптимизация рутинных задач
– Внедрение новых инструментов и технологий
– Поддержка и разработка кластеров баз данных
– Управление и устранение неполадок в производственных кластерах Kubernetes, написание Helm-диаграмм
– Участие в дежурствах по вызову
Требования:
– Более 4 лет коммерческого опыта в области DevOps
– Опыт управления серверами и инфраструктурой Linux с использованием инструментов IaC (Ansible, Terraform или аналогичные)
– GitLab CI: настройка конвейеров CI/CD для бесперебойной доставки контейнеров Docker с кодом на Python или Go
– Настройка и обслуживание кластеров баз данных (PostgreSQL, Kafka, Redis, Aerospike, Consul)
– Работа с системами мониторинга и логирования (Zabbix, Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana, ELK, Sentry)
– Работа с контейнеризацией: Docker, docker-compose
– Опыт управления и устранения неполадок в производственных кластерах Kubernetes, написание Helm-диаграмм
– Опыт поддержки и разработки кластеров PostgreSQL, понимание принципов высокой доступности, резервного копирования и репликации
– Разговорный английский на уровне B1 или выше (средний уровень)