Вакансии

Задачи: — Разработка генеративных ИИ-моделей для синтеза визуального и проектного контента на основе структурированных данных товарного каталога в рамках проверки гипотез (PoC) внутри корпоративной платформы по оценке ИИ-инициатив — Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in-the-loop — Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта — Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене — Построение пайплайнов оценки (LLM Evals): контроль галлюцинаций, релевантности ответов и мониторинг поведения системы — Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента — Оценка стоимости, latency и масштабируемости LLM-решений Требования: — Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от подготовки признаков до интерпретации результатов — Знание методов борьбы с переобучением, data leakage, регуляризации — Уверенный выбор алгоритмов под задачу — Владение матстатистикой для проверки гипотез, расчета доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов — Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение, временные ряды и прогнозирование — Языки и библиотеки: Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL — Написание поддерживаемого production-кода: модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, документация, работа с GitFlow и код-ревью — Практический опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками — Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах — Инфраструктура и оркестрация: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes — Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry — Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference — Адаптация моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT) — Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем — Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными

Задачи: — Проектировать новые процессы и функционал микросервисов в рамках сервисной платформы, координировать работы команды разработчиков и решать оперативные вопросы по функционалу сервисов в зоне ответственности — Проектировать клиентские пути и пользовательские интерфейсы (UI) для операторов, сопровождающих процессы — Осуществлять приемку результатов и оценивать качество реализации разработанных решений — Анализировать обратную связь, метрики и дорабатывать требования к сервису на основании результатов промышленной эксплуатации — Принимать участие в организации взаимодействия со смежными командами для достижения общих целей команды, проекта — Вести направление сложного проекта, обеспечивать прозрачную отчетность по прогрессу проекта — Выявление заинтересованных лиц — Выявление, сбор и описание требований — Документирование требований в Confluence и JIRA (или аналогах) — Согласования требований с заинтересованными лицами и командой разработки — Проведение приемки реализованного функционала и в случае необходимости помощь в проведении тестирования — Управлять ожиданиями заинтересованных лиц — Актуализация требований Требования: — Высшее образование, желательно в сфере ИТ, математике или экономике — Опыт описания интеграционных решений с использованием различных инструментов и подходов (Kafka, REST, SOAP, gRPC, ...) — Опыт описания систем с синхронным и асинхронным взаимодействием (понимание разницы) — Общие знания в смежных областях: информационная безопасность, системы управления и мониторинга, обработка данных — Уверенное понимание концепций и ограничений распределенных систем — Опыт проектирования/разработки высоконагруженных приложений на базе микросервисной архитектуры (желательно) — Умение определять границы системы, виды требований, виды сбора требований — Понимания принципов качества требований, написание Use case и User story — Уметь применять нотации моделирования — Уметь создавать логическую структуру хранения данных — Умение писать SQL запросы с выборкой из нескольких таблиц, а также UPDATE и INSERT — Умение описывать интеграционное взаимодействие в OpenAPI спецификации — Высокий уровень коммуникативных навыков, умение слушать заинтересованных лиц, взятие ответственности за результат

Задачи: — Разрабатывать рекламную платформу для онлайн и офлайн рекламы — Разрабатывать транспортную систему для статистики — Проектировать и разрабатывать микросервисы на Go — Решать алгоритмические и оптимизационные задачи в высоконагруженных сервисах — Писать эффективный, читаемый и поддерживаемый код, покрывать тестами — Принимать участие в разработке архитектуры Требования: — Большой опыт разработки от 6 лет (из них не менее 3-х лет на Go) — Знание алгоритмов и структур данных — Опыт разработки высоконагруженных веб-сервисов со SLA 99.95%+ — Глубокие знания и опыт работы хотя бы с одной СУБД: PostgreSQL, MySQL, ClickHouse — Понимание основных принципов построения распределённых систем хранения и обработки данных — Опыт разработки Cloud Native сервисов — Хорошее знание принципов проектирования микросервисной архитектуры и практический опыт их применения — Хорошее знание внутреннего устройства Linux — Опыт профилирования, оптимизации программ на Go и устранения сложных технических проблем — Готовность работать по принципу: “You build it, you run it” — Технический стек: Go, In-house Cloud, Kubernetes, Kafka, ClickHouse, PostgreSQL, Docker, Git — Будет плюсом: знание и навыки программирования на C/C++, Rust — Будет плюсом: опыт реализации эффективного мониторинга сервисов — Будет плюсом: опыт работы с инструментами автоматизации эскалации инцидентов Условия: — Полная занятость — График: 5/2 — Формат работы: удалённо или гибрид

Задачи: — Планировать и проводить тестирование новых функций и интеграций мобильного и web-приложений — Создавать и поддерживать тестовую документацию, активно взаимодействовать с командой разработки и продуктовой командой — Составлять тест планы, чек-листы, тест-кейсы — Анализировать логи, выявлять и помогать решать инциденты и баги — Участвовать в настройке и оптимизации процессов тестирования, включая использование инструментов автоматизации и API тестирования Требования: — Опыт работы на позиции ручного тестировщика от 2 лет — Опыт мобильного тестирования, знание особенностей платформ iOS и Android (включая работу с фрагментацией устройств и различиями платформ) — Навыки работы с API (REST/gRPC), опыт тестирования через Postman и анализ сниффер-трафика — Уверенное владение инструментами Jira и Confluence для ведения задач и документации — Опыт тестирования интеграций микросервисов и работы с очередями сообщений (Kafka) — Умение самостоятельно анализировать схемы и требования — Строить тестовое покрытие как доработки конкретного сервиса, так и бизнес-фичи в целом (знание теории тестирования и методик построения покрытия) — Умение читать логи и использовать инструменты мониторинга Grafana, Kibana и OpenShift

About this role As the Senior Staff Machine Learning Platform Engineer, you will own the technical vision and evolution of Faire’s ML platform. You will set standards, influence org-wide architecture, and lead complex, cross-functional initiatives that unlock data science velocity at scale. This role will also be key to adapting ML workflows to take advantage of modern AI productivity tools. You won’t just build models, you will architect the systems that allow those models to help tens of thousands of small retailers compete and grow their local businesses. What You Will Do: — Define and drive the long-term architecture of Faire’s ML platform including training, inference, feature management, governance — Establish company-wide standards for code quality, testing, MLOps (CI/CD), experimentation, model lifecycle management, and observability — Lead adoption and advanced use of Unity Catalog, multi-workspace strategies, and data/ML mesh patterns — Architect highly scalable ML workflows using Spark, Delta Lake, and MLflow — Optimize performance, reliability, and cost of the ML platform — Evaluate and integrate emerging Databricks features — Stay ahead of the curve by engaging with the latest developments in machine learning and AI — Serve as senior ML technical advisor to Faire’s data science and production engineering teams — Represent Faire at ML conferences and meetups — Mentor ML engineers and raise the overall bar for Machine Learning at Faire What it takes: — 10-12 years of experience building and improving large-scale ML or data platforms — A degree (preferably graduate level) in Computer Science, Engineering, Statistics, or a related technical field — Deep expertise in Databricks lakehouse architecture, including governance via Unity catalog, orchestration via Workflows, and cost optimization — Proven ability to design systems that support multiple data science teams and production workloads — Strong background in distributed systems, ML infrastructure, and cloud architecture — Demonstrated technical leadership across teams and orgs; ability to influence without authority — Experience integrating LLM workflows into enterprise platforms is a plus — Previous contributions to open source ML Infrastructure projects or research publications is a very strong plus Tech Stack: Faire uses a modern cloud based tech stack. For this role, you’ll want to be proficient with the following: — Languages: Python, SQL, Kotlin — ML Frameworks: PyTorch, PySpark, MLFlow — Big Data & Processing: Spark, Kafka, Databricks, Snowflake, Fivetran, Iceberg, Unity Catalog, Datadog, Airflow, Cockroach DB, MySQL — Cloud & Infrastructure: AWS, S3, SageMaker, Kubernetes, Docker, GitHub Actions, Terraform — Generative AI: Claude Sonnet 4.5, ChatGPT 5.2 Conditions: Hybrid work format with office presence 3 days per week (Tuesdays, Thursdays, and a flex day) and flexibility to work remotely up to 4 weeks per year. Remote work possible for candidates located in Ontario, Canada. Salary Range: $248,000 to $341,000 per year, eligible for equity and benefits. Actual base pay depends on skills, experience, market demands, and location. Base pay range subject to change.

Задачи: — Разработка тестовых моделей, тест-кейсов и чек-листов на функционал системы; — Проведение функционального и интеграционного тестирования доработок на платформе Navision/MS Dynamics NAV; — Ведение тест-кейсов и учёт дефектов в трекере (Jira); — Тестирование API-интеграций (SOAP/REST); — Взаимодействие с аналитиками и разработчиками для уточнения требований и локализации дефектов; — Разработка и поддержка автотестов, в том числе с использованием модуля автотестирования платформы Navision/MS Dynamics NAV (при наличии опыта); — Подготовка отчётности о результатах тестирования. Требования: — Опыт работы с системами на платформе Navision/Ms Dynamics Nav от 2-х лет (ключевое требование); — Опыт работы с ERP от 2-х лет; — Опыт подготовки тестовых моделей; — Опыт проведения функциональных, интеграционных тестов; — Знание инструментов автоматизации процессов тестирования (средства ведения тест-кейсов, трекеры дефектов, средства тестирования API); — Желателен опыт использования модуля автотестирования на платформе Navision/Ms Dynamics Nav; — Знание SQL; — Знание Apache Kafka (проверка целостности и порядка доставки сообщений). Условия: — Заработная плата до 140 000 рублей на руки; — Полностью удалённый формат работы; — Режим работы с 9:00 до 18:00 по московскому времени; — Локация любая, работа по московскому времени; — Гражданство любое; — Грейд от миддл/миддл+. Обучение не предусмотрено.

Задачи: — Развивать и поддерживать backend-сервисы продукта; — Проектировать и реализовывать новые продуктовые возможности вместе с командой разработки, аналитиками и продуктом; — Работать с микросервисной архитектурой и интеграциями между сервисами; — Участвовать в проработке технических решений, декомпозиции задач и развитии архитектуры продукта; — Анализировать и оптимизировать производительность сервисов и баз данных; Требования: — Опыт в коммерческой разработке на Python от 3+ лет, применение асинхронных фреймворков на проектах; — Умение писать поддерживаемый и тестируемый код; — Опыт в проектировании микросервисной архитектуры и архитектуры баз данных; — Рассуждение в технических вопросах от бизнеса; — Умение оптимизировать производительность приложения и базы данных; — Желателен опыт с Kafka, ELK, Sentry, Grafana, SQLAlchemy, Docker, Kubernetes, Jenkins; Условия: — Удалённая работа с возможностью посещения офисов в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске; — В офисах переговорные, зоны отдыха с массажными устройствами, кофе, сэндвичи, фрукты; — Возможности для роста и развития: менторство, личный план развития, обучение, конференции; — ДМС с первого рабочего дня, включая стоматологию, госпитализацию, страховку за рубежом; — 5 дополнительных выходных дней в году помимо основного отпуска; — Кафетерий льгот с денежным депозитом 25000 рублей на фитнес, обучение, развлечения, консультации психолога и другие услуги; — Доплата за 10 дней больничного после испытательного срока, полный оклад при двухнедельном больничном; Этапы интервью: — Видео-интервью с ИИ-ассистентом (~20 минут); — Телефонное знакомство с рекрутером (10-15 минут); — Техническое интервью по опыту с Python, подходам к разработке и инструментам, включая опыт с AI; — Финальное интервью с лидом команды и HRBP для оценки ценностей; — Оффер; Дополнительно: — Возможна проверка официального опыта (СТД-Р) на любом этапе интервью.

Компания Pinobyte — инженерная компания, которая создаёт индивидуальные решения для извлечения данных. Стек: Go, gRPC, ClickHouse, Redis, MongoDB, Kafka, Docker/K8s, Prometheus/Grafana. Удалённая работа (кроме России). Гибкий график.

Задачи: — Функциональное, интеграционное, регрессионное и приёмочное тестирование; — проведение финальных release test runs перед выкладкой в production; — анализ требований до старта разработки: выявление пробелов, противоречий и неочевидных сценариев; — тестирование API (Postman / REST Assured), интеграций между сервисами, брокеров сообщений (RabbitMQ / Kafka), данных в БД (PostgreSQL / MS SQL Server); — выстраивание трассируемости: требования → тест-кейсы → test runs → дефекты → релизы в TMS; — подготовка отчётности по результатам тестирования: покрытие, статус, дефекты, остаточные риски, рекомендация по релизу; — применение AI-инструментов в QA: генерация тест-кейсов, анализ требований, автоматизация тестовой документации; — участие в выстраивании QA-процессов и улучшении SDLC/STLC; — менторство Junior и Middle QA-специалистов; — ревью тест-кейсов и баг-репортов. Требования: — опыт в QA-инженерии с C# от 5 лет; — глубокие знания техник тест-дизайна: эквивалентное разбиение, граничные значения, попарное тестирование, state transition; — уверенная работа с API-тестированием: Postman, REST Assured или аналоги; — навыки SQL-тестирования: PostgreSQL и/или MS SQL Server; — опыт тестирования асинхронных систем и брокеров сообщений: RabbitMQ и/или Kafka; — уверенная работа с TMS (Qase, TestRail, Zephyr) и Jira; — опыт написания автотестов: Selenium, Playwright, Cypress или аналоги; — понимание CI/CD-процессов и участие в тестовых пайплайнах; — интерес к применению AI в QA-процессах; — опыт менторинга Junior/Middle специалистов. Условия: — работа в команде экспертов, широкий технологический стек, сотни проектов; — гибкий график, удалённая работа с опциональным доступом в офисы с коворкинг-зонами; — льготы и меры господдержки для IT-компаний (аккредитованы Минцифры); — развитая система наставничества, сертификация, участие в конференциях, изучение английского; — полный соцпакет и "белая" зарплата, гибкий ДМС, забота о ментальном здоровье.

Задачи: — Design, build, and maintain data infrastructure and pipelines spanning both batch and real-time / streaming workloads, contributing to architectural decisions along the way — Build and maintain scalable, efficient, and reliable ETL/ELT pipelines using languages and frameworks such as Python, SQL, Spark, Flink, Beam, or equivalents — Work on real-time or near-real-time data solutions (e.g. CDC, streaming, micro-batch) for use cases that require timely data — Partner with data scientists, ML engineers, analysts, and product teams to understand data requirements, define SLAs, and deliver coherent data products that others can self-serve — Establish data quality, validation, observability, and monitoring frameworks (data auditing, alerting, anomaly detection, data lineage) — Investigate and resolve complex production issues: root cause analysis, performance bottlenecks, data integrity, fault tolerance — Document data flows, data dictionaries, architecture patterns, and operational runbooks Требования: — 5+ years of experience in data engineering (or similar) roles — Strong experience in ETL/ELT pipeline design, implementation, and optimization — Deep expertise in Python and SQL writing production-quality, maintainable, testable code — Experience with large-scale data warehouses (e.g. Databricks, BigQuery, Snowflake) — Solid grounding in software engineering fundamentals, data structures, and systems thinking — Hands-on experience in data modeling (dimensional modeling, normalization, schema design) — Experience building systems with real-time or streaming data (e.g. Kafka, Kinesis, Flink, Spark Streaming), and familiarity with CDC frameworks — Experience with orchestration / workflow frameworks (e.g. Airflow) — Familiarity with data governance, lineage, metadata, cataloging, and data quality practices

Задачи: — Разработка и поддержка высоконагруженных backend-сервисов — Участие в проектировании архитектуры систем и микросервисов — Оптимизация производительности и безопасности приложений — Проведение код-ревью и участие в технических обсуждениях — Решение сложных технических задач совместно с командой — Наставничество Junior/Middle разработчиков Требования: — Уверенное знание Java (многопоточность, параллелизм) — Опыт работы со Spring Boot и экосистемой Spring — Опыт работы с реляционными и NoSQL базами данных — Понимание микросервисной архитектуры — Опыт работы с Kafka или RabbitMQ — Опыт работы с Docker, Kubernetes — Опыт настройки CI/CD — Понимание оптимизации производительности и профилирования Будет плюсом: — Опыт проектирования архитектуры сложных систем — Участие в олимпиадном или алгоритмическом программировании — Английский язык B2+

Задачи: — Сотрудничество с заинтересованными сторонами для трансформации бизнес-требований в технические решения — Разработка детальных спецификаций и диаграмм для команд разработки — Контроль реализации для обеспечения бесшовной интеграции систем Требования: — Опыт работы системным аналитиком не менее 5 лет, из них 2 года в мобильных командах — Экспертиза в анализе и документировании требований для мобильных и веб-приложений — Владение созданием системных спецификаций, вайрфреймов, диаграмм и блок-схем — Глубокие знания RESTful API — Опыт работы с асинхронными API (WebSocket, Kafka) и интеграциями с третьими сторонами — Понимание принципов UX/UI, адаптивного дизайна и архитектуры систем — Свободное владение английским языком (русский язык является преимуществом)

Задачи: — Изучение, анализ и тестирование требований; — Участие в оценке трудозатрат и планировании работ по тестированию; — Проведение функционально-интеграционного тестирования, смок-тестирования, регрессионного тестирования; — Разработка ручных тест-кейсов; — Анализ, локализация, регистрация и проверка исправлений дефектов; — Написание автотестов на языке Java; — Написание автоматизированных тестов API с использованием Retrofit 2; — Написание автоматизированных тестов BD с использованием JDBC (JDBI). Требования: — Опыт тестирования от 3-5 лет; — Опыт back-end тестирования от 2 лет; — Опыт автотестирования от 1 года; — Опыт работы/тестирования ДБО, понимание ключевых процессов и продуктов; — Знание процессов разработки ПО (SDLC); — Знание СУБД (Oracle, PostgreSQL), DDL/DML запросы; — Умение составлять запросы SQL; — Опыт работы с инструментами DBeaver/PGadmin или аналогами; — Знание теории и опыт тестирования REST API, XML/JSON; — Опыт работы с Postman; — Знание ООП, умение писать автотесты на Java; — Опыт работы с инструментами тестирования: JUnit 5, JDBC, Cucumber, Retrofit 2 или аналогами; — Работа с логами (Splunk, ELK); — Опыт работы с очередями сообщений Kafka или аналогами; — Опыт работы с системами управления проектами: Jira, Confluence, X-Ray (или аналоги Zephyr, Testrail, Test IT); — Опыт работы с системой непрерывной интеграции Jenkins; — Навык работы с системой контроля версий Git; — Знакомство с BDD. Условия: — Возможность профессионального и карьерного роста в компании, участие в разных проектах; — Опыт работы в распределенной команде профессионалов; — Уровень заработной платы обсуждается индивидуально; — Корпоративные скидки на изучение иностранного языка, абонемент в фитнес, образовательные курсы; — Формат работы - удаленно на территории РФ.

Задачи: — Аналитика по задачам платежных сервисов; — Уточнение требований; — Декомпозиция процессов; — Моделирование и проектирование; — Документирование; — Сопровождение тестирования. Требования: — Опыт системного анализа от 5–6 лет, из них минимум 2–3 года в финтехе или банковской сфере; — Практический опыт работы с расчетными системами; — Понимание регуляторной базы; — Знание принципов антифрод-защиты и работы систем оркестрации платежей; — Проектирование интеграций: REST API, SOAP, OpenAPI/Swagger, WSDL — уверенное составление и чтение спецификаций; — Асинхронный обмен: Kafka, RabbitMQ; — Моделирование данных и процессов: ER-модели, UML (особенно Sequence diagrams), BPMN, C4 для архитектурного контекста; — Микросервисная архитектура: понимание принципов, ограничений и паттернов взаимодействия между сервисами; — Инструменты: Jira, Confluence, Postman, Draw.io; — Декомпозиция сложных многокомпонентных задач на атомарные технические требования и пользовательские истории; — Умение описывать платёжные сценарии: happy path, альтернативные потоки (FAIL, TIMEOUT, REFUND), обработку ошибок; — Самостоятельность: ведение задач от сбора требований до промышленной эксплуатации, без микроуправления.

Задачи: — Проектировать архитектуру и разрабатывать новые высоконагруженные микросервисы для расширения функционала платформы — Создавать отказоустойчивые интеграции с внутренними потребителями и поставщиками данных в рамках микросервисной и event-driven архитектуры — Поддерживать, оптимизировать и дорабатывать общие библиотеки и core-компоненты — Оптимизировать хранилища данных — Оптимизировать работу с хранилищами данных и брокерами сообщений в условиях высокой нагрузки — Покрывать код тестами, метриками и создавать технические дэшборды Требования: — Отличные знания Golang, глубокое понимание concurrency (горутины, каналы, пакет sync), работы сборщика мусора и планировщика — Понимание паттернов проектирования, принципов построения микросервисной и event-driven архитектуры — Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL) и NoSQL-решениями (Redis/Cassandra), умение оптимизировать запросы — Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka / RabbitMQ) — Практический опыт работы с Docker, Kubernetes и инструментами CI/CD

Компания inDrive — международный сервис городских поездок и услуг, работающий по модели, где пассажир и водитель напрямую договариваются о стоимости поездки. Стек технологий включает Go, PostgreSQL, gRPC/REST, Kafka, микросервисы.

Задачи: — Развивать, дорабатывать и поддерживать решения на базе 1С:УХ (РСБУ, МСФО, казначейство). — Работать в команде с выделенными ролями разработчиков, аналитиков, тестировщиков. — Разрабатывать конфигураций 1C с использованием 1С:EDT, Git, CI/CD (GitLab, Vanessa Automation, VS Code, SonarQube, OneScript и т.д.). — Разрабатывать интеграций с использованием Kafka и HTTP-сервисов. — Разрабатывать отчеты с использованием СКД. — Использовать библиотечный подход в разработке конфигураций 1С. — Работать в Jira, Confluence, методики Agile. Требования: — Опыт работы разработчиком не менее 5 лет. — Участие в крупных проектах внедрения (1С:УХ, 1С:ERPУХ, 1С:ERP). — Хорошие знания платформы 1С:Предприятие. — Опыт разработки и поддержки интеграций (HTTP-сервисы, шины данных, конвертация данных). — Опыт в оптимизации производительности.

Задачи: — развёртывать, настраивать и сопровождать Langfuse в защищённых контурах Банка, включая настройку зависимых компонентов: PostgreSQL, ClickHouse, Redis и объектного хранилища; — организовывать интеграцию с Apache Kafka: создавать и сопровождать топики, настраивать ACL, consumer groups, retention, репликацию, DLQ/retry-механизмы, мониторить Kafka lag; — поддерживать потоки телеметрии моделей: результаты работы классических ML-моделей, LLM traces, события RAG-пайплайнов, метрики качества, технические логи и алерты; — развёртывать и эксплуатировать сервисы в Kubernetes/OpenShift: namespaces, RBAC, Secrets, ConfigMaps, Ingress, resource limits/requests, autoscaling и сетевые политики; — разрабатывать и сопровождать Helm-чарты, Kubernetes-манифесты и шаблоны конфигурации для dev/test/preprod/prod-контуров; — строить и поддерживать CI/CD- и GitOps-конвейеры: сборка, тестирование, сканирование, публикация артефактов, деплой и rollback; — автоматизировать инфраструктуру и конфигурации с использованием Ansible, Terraform или аналогичных средств; — настраивать мониторинг, централизованное логирование и алертинг: Prometheus, Grafana, Alertmanager, ELK/Opensearch или аналоги; — сопровождать и проводить первичную оптимизацию PostgreSQL, ClickHouse, Redis, Kafka, Nginx/Ingress и смежных инфраструктурных компонентов; — обеспечивать отказоустойчивость, резервное копирование, восстановление и планирование ресурсов платформы; — участвовать в разборе инцидентов, готовить RCA, runbook’и и мероприятия по предотвращению повторных сбоев; — обеспечивать требования ИБ: управление доступами, секретами, сертификатами, сетевой сегментацией, аудитом и устранением уязвимостей; — вести эксплуатационную и техническую документацию по сервисам, интеграциям и процедурам сопровождения. Требования: — опыт работы DevOps/SRE-инженером от 5-ти лет; — практический опыт эксплуатации Kubernetes или OpenShift в production-среде: Helm, RBAC, networking, autoscaling, диагностика и настройка ресурсов; — уверенное знание Linux, Docker, Git, Bash и основ сетевого взаимодействия: TCP/IP, DNS, HTTP(S), TLS, reverse proxy; — практический опыт работы с Apache Kafka: топики, партиции, репликация, consumer groups, ACL, retention, мониторинг и устранение инцидентов; — опыт построения и сопровождения CI/CD-пайплайнов на Jenkins, GitLab CI, TeamCity, Argo CD или аналогичных инструментах; — знание и практическое применение Ansible, Terraform либо других IaC-инструментов; — опыт настройки мониторинга и observability: Prometheus, Grafana, Alertmanager, централизованное логирование, трассировка; — опыт эксплуатации PostgreSQL; понимание принципов работы ClickHouse и Redis; — умение автоматизировать рутинные операции с помощью Python и Bash; — понимание принципов высоконагруженных и распределенных систем; — знание подходов к безопасной эксплуатации: управление секретами, сертификатами, доступами, уязвимостями и журналированием действий; — навыки технической коммуникации: взаимодействие с командами разработки, архитекторами, ИБ, администраторами платформы и владельцами интеграций. Будет плюсом: — опыт работы в крупных FinTech-компаниях; — знание Groovy. Условия: — уровень зарплаты обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности; — долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review; — релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников; — доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер); — ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные; — тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия; — офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Казани, Нижнем Новгороде, Самаре.