Чем предстоит заниматься?
- эксплуатировать и оптимизировать Kubernetes-кластеры, обеспечивая отказоустойчивость, автоскейлинг и мониторинг контейнерной инфраструктуры;
- разрабатывать и поддерживать ETL-пайплайны в Apache Airflow, включая обработку ошибок, версионирование DAG и деплой в k8s;
- управлять базами данных (PostgreSQL, ClickHouse): настраивать репликацию, бэкапы, оптимизировать производительность и выполнять миграции с минимальным downtime;
- внедрять практики Data Mesh / Data Governance и DevOps-процессы: IaC, управление секретами, инцидент-менеджмент и disaster recovery.
- опыт работы в роли DevOps Engineer от 3-х лет;
- владение Kubernetes и контейнерной инфраструктурой;
- навыки эксплуатации кластера: обновление без простоя (rolling, PDB, drain), диагностика подов (OOM, throttle, eviction), persistent storage для stateful-нагрузок;
- опыт работы с автоскейлингом HPA/VPA/Cluster Autoscaler; понимание metrics pipeline, custom metrics, ограничения и взаимодействие механизмов;
- навыки мониторинга кластера: ключевые метрики (CPU, memory, PVC, restarts, node pressure, API latency); алертинг через Prometheus/встроенный мониторинг облака;
- опыт работы с IaC для k8s: Terraform/Helm для развертывания кластеров и приложений; модульность, параметризация, CI/CD для манифестов;
- опыт работы с Apache Airflow и ETL-оркестрацией;
- понимание архитектуры и executor: обоснованный выбор executor (Local/Celery/Kubernetes) под объём и изоляцию; деплой Airflow в k8s через Helm;
- умение обрабатывать ошибки и retry;.
- навыки мониторинга и оптимизации DAG;
- навыки версионирования и деплоя DAG: GitSync vs образ vs CI/CD pipeline; семантическое версионирование, rollback, изоляция сред (dev/staging/prod);
- опыт работы с базами данных и хранилищами: OLTP (PostgreSQL) vs OLAP (ClickHouse); понимание границ применимости, распределённых таблиц, движков хранения;
- навыки настройки репликации, PITR, автоматические/ручные бэкапы; понимание RPO/RTO, тестирование восстановления;
- навыки performance и оптимизации: Query profiling (pg_stat, system.query_log), индексы, партиционирование, materialised views; диагностика медленных запросов;
- опыт работы с миграцией данных;
- опыт работы с IaC и конфигурацией: Terraform для облака (сети, ВМ, managed-сервисы); управление секретами (Vault/Lockbox/External Secrets), rotation, least privilege;
- опыт работы с Apache Spark;
- навыки мониторинга и алертинга: метрики и логи инфраструктуры и приложений; дашборды, SLO/SLI, on-call; tracing для ETL-пайплайнов;
- навыки диагностики деградации ETL, восстановление упавшего scheduler'а, миграция больших объёмов; blue-green deployment с минимальным риском.
- опыт работы с Apache Kafka;
- знание Python/Go для автоматизации;
- наличие сертификатов CKA/CKAD;
- опыт работы с другими облаками (AWS/GCP/Azure);
- понимание принципов децентрализованной архитектуры данных (Data Mesh) и практик управления данными (Data Governance).
Что мы предлагаем?
-
Хорошая зарплата: уровень обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности.
-
Развитие: долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review.
-
Комфорт и свобода: релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников.
-
Обучение: доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер).
-
Социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные.
-
Корпоративная жизнь: тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия.
Наши офисы:
-
Москва (ул. Вильгельма Пика, 11, БЦ «Ботаника», 13 эт., оф. 1310),
-
Санкт-Петербург (Владимирский проспект, д. 23, 8 этаж),
-
Казань (Н. Ершова, 76/1),
-
Самара (IT парк Монте Роза).
Откликайтесь, если вы готовы расти и развиваться вместе с командой ASTON! Наш рекрутер свяжется с вами, чтобы обсудить детали.