DevOps engineer

Remote or MSK | full time | до 500 т.р.

🌐 Мы — единственная IT компания в РФ, которая смогла собрать в единой платформе данные 70% российской интернет-коммерции.

Наша ниша — разработка CDP для проведения маркетинговых исследований, сегментации пользователей на аудитории, прогнозирования оттока и решения других важных бизнес-задач.

- С прошлого года активно развиваем новую область компетенций - рекомендательные ML системы, уже успешно реализовали проект для крупного заказчика в сфере кино и медиа.

✡️ Мы гарантируем будущему коллеге:

- Стабильную конкурентоспособную “белую” заработную плату;

- Полностью официальное оформление по ТК РФ с первого рабочего дня;

- График работы 5/2 c плавающим началом дня;

- Максимально удобный гибридный формат работы;

- Широкий социальный пакет ДМС (со стоматологией);

- Проекты на передовом стеке технологий и интересной архитектурой;

- Минимум бюрократии и свободу действий в принятии решений;

- Амбициозные задачи и возможности для постоянного развития скиллов;

- Мощное железо для комфортной работы при любом формате работы;

- Офис с тренажерным залом, библиотекой, капсулой для медитаций, звукозаписывающей студией (по желанию);

- Работу в дружном коллективе настоящих профи своего дела.

❓ Чем предстоит заниматься:

- Участвовать в построении платформы данных на всех этапах, включая проектирование, разработку и эксплуатацию;

- Занимать ведущую роль в выстраивании экспертизы в области DevOps и SRE внутри компании и создании сильной команды;

- Автоматизацией процессов сборки, тестирования и доставки компонентов платформы;

- Выстраиванием DataOps и MLOps практик для обеспечения высокого качества данных и эксплуатации ML моделей в production’е.

Иcпользуемые технологии: Python, CI/CD, Hadoop, Kubernetes, Airflow, Yandex.Cloud.

🖥 Мы ожидаем от кандидата:

- Опыт работы и эксплуатации решений с одним из крупных публичных облаков (Яндекс Облако, AWS, GCP, Azure, Alibaba);

- Опыт работы с технологиями big data стека (в первую очередь Apache Spark) и экосистемой Python’а для data science;

- Понимание принципов контейнеризации, опыт эксплуатации решений с Docker’ом и кластерами Kubernetes;

- Опыт построения CI/CD пайплайнов;

- Понимание IaC подхода к управлению инфраструктурой, опыт работы с Terraform’ом;

- Понимание и использование принципов безопасности для облачных окружений.

👣 Будет плюсом:

- Опыт развития команды и выстраивания DevOps и SRE практик;

- Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных, знание SQL;

- Опыт разработки и поддержки высоконагруженных сервисов;

- Знание инструментов и методов MLOps, опыт эксплуатации ML-intensive приложений в production.

@andrewithr