- Страна
- Россия
- Зарплата
- 256 000 ₽ – 280 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Platform Engineer / Big Data SRE (Linux)
Оценка ИИХорошее предложение для опытных инженеров с фокусом на Big Data инфраструктуру. Четко прописанные задачи, работа с современным стеком (Arenadata, Kafka, ClickHouse) и достойная вилка оплаты для проектной занятости.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в администрировании специфических MPP-систем (Greenplum/Arenadata) и Apache Kafka на уровне инфраструктуры, а не просто использования. Высокая ответственность за production-кластеры и необходимость владения инструментами автоматизации (Ansible/Terraform) делают позицию сложной.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная ставка (256К–280К) находится в рамках рыночного диапазона для Middle+/Senior специалистов в области Data Platform Engineering в РФ, однако для Senior-уровня на проектной основе (ИП) верхняя граница может быть выше.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Top Selection уже сейчас
Присоединяйтесь к развитию масштабной платформы данных в промышленном секторе — отправьте резюме прямо сейчас!
Описание вакансии
#Dataplatform #BigDataвакансия #BigDataинженер
#вакансия
❇️Data Platform Engineer ❇️ | Компания Top Selection
🔥 Мы в поискеData Platform Engineer
/Big Data SRE (Linux) на проектную занятость
Грейд: Middle+|senior
Ставка: от 256К до 280К
Гражданство/Локация: РФ
Загрузка: фуллтайм
Срок: долгосрочный
Оформление: только ИП 📌
📌Проект:
Эксплуатация и развитие крупной корпоративной платформы данных в промышленной компании.
✅Обязательно:
- Опыт администрирования Data Platform / Big Data / DWH от 3 лет
- Уверенное знание Linux (RHEL/CentOS/Ubuntu) на уровне системного администрирования
- Практический опыт эксплуатации production-кластеров: Arenadata DB / Greenplum (или аналогичные MPP-системы), Apache Kafka (обязательно с опытом администрирования, не только использования), ClickHouse
- Понимание распределенных систем: репликация, партиционирование, отказоустойчивость, сетевые взаимодействия (TCP/IP), storage
- Опыт работы с: PostgreSQL / Greenplum архитектурой, оптимизацией SQL-запросов
- Практика работы с Kafka: настройка топиков и retention policy, работа с replication / partitioning, performance tuning producer/consumer
- Навыки автоматизации: Bash и/или Python, Ansible и/или Terraform
- Опыт мониторинга: Prometheus, Grafana, ELK / OpenSearch
- Опыт работы с инцидентами: L2/L3 support, root cause analysis
➕Желательно:
- Docker / Kubernetes
- Hadoop ecosystem
- Spark / Flink
- Airflow
- Опыт работы с высоконагруженными enterprise DWH
- Опыт в промышленности / телекоме / финтехе
📝 Задачи: Эксплуатация и развитие платформы
- Администрирование и сопровождение Data Platform (Arenadata DB / Greenplum, Kafka, ClickHouse)
- Управление кластерами хранения и обработки данных
- Настройка и поддержка отказоустойчивости (HA), репликаций, балансировки
- Управление обновлениями, патчами и релизами
Kafka и потоковые данные
- Администрирование Kafka-кластеров (topology, partitioning, replication, retention)
- Тюнинг producer/consumer, работа с lag и производительностью
- Поддержка потоковых ETL и ingestion pipelines
Интеграции и работа с данными
- Интеграция платформы с DWH, BI и ML-системами
- Поддержка и развитие контуров передачи и обработки данных между системами
- Участие в обеспечении стабильности data pipelines
Производительность и надежность
- Мониторинг платформы (Prometheus, Grafana, ELK/OpenSearch)
- Анализ производительности (SQL, storage, network)
- Оптимизация запросов и работы кластеров
- Реагирование на инциденты (L2/L3), проведение root cause analysis
Инфраструктура и автоматизация
- Автоматизация эксплуатации (Bash / Python / Ansible / Terraform)
- Развитие CI/CD для инфраструктуры данных
- Управление конфигурациями (Infrastructure as Code)
Интеграции и доступы
- Интеграция с DWH, BI и ML системами
- Настройка RBAC и контроль доступа
Доступы и безопасность
- Настройка RBAC и разграничения доступа
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Linux
- RHEL
- CentOS
- Ubuntu
- Arenadata DB
- Greenplum
- Apache Kafka
- ClickHouse
- PostgreSQL
- SQL
- Bash
- Python
- Ansible
- Terraform
- Prometheus
- Grafana
- ELK
- OpenSearch
- Docker
- Kubernetes
- Hadoop
- Apache Spark
- Apache Flink
- Apache Airflow
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубокого понимания работы Kafka на уровне администратора.
Расскажите о вашем опыте тюнинга производительности Kafka: какие параметры producer/consumer и брокеров вы изменяли для оптимизации lag и пропускной способности?
Оценка навыков работы с MPP-системами, указанными в требованиях.
С какими типичными проблемами производительности в Arenadata DB/Greenplum вы сталкивались и как проводили их диагностику?
Проверка навыков обеспечения высокой доступности.
Как вы организуете процесс обновления (patching) кластеров в production-среде без прерывания обслуживания (zero downtime)?
Оценка навыков автоматизации инфраструктуры.
Опишите структуру вашего типичного Ansible-плейбука для развертывания или конфигурации нового узла кластера ClickHouse.
Проверка опыта решения критических инцидентов.
Приведите пример самого сложного инцидента (L3 support), с которым вы столкнулись: как проводился Root Cause Analysis и какие меры были приняты для предотвращения повторения?
Похожие вакансии
Инженер-программист DevOps [Senior]
DevOps (senior)
Senior DevOps
Senior DevOps инженер
Infrastructure Engineer
DevOps Engineer (Senior)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!