- Страна
- Россия
- Зарплата
- до 300 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

DataOps Engineer
Хорошее предложение с конкурентной зарплатой до 300к, полным соцпакетом (ДМС, спорт) и современным стеком технологий. Удаленный формат и гибкий график делают вакансию привлекательной для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Роль требует уверенного владения Kubernetes в продакшене и специфических навыков работы с данными (lakehouse, S3). Высокая сложность обусловлена необходимостью совмещать классический DevOps с глубоким пониманием процессов обработки данных.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата до 300 000 ₽ соответствует верхней границе рыночного диапазона для Middle+/Senior DataOps инженеров в Москве. Это конкурентное предложение, учитывая наличие расширенного соцпакета и удаленки.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свой отклик через Хабр Карьеру и станьте ключевым звеном в развитии современной дата-платформы!
Описание вакансии
DataOps Engineer
До 300 000 ₽ *〰️ удалёнка 〰️* Москва
Что делать
— Развивать и сопровождать инфраструктуру дата-платформы;
— Настраивать CI/CD, GitFlow и DataOps-процессы;
— Выводить lakehouse в промышленную эксплуатацию на Kubernetes;
— Разворачивать мониторинг, резервное копирование и системы безопасности;
— Управлять S3-хранилищем, ролями доступа и эксплуатацией платформы;
— Участвовать в миграции данных и развитии Data Platform.
Требования
— Опыт эксплуатации Kubernetes в production;
— Знание Docker, Python, SQL и Ansible;
— Опыт работы с S3-совместимыми хранилищами;
— Навыки построения CI/CD и DataOps-процессов;
— Опыт работы с Grafana, Prometheus и Loki;
— Go, ClickHouse и опыт вывода lakehouse в production будут преимуществом.
Условия
— Зарплата до 300 000 ₽;
— Удалённый или гибридный формат работы;
— Гибкое начало рабочего дня;
— ДМС со стоматологией и страхованием жизни;
— Корпоративное обучение и участие в профессиональных сообществах;
— Подписка МТС Premium, спортзал и другие корпоративные бонусы.
Откликнуться Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- SQL
- Kubernetes
- Prometheus
- Grafana
- CI/CD
- Docker
- Go
- Ansible
- S3
- DataOps
- ClickHouse
- Loki
- GitFlow
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия подразумевает вывод lakehouse в промышленную эксплуатацию. Важно понимать, как кандидат обеспечивает масштабируемость и отказоустойчивость.
Расскажите о вашем опыте развертывания и эксплуатации Lakehouse или аналогичных систем хранения данных в Kubernetes. С какими основными проблемами вы сталкивались?
DataOps требует специфических подходов к автоматизации, отличных от стандартного CI/CD для приложений.
В чем, по вашему мнению, заключаются ключевые отличия DataOps-процессов от классического DevOps при настройке CI/CD пайплайнов?
Управление доступом и безопасность S3 — одна из ключевых задач в описании.
Как вы организуете управление ролями доступа и политиками безопасности в S3-совместимых хранилищах для больших объемов данных?
Мониторинг является критически важным для дата-платформ.
Какие специфические метрики вы бы настроили в Prometheus для мониторинга здоровья дата-платформы и производительности ClickHouse?
Знание Go указано как преимущество.
Был ли у вас опыт написания кастомных операторов для Kubernetes или инструментов автоматизации на Go?
Похожие вакансии
Senior DevOps Engineer
DevOps Middle
DevOps/SRE Engineer (Proxy)
Senior / Lead DevOps (Platform / SRE)
DevOps Engineer (Middle)
Devops Middle и выше
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!