- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
DataOps Senior+/TeamLead
Оценка ИИИнтересный и современный стек технологий (Lakehouse, Streamhouse), прямой запрос от крупного производства и высокий уровень ответственности. Однако, сжатые сроки (6+ месяцев) и жесткие требования к формату подачи резюме могут быть ограничивающим фактором.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием редких навыков (Paimon, Iceberg) и необходимостью совмещать глубокую экспертизу в DevOps (K8s, CI/CD) с пониманием Big Data стека на уровне TeamLead.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции уровня Senior+/TeamLead в области DataOps на российском рынке предлагаемая вилка соответствует верхнему эшелону, учитывая специфику Big Data стека.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Откликайтесь, чтобы возглавить развитие DataOps-инфраструктуры в крупном производственном секторе!
Описание вакансии
ID 3267
DataOps
Senior+/TeamLead
РФ/РБ
Сфера: Производство (Табачная компания)
Период: 6+ месяцев
Тип запроса: Прямой
Требования:
Важно:
- Paimon
- Iceberg
- Spark/Flink
- ClickHouse
Задачи:
- Поддержка и развитие CI/CD пайплайнов для data-инфраструктуры.
- Организация и сопровождение Kubernetes-кластера: деплойменты, helm-чарты.
- Настройка и поддержка инфраструктуры для работы с DWH, Lakehouse и Streamhouse.
- Поддержка и администрирование вычислительных движков: Trino, Flink, StarRocks, Spark.
- Работа с системами хранения: Apache Iceberg, Paimon, Parquet, ORC, S3 (MinIO).
- Настройка CDC-процессов для сбора и синхронизации данных.
- Мониторинг и логирование сервисов, устранение инцидентов.
- Автоматизация рутинных задач, связанных с управлением экспериментальными окружениями (20+ машин).
- Взаимодействие с data-инженерами и аналитиками для обеспечения стабильности и прозрачности процессов.
Требования:
- Опыт работы с Kubernetes: деплойменты, helm.
- Опыт работы с системами CI/CD.
- Опыт администрирования и настройки вычислительных фреймворков (Spark, Flink или аналоги).
- Опыт работы с хранилищами данных (Iceberg, Paimon или схожие).
- Опыт работы с S3-совместимыми системами хранения (MinIO или AWS S3).
- Навыки автоматизации (Bash, Python, Groovy и др.).
- Знание Git, опыт работы с GitLab/Jira/Confluence.
- Понимание принципов DWH и потоковой обработки данных.
- Английский на уровне чтения технической документации.
Будет плюсом:
- Опыт настройки CDC (Change Data Capture).
- Знание Terraform или Ansible.
- Опыт работы с Trino, StarRocks.
- Опыт в построении Lakehouse/Streamhouse архитектур.
- Знание особенностей работы с Big Data-стеком.
Присылайте, пожалуйста, сразу с чек-листом, ФИО, личной почтой кандидата локацией и датой рождения!
Также подсвечивайте в каком формате работаете с кандидатом: Штатный сотрудник/ Рыночный кандидат и др.
*❗️**❗️**❗️Писать {{apply_contact}}⚡️**⚡️**⚡️**⚡️ С РЕЗЮМЕ В КОТОРОМ УКАЗАН ВОЗРАСТ И ЛОКАЦИЯ НАХОЖДЕНИЯ. Укажите 🆔*
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Terraform
- Kubernetes
- Helm
- Bash
- CI/CD
- Apache Spark
- Apache Iceberg
- Apache Flink
- CDC
- Ansible
- GitLab
- S3
- ClickHouse
- Trino
- StarRocks
- MinIO
- Apache Paimon
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с ключевым требованием вакансии и понимания преимуществ современных форматов таблиц.
В каких сценариях вы бы предпочли использовать Apache Paimon вместо Iceberg для построения Streamhouse?
Оценка навыков траблшутинга в распределенных системах.
С какими типичными проблемами производительности Flink в Kubernetes вы сталкивались и как их решали?
Проверка умения проектировать отказоустойчивые системы захвата данных.
Как вы организуете мониторинг и обработку сбоев в CDC-процессах при синхронизации данных в реальном времени?
Оценка навыков управления инфраструктурой как кодом.
Опишите ваш подход к управлению Helm-чартами для 20+ экспериментальных окружений: как вы избегаете дублирования кода?
Проверка лидерских качеств и архитектурного видения.
Как вы выстраиваете взаимодействие между DataOps и Data Engineering командами для минимизации инцидентов в DWH?
Похожие вакансии
Tech Lead Data Engineer / Руководитель сопровождения и развития СККД
ML Lead
Team Lead / Principal ML Engineer
Data аналитик TeamLead (Телекоммуникации)
Лид ML-аналитики в Нейросервисы
Тимлид команды data‑инженеров
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!