Devops engineer (Data)
Оценка ИИПривлекательная вакансия для опытных инженеров с редким стеком (DataOps). Удаленный формат, работа в финтехе и использование современных инструментов (Nessie, DBT) делают позицию конкурентной, несмотря на отсутствие указанной зарплаты.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний не только в классическом DevOps (AWS, K8s, CI/CD), но и в специфическом стеке DataOps (Spark, Airflow, Project Nessie, DBT). Требуется опыт от 5 лет и свободный английский для работы в финтех-среде.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана зарплата, однако для позиции Senior DataOps/DevOps уровня 5+ лет в международном финтехе рыночные ставки обычно начинаются от $5000-6000 при B2B контракте. Предлагаемый стек технологий является нишевым и высокооплачиваемым.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
#vacancy #вакансия #devops #fintech #dataops #fulltime #remote
Devops engineer (Data)
Формат: remote
Оформление: b2b
Занятость: full-time
Английский: B2+
We’re looking for a DevOps Engineer (Data Focus) to strengthen our Data Engineering team.
This role is all about building and maintaining reliable, scalable, and observable data infrastructure that powers our trading research and production systems.
Responsibilities
• Design, implement, and maintain DevOps tooling for data pipelines and data platforms.
• Support and automate ETL workflows (e.g. Spark, Airflow).
• Build and manage monitoring and observability for data quality (DBT), data pipelines, and storage systems.
• Implement and maintain data storage infrastructure on AWS (S3, EC2, networking).
• Integrate and support Project Nessie as a transactional catalog for Data Lakes with Git-like semantics.
• Work closely with Data Engineers to ensure smooth deployment, versioning, and scaling of data jobs and pipelines.
• Automate deployment and CI/CD processes with GitLab CI/CD.
• Ensure security best practices for sensitive data handling.
• Write infrastructure automation using Python/Bash/Ansible.
• Document systems, pipelines, and DevOps processes.
Qualifications
• 5+ years in a DevOps / IT Ops / DataOps role, with hands-on experience in data-related infrastructure.
• Strong Linux knowledge (networking, kernel tuning, performance optimization).
• Hands-on experience with Airflow, ClickHouse, DBT, Spark, and Project Nessie.
• Solid knowledge of AWS services (S3, EC2, IAM, networking).
• Proficiency in scripting and automation (Python, Bash, Ansible).
• Experience with CI/CD pipelines (GitLab).
• Experience with monitoring stacks (Prometheus, Grafana, ELK).
• Familiarity with containerization and orchestration (Docker, Kubernetes).
• Understanding of data governance concepts.
• Strong communication skills and a proactive, ownership-driven mindset.
Nice-to-Have
• Experience with real-time data streaming.
• Knowledge of infrastructure as code (Terraform).
• Familiarity with security in data engineering (IAM, encryption, access control).
• Background in high-performance systems or trading environments.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- DevOps
- DataOps
- Linux
- Apache Airflow
- ClickHouse
- dbt
- Apache Spark
- Project Nessie
- AWS
- Amazon S3
- Amazon EC2
- Python
- Bash
- Ansible
- GitLab CI/CD
- Prometheus
- Grafana
- ELK stack
- Docker
- Kubernetes
- Terraform
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с транзакционными каталогами для Data Lake, что является ключевым требованием вакансии.
Расскажите о вашем опыте работы с Project Nessie. Какие преимущества дает Git-подобная семантика для управления данными?
Оценка навыков обеспечения надежности и наблюдаемости данных.
Как вы организуете мониторинг качества данных с использованием DBT в рамках CI/CD пайплайна?
Проверка навыков оптимизации производительности в высоконагруженных системах.
С какими проблемами производительности ClickHouse вы сталкивались и как их решали на уровне инфраструктуры или конфигурации?
Оценка умения автоматизировать сложные процессы обработки данных.
Опишите ваш подход к автоматизации развертывания и масштабирования Spark-задач в Kubernetes.
Проверка знаний в области безопасности данных, критически важных для финтеха.
Какие лучшие практики безопасности вы применяете при работе с чувствительными данными в AWS S3 и IAM?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
