- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

DevOps Engineer (ГИС НБГИ)
Масштабный государственный проект национального значения с уникальными задачами (генетика, HPC, огромные данные). Несмотря на специфический стек (Docker Swarm, Astra), это отличный кейс для работы с высоконагруженными защищенными системами.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена работой в закрытом контуре (гостайна), строгими требованиями К1 и ЗОО КИИ, а также специфическим стеком (Astra Linux, GitFlic, Docker Swarm). Требуется опыт работы с огромными объемами данных (50 Пбайт) и высокопроизводительными вычислениями (HPC).
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, однако для DevOps-инженеров, работающих с госсектором и имеющих допуск к спецконтурам, рыночные ставки обычно соответствуют уровню Senior. Учитывая сложность инфраструктуры и требования к безопасности, компенсация должна быть выше средней по рынку.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в НИЦ «Курчатовский институт» уже сейчас
Примите участие в создании национальной базы генетических данных — пишите рекрутеру прямо сейчас!
Описание вакансии
ID 3169
DevOps
Локация РФ
Общее ТЗ по контракту https://docs.google.com/document/d/1rnxZjFRSDnTkyS4PKckWLb3OEIetNZaM/edit?rtpof=true&tab=t.0
Ключевое п. 3.3 там описание функционала по разрабатываемому ПО
О проекте
Государственный проект по созданию и развитию Государственной информационной системы в области генетической информации — Национальной базы генетической информации (ГИС НБГИ).
Оператор системы — НИЦ «Курчатовский институт».
Заказчик — Министерство науки и высшего образования РФ.
Система создаётся для централизованного хранения, депонирования, анализа и предоставления генетической информации.
______________________________________
Цели проекта
• Обеспечение национальной безопасности.
• Обеспечение охраны жизни и здоровья граждан.
• Обеспечение суверенитета РФ в сфере хранения и использования генетических данных.
• Обеспечение обмена генетической информацией между федеральными органами власти, регионами, местным самоуправлением и обладателями данных в рамках генно-инженерной деятельности.
______________________________________
Задачи / функции системы
• Хранение генетической информации по широкому спектру биообразцов (кроме персонифицированных данных человека и особо опасных патогенов).
• Поиск по метаданным, таксономии и по гомологии.
• Классификация генетической информации.
• Визуализация данных в геномном браузере.
• Обработка генетических данных (в т.ч. с использованием технологий машинного обучения).
• Разработка конвейеров для обработки ГД
• Среда для взаимодействия с другими пользователями
• Интеграция с ведомственными информационными системами.
Особенности системы
• Три контура системы:
o открытый (общедоступная информация),
o конфиденциальный (коммерческая тайна и персональные данные),
o специальный (государственная тайна). – ключевой контур, с которым будет вестись работа
Классификация системы:
• ЗОО КИИ
• Класс защищенности - К1
• Строгие требования к российскому ПО и оборудованию (включение в реестры, сертификация ФСТЭК/ФСБ).
Система обеспечивает
• Хранение генетических данных объёмом более 50 Пбайт (в 3-х контурах).
• Работу до 10 000 одновременных пользователей.
• Выполнение 100 параллельных биоинформатических задач.
• Передачу данных по каналам 10 Гбит/с.
• Использование HPC-кластера, облака и контейнерной инфраструктуры.
Основная задача - работа с образами, контроль работоспособности систем
Стек (кратко)
Docker / docker-compose / Docker Swarm, GitFlic CI/CD, Linux (Astra / ALD Pro), PostgreSQL, D, Redis, Elasticsearch 9, S3, Nextflow-раннеры, Nginx,Prometheus/Grafana, Ansible
Стек (подробно) Docker / Docker Swarm (стеки, сервисы, сети, секреты, реплики), GitFlic CI/CD (пайплайны, сборка и публикация образов, реестр), Linux (Astra Linux, ALD Pro), PostgreSQL, Redis (cmd/ntf, Streams), Elasticsearch 9, S3-совместимые хранилища, Nextflow-раннеры, Nginx, TLS, КриптоПро, Tomcat, Prometheus/Grafana, Ansible, Bash/Shell, Alembic, Liquibase, structlog, резервное копирование и восстановление данных, DEV/СК/ПРОД-инфраструктура, доменная инфраструктура ALD Pro.
*⚡️**⚡️**⚡️*писать Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Docker
- Docker Swarm
- Ansible
- PostgreSQL
- Redis
- ElasticSearch
- Nginx
- Prometheus
- Grafana
- Linux
- Astra Linux
- Bash
- Shell
- GitFlic
- CI/CD
- S3
- Nextflow
- Alembic
- Liquibase
- Tomcat
Возможные вопросы на собеседовании
Проект использует Astra Linux и ALD Pro. Важно понимать опыт кандидата с отечественными ОС в условиях импортозамещения.
Расскажите о вашем опыте администрирования Astra Linux и настройки доменной инфраструктуры на базе ALD Pro. С какими специфическими ограничениями вы сталкивались?
Система относится к классу К1 и ЗОО КИИ. Это требует знаний в области ИБ.
Какие особенности настройки CI/CD и Docker-контейнеров необходимо учитывать при работе в контурах с требованиями ФСТЭК и ФСБ (класс К1)?
В стеке указан Docker Swarm вместо более привычного Kubernetes. Важно проверить владение именно этим инструментом.
Опишите ваш опыт работы с Docker Swarm: как вы организуете управление секретами, сетями и обновление сервисов без простоя (rolling updates)?
Система обрабатывает 50 Пбайт данных и использует S3 и HPC.
Как бы вы организовали мониторинг и резервное копирование для системы с объемом данных в десятки петабайт, учитывая использование S3-хранилищ?
Упоминаются Nextflow-раннеры для биоинформатических задач.
Сталкивались ли вы с развертыванием и оптимизацией Nextflow или других систем управления научными конвейерами (workflow managers)?
Похожие вакансии
SRE инженер
Devops-инженер
Middle специалист в команду сопровождения (DevOps/SRE)
Middle DevOps-инженер (команда сопровождения интеграционных платформ)
Middle DevOps-инженер (команда сопровождения)
Миддл / Миддл+ DevOps-инженер
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!