- Страна
- Россия
- Зарплата
- 250 000 ₽ – 280 000 ₽
DevOps Engineer (проектная деятельность)
Оценка ИИИнтересный проект с глубоким техническим стеком и работой с современными технологиями (AI/ML инфраструктура). Однако проектный характер деятельности и гибридный формат в Москве могут подойти не всем.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием опыта работы в закрытых (air-gapped) контурах и необходимостью самостоятельного развертывания кластеров через Kubespray. От кандидата ожидается полная автономность в вопросах внедрения продукта у заказчика.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемый доход 250 000 – 280 000 рублей соответствует рыночному уровню для Middle+/Senior DevOps инженеров в России, однако находится ближе к нижней границе для специалистов с глубоким знанием Kubernetes и опытом работы в закрытых контурах.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Откликнитесь в Redev уже сейчас
Отправьте свое резюме @redev_hr и станьте ключевым звеном в реализации сложных инфраструктурных проектов!
Описание вакансии
#вакансия #гибрид #devops
Компания: .redev
Трудоустройство: ИП, ГПХ
Доход: 250 000- 280 000
🚀 DevOps Engineer (проектная деятельность)
Ищем Middle+ /Senior DevOps, который умеет не только поддерживать Kubernetes, но и самостоятельно поднимать инфраструктуру и внедрять продукт у заказчика, в том числе в закрытых контурах.
Что предстоит делать
— Разворачивать и эксплуатировать Kubernetes в production
— Самостоятельно поднимать кластеры с нуля через Kubespray
— Работать в air-gapped / закрытых контурах без доступа в интернет
— Готовить пакеты, container images и зависимости для offline-развертывания
— Устанавливать и настраивать сервисы через Helm
— Дорабатывать Helm-чарты в процессе внедрения
— Диагностировать и устранять проблемы Kubernetes / Helm / Linux
— Самостоятельно доводить внедрение: от подготовки инфраструктуры до запуска и эксплуатации продукта
Kubernetes, Kubespray, Helm, Docker, Container Registry, Linux, Ansible, Terraform
Kafka, ClickHouse, PostgreSQL, Qdrant, OpenSearch, NATS, NACK, Traefik, VK Cloud, OpenStack, KubeRay Operator, NVIDIA Device Plugin
Что обязательно
✅ 4–5+ лет в DevOps
✅ Практический production-опыт с Kubernetes
✅ Уверенный Kubespray — развертывание кластера с нуля и понимание его архитектуры
✅ Опыт работы в air-gapped / offline-средах
✅ Умение самостоятельно готовить инфраструктуру и зависимости для offline deployment
✅ Хорошее знание Linux, Ansible, Terraform, Docker / Container Registry
✅ Опыт внедрения решений у заказчиков
✅ Способность самостоятельно вести внедрение до результата
⭐️ Будет плюсом: VK Cloud, OpenStack, опыт с Kafka / ClickHouse / PostgreSQL / Qdrant / OpenSearch и Kubernetes-операторами.
Формат
📍 РФ, Москва
🔄 Гибрид
Резюме 👉🏻 Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Kubernetes
- Kubespray
- Helm
- Docker
- Linux
- Ansible
- Terraform
- Kafka
- ClickHouse
- PostgreSQL
- OpenSearch
- Traefik
- OpenStack
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу в изолированных сетях. Важно понимать, как кандидат решает проблему доставки зависимостей.
Расскажите о вашем опыте работы в air-gapped окружениях. Как вы организуете доставку образов и Helm-чартов в закрытый контур?
Kubespray заявлен как ключевой инструмент для развертывания с нуля.
С какими основными трудностями вы сталкивались при использовании Kubespray и как вы кастомизировали Ansible-роли под специфические нужды проекта?
Работа с данными — важная часть стека (Kafka, ClickHouse, PostgreSQL).
Каков ваш опыт эксплуатации stateful-приложений в Kubernetes? Как вы обеспечиваете сохранность данных и мониторинг баз данных в кластере?
Внедрение у заказчика требует навыков отладки на месте.
Опишите ваш алгоритм действий, если после деплоя через Helm сервис не запускается в закрытом контуре, а логи не дают однозначного ответа.
Упоминание KubeRay и NVIDIA Device Plugin намекает на работу с ML-нагрузками.
