- Страна
- Россия
- Зарплата
- 280 000 ₽ – 320 000 ₽
DevOps-инженер
Оценка ИИХорошая зарплата для РФ рынка и интересный стек технологий (AI/ML инфраструктура). Однако ограничение по локации (только Москва) и оформление через ИП могут подойти не всем.
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 требованием работы в закрытых контурах без интернета и специфическим стеком для ML-инфраструктуры (KubeRay, GPU ноды). Требуется глубокое понимание Kubespray и опыт развертывания 'on-premise' решений.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (280 000 – 320 000 ₽ на руки) соответствует среднерыночным показателям для Senior DevOps инженера в Москве, хотя для специалистов с глубоким знанием GPU-инфраструктуры верхняя планка могла бы быть выше.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
DevOps в 3tm
*💰*280 000 ₽ – 320 000 ₽ на руки
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, гражданство — РФ, локация — только МСК, оформление — ИП.
*📌*Наши ожидания:
– опыт работы DevOps от 4 лет;
– практический production-опыт с Kubernetes;
– уверенный Kubespray — самостоятельное развертывание кластера с нуля и понимание его архитектуры;
– опыт работы в закрытых контурах без доступа к интернету;
– умение самостоятельно готовить инфраструктуру для офлайн развертывания;
– уверенное знание Linux, Ansible, Terraform, Docker / Container Registry;
– опыт работы KubeRay Operator, NVIDIA Device Plugin;
– Kafka, ClickHouse, Postgres, Qdrant, Traefik, Opensearch, Nats, NACK;
– умение настраивать ноды с GPU;
– опыт внедрения решений у внешних заказчиков;
– опыт с VK Cloud, OpenStack будет плюсом.
*✍🏼*Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Kubernetes
- Kubespray
- Linux
- Ansible
- Terraform
- Docker
- Kafka
- ClickHouse
- PostgreSQL
- Qdrant
- Traefik
- OpenSearch
- NATS
- NVIDIA Device Plugin
- KubeRay
- OpenStack
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу в изолированных средах. Важно понимать, как кандидат организует доставку образов и зависимостей.
Расскажите о вашем опыте подготовки инфраструктуры для офлайн-развертывания. Как вы организуете зеркалирование репозиториев и Container Registry в закрытом контуре?
Kubespray указан как ключевой навык для развертывания с нуля.
С какими основными трудностями вы сталкивались при использовании Kubespray для развертывания production-кластеров? Как вы кастомизируете роли Ansible под специфические требования заказчика?
В стеке упомянуты NVIDIA Device Plugin и KubeRay, что указывает на задачи машинного обучения.
Каковы особенности настройки и мониторинга Kubernetes-нод с GPU? Как вы обеспечиваете изоляцию и эффективное распределение ресурсов между ML-воркloadами?
Работа с внешними заказчиками требует навыков коммуникации и адаптации решений.
Опишите ваш опыт внедрения инфраструктурных решений на стороне внешнего заказчика. Как вы решали конфликты между требованиями безопасности заказчика и технической необходимостью?
В списке технологий указаны Qdrant и Nats, что требует понимания их специфики в K8s.
Был ли у вас опыт эксплуатации векторных БД (Qdrant) или Nats в Kubernetes? Какие стратегии бэкапа и обеспечения высокой доступности вы применяли для этих компонентов?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
