DevOps инженер
Оценка ИИЮзтех — известная компания с сильной экспертизой. Стек технологий современный и востребованный (Big Data/AI), а удаленный формат работы делает вакансию очень привлекательной.
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 ИИРоль требует глубоких знаний не только в стандартном DevOps стеке (K8s, Linux), но и в специфических инструментах обработки данных (Spark, Flink, Iceberg). Работа в Big Data проектах подразумевает высокую ответственность за стабильность пайплайнов данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии не указан точный уровень дохода, однако для DevOps-инженеров со специализацией в Big Data на российском и глобальном рынках зарплаты обычно выше среднего по рынку DevOps. Указанный диапазон отражает текущие реалии для специалистов уровня Middle+/Senior.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
DevOps инженер
Стек: Linux, Kubernetes, Apache Spark, Airflow, Flink, Kafka, Apache Iceberg, S3
Юзтех – группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: Хранилище данных (DWH), Большие данные (BigData), Искусственный интеллект / Маш…
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Linux
- Kubernetes
- Apache Spark
- Airflow
- Apache Flink
- Apache Kafka
- Apache Iceberg
- S3
- Big Data
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с Big Data, где Spark является ключевым компонентом. Инженеру нужно понимать, как оптимизировать ресурсы.
Как вы настраиваете динамическое выделение ресурсов (Dynamic Allocation) в Spark при запуске в Kubernetes?
Iceberg — современный формат таблиц, требующий специфического обслуживания инфраструктуры хранения.
Какие основные преимущества использования Apache Iceberg по сравнению с обычным Hive-форматом вы видите с точки зрения эксплуатации?
Kafka — критический узел в потоковой обработке данных. Важно уметь диагностировать проблемы производительности.
Как вы мониторите задержку (lag) в Kafka и какие действия предпринимаете при её резком росте?
Airflow используется для оркестрации. DevOps должен уметь масштабировать его компоненты.
Какой исполнитель (Executor) в Airflow вы бы выбрали для высоконагруженного кластера и почему?
Безопасность и изоляция данных в S3-совместимых хранилищах.
Как вы организуете управление доступом (IAM/Policies) к бакетам S3 для различных сервисов в кластере Kubernetes?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
