- Страна
- Россия
- Зарплата
- до 1 700 ₽
DevOps Middle
Оценка ИИИнтересный стек технологий (Big Data, Cloud) и высокая почасовая ставка. Однако проект очень краткосрочный (1 месяц), что снижает стабильность, и не указано название компании.
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 ИИСложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в Big Data стеке (Spark, Greenplum) и сжатыми сроками проекта (всего 1 месяц). Требуется умение быстро настраивать сетевое взаимодействие и мониторинг в облачной инфраструктуре.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИСтавка 1700 руб./час (около 270-300 тыс. руб. в месяц при полной занятости) соответствует верхней границе рыночных предложений для Middle DevOps инженеров в РФ, особенно для проектной работы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
DevOps Middle
Ставка: до 1700, с НДС
Локация: РФ
Гражданство: РФ
Срок привлечения: на 1 месяц, (старт: 05.11.2026)
Требования:
Инфраструктура и Cloud:
- Опыт развертывания и настройки managed-кластеров Spark (Yandex Data Proc, Google Dataproc, AWS EMR).
- Владение Terraform (или Ansible) для автоматизации инфраструктуры.
- Настройка сетевого взаимодействия (VPC, VPN, Security Groups) между Greenplum и Spark.
- Опыт работы с Docker и Kubernetes (если Spark запускается на K8s).
Big Data стек:
- Понимание архитектуры Greenplum и способов выгрузки данных (gpfdist, PXF, JDBC).
- Знание архитектуры Spark (Driver, Executor, History Server), умение управлять ресурсами кластера.
- Настройка оркестрации пайплайнов (Apache Airflow).
- Работа с форматами данных (Parquet, ORC, Avro).
Мониторинг и CI/CD:
- Настройка мониторинга и логирования для Spark-джобов (Prometheus, Grafana, ELK).
- Настройка CI/CD для деплоя Spark-приложений (GitLab CI, Jenkins).
Языки и утилиты:
- Python (PySpark) или Scala — для написания инфраструктурных скриптов и отладки.
- Bash-скриптинг
Откликнуться на запрос: Откликнуться
По вопросам партнерского сотрудничества: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Spark
- Yandex Data Proc
- Google Dataproc
- AWS EMR
- Terraform
- Ansible
- Greenplum
- Docker
- Kubernetes
- Apache Airflow
- Parquet
- Avro
- Prometheus
- Grafana
- ELK stack
- GitLab CI
- Jenkins
- Python
- PySpark
- Scala
- Bash
Возможные вопросы на собеседовании
Проект предполагает интеграцию этих систем, важно понимать методы обмена данными.
Какие преимущества и недостатки использования PXF по сравнению с gpfdist вы видите при выгрузке данных из Greenplum в Spark?
Вакансия требует опыта с managed-сервисами, важно знать специфику Yandex Cloud.
С какими основными сложностями вы сталкивались при развертывании Yandex Data Proc через Terraform?
Эффективное использование ресурсов критично для Spark-кластеров.
Как вы подходите к тюнингу ресурсов (memory overhead, количество исполнителей) для Spark-приложений в условиях ограниченного бюджета облака?
Мониторинг джобов — одно из требований вакансии.
Как настроить сбор метрик Spark в Prometheus, если кластер развернут в изолированной VPC?
Проект краткосрочный, важно понимать навыки автоматизации.
Опишите ваш подход к организации CI/CD пайплайна для Spark-приложений с использованием GitLab CI.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
