- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Главный DevOps-инженер (Data Lake)
Оценка ИИПозиция в крупном банке с современным стеком технологий (Big Data, S3, K8s) и удаленным форматом работы. Высокий уровень ответственности и интересные инженерные задачи компенсируют строгие требования к гражданству и локации.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует экспертного уровня владения специфическим стеком Data Lake и глубоких знаний архитектуры распределенных хранилищ. Высокая ответственность за высоконагруженные банковские системы и необходимость проведения сложного RCA повышают порог входа.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана фиксированная сумма, требуется предложение ставки от кандидата. Для позиции уровня Lead/Principal DevOps в банковском секторе РФ рыночные вилки обычно начинаются от 400 000 руб. gross.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме прямо сейчас, чтобы возглавить развитие Data Lake платформы в крупном банке!
Описание вакансии
Главный DevOps-инженер
*❗️*При подаче кандидата обязательно укажите:
желаемую ставку (руб./час, с учетом НДС);
текущую gross-зарплату специалиста.
Гражданство: РФ
Локация: РФ
Формат работы: удаленка (строго по времени Мск)
Проект: Банк *🚩*
Требования:
Все требования должны быть отражены в резюме
• Критичные требования: глубокое понимание S3/Object Storage и distributed storage architecture;
опыт сопровождения Kubernetes-платформ;
практический опыт эксплуатации компонентов Data Lake: Apache Spark, Airflow, Flink, Kafka, Apache Iceberg;
опыт эксплуатации MinIO / Object Storage решений
• Экспертный опыт администрирования Linux
• Опыт сопровождения высоконагруженных distributed systems
• Глубокое понимание S3/Object Storage и distributed storage architecture
• Опыт сопровождения Kubernetes-платформ
• Практический опыт эксплуатации компонентов Data Lake: Apache Spark, Airflow, Flink, Kafka, Apache Iceberg
• Опыт эксплуатации MinIO / Object Storage решений
• Понимание replication, erasure coding, consistency, fault tolerance
• Практический опыт troubleshooting: CPU, RAM, network, disk I/O, latency, throughput
• Опыт работы с observability stack: Prometheus, Grafana, alerting, log analysis
• Опыт автоматизации: Ansible, Terraform, Bash, Python
• Понимание incident/problem management и SRE-практик
• Навыки RCA, postmortem analysis и повышения reliability платформ
Задачи:
• Сопровождение и эксплуатация Data Lake платформ
• Поддержка S3/Object Storage инфраструктуры
• Мониторинг, диагностика и устранение инцидентов
• Troubleshooting производительности платформы и storage систем
• Сопровождение Kubernetes и компонентов Data Lake: Apache Spark, Airflow, Flink, Kafka, Apache Iceberg
• Проведение RCA и postmortem analysis
• Автоматизация эксплуатационных задач
• Взаимодействие с командами Data Engineering и инфраструктуры
• Сопровождение Big Data Platform
Откликнуться на запрос: Откликнуться
По вопросам партнерского сотрудничества: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- S3
- Object Storage
- Kubernetes
- Apache Spark
- Airflow
- Flink
- Kafka
- Apache Iceberg
- MinIO
- Linux
- Ansible
- Terraform
- Python
- Prometheus
- Grafana
- SRE
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия требует глубокого понимания distributed storage architecture.
Расскажите о механизмах Erasure Coding и Replication: в каких сценариях вы выберете тот или иной подход для S3 хранилища?
Критическое требование — опыт с компонентами Data Lake.
С какими типичными проблемами производительности Apache Spark в связке с S3 вы сталкивались и как их решали?
Работа предполагает сопровождение Kubernetes-платформ.
Как вы организуете мониторинг и алертинг для stateful-приложений в Kubernetes, критичных к задержкам дискового ввода-вывода?
Упоминается необходимость проведения RCA и postmortem.
Опишите ваш самый сложный кейс troubleshooting в распределенной системе: как вы локализовали проблему и какие меры приняли для предотвращения рецидива?
Требуется опыт автоматизации инфраструктуры.
Как вы обеспечиваете консистентность конфигураций при использовании Terraform и Ansible в среде с множеством зависимых компонентов Data Lake?
Похожие вакансии
DevOps/SRE Engineer (Proxy)
Senior / Lead DevOps (Platform / SRE)
DevOps Middle
Senior DevOps Engineer
DevOps Engineer (Middle)
Devops Middle и выше
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!