- Страна
- Россия
Senior / Senior+ SRE / DevOps Engineer
Оценка ИИИнтересный стек технологий для инженеров, желающих развиваться в Big Data Infrastructure. Удаленный формат работы по РФ и высокий уровень позиции делают вакансию привлекательной, несмотря на отсутствие указанной вилки.
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 глубокой экспертизы в специфическом стеке Data Lake (Spark, Flink, Iceberg) и архитектуре распределенных хранилищ, что выше среднего уровня обычного DevOps-инженера. Senior+ уровень подразумевает высокую ответственность за стабильность критически важных систем хранения данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior/Senior+ SRE в РФ с таким специфическим стеком (Data Lake) рыночные зарплаты обычно начинаются от 350 000 рублей и могут достигать 550 000+ рублей. Отсутствие указанной зарплаты в объявлении требует уточнения на первом этапе интервью.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Senior / Senior+ SRE / DevOps Engineer
#SeniorSRE #SeniorDevOps #DevOpsEngineer #SRE #DevOps #Kafka #РФ #Удаленно
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. Не обязательно все, если знаете часть (50%) то остальному, можно будет обучить.
Локация:*📍*Удалённо, РФ.
Контакт для отклика: Откликнуться +CV
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- S3
- Object Storage
- Kubernetes
- Apache Spark
- Airflow
- Flink
- Kafka
- Apache Iceberg
- MinIO
- SRE
- DevOps
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия делает упор на S3 и распределенные хранилища. Важно понимать, как кандидат решает проблемы консистентности и доступности.
Расскажите о наиболее сложных проблемах производительности или консистентности в S3-совместимых хранилищах, с которыми вы сталкивались, и как вы их решали?
Работа с Data Lake требует понимания специфики обработки данных.
Какие ключевые метрики вы бы мониторили для кластера Apache Flink или Spark в продакшене для обеспечения SLA?
Kubernetes является базовым требованием.
Опишите ваш опыт развертывания и эксплуатации stateful-приложений в Kubernetes. С какими трудностями при управлении хранилищами (PV/PVC) вы сталкивались?
Kafka — критический компонент инфраструктуры.
Как вы подходите к планированию емкости (capacity planning) и обеспечению отказоустойчивости кластера Kafka при резком росте объема данных?
Проверка навыков автоматизации и управления изменениями.
Как вы организуете процесс CI/CD для инфраструктурных компонентов Data Lake, чтобы минимизировать риски при обновлении версий (например, Airflow или Kafka)?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
