DevOps-инженер
Summary
DevOps engineer designs, deploys, and maintains cloud/local infrastructure, automates CI/CD pipelines, manages Kubernetes clusters, and optimizes service performance for a company specializing in IoT, video analytics, and fleet management solutions.
Компания «SKAI» – разработчик и интегратор IT-решений по снижению рисков для жизни и здоровья сотрудников, повышению экономической эффективности корпоративных автопарков.
Приглашаем тебя стать частью нашей дружной команды на позиции DevOps-инженера.
Мы предлагаем:
- Работа в ИТ аккредитованной компании;
- Удаленный формат работы;
- График работы: 5/2, 8 часовой рабочий день, гибкое начало рабочего дня;
- Корпоративный ДМС;
- Дополнительные дни "Day Off", с сохранением заработной платы;
- Возможности внутри компании для создания лучшего на рынке продукта (сильная команда разработки, вижен и стратегия, маркетинговые ресурсы);
- Интересная и перспективная сфера: IoT для транспорта, BigData, Видеоаналитика, нейронные сети и геймификация.
- Проектирование, развертывание и поддержка облачной и локальной инфраструктуры.
- Автоматизация процессов CI/CD, настройка пайплайнов сборки и деплоя.
- Управление кластерами Kubernetes, написание Helm-чартов, внедрение GitOps-подходов.
- Настройка и поддержка систем мониторинга, алертинга и логирования.
- Оптимизация производительности и отказоустойчивости сервисов.
- Участие в миграции legacy-систем в современные инфраструктурные решения.
- Взаимодействие с командами разработки, тестирования и безопасности для обеспечения бесперебойной работы сервисов.
- Решение инцидентов, проведение root cause analysis (RCA), post mortem.
- Опыт работы в DevOps/SRE от 3 лет.
- Глубокие знания и практический опыт работы с:
- Контейнеризация и оркестрация: Kubernetes, Docker, Helm, ArgoCD.
- CI/CD: GitLab CI.
- Мониторинг и логирование: Prometheus, Grafana, ELK, VictoriaMetrics, Jaeger.
- Базы данных и очереди: PostgreSQL, Redis, Kafka, ClickHouse.
- Прокси и балансировка: Ingress, Nginx, Haproxy
Будет плюсом:
- Опыт миграции сервисов в Kubernetes, оптимизации инфраструктуры, автоматизации процессов.
- Умение работать с высоконагруженными системами и распределенными командами.
- Опыт работы с ML-проектами или BigData-стеком
- Опыт работы с HyperV