DataOps-инженер

О вакансии

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Команда развивает корпоративное хранилище данных компании в рамках центра управления данных: занимается развитием ядра хранилища, а также отвечает за ряд прикладных задач для бизнеса.

Обязанности Настройка и поддержка дата-продуктов и инфраструктуры вокруг них. Контроль инцидентов инфраструктуры, обеспечение надёжности и observability; Сопровождение текущих интеграций и участие в создании новых; Помощь командам разработки и аналитики в быстром и безопасном выкатывании обновлений; Поддержание порядка в инфраструктуре, где работают базы данных и сервисы обработки; Создание новой инфраструктуры для новых продуктов и участие в построении платформы данных. Требования Уверенное владение SQL: написание сложных запросов, понимание того, как базы данных их выполняют, и умение их ускорять. Опыт работы с аналитическими базами данных (например, ClickHouse, Greenplum) и обычными реляционными (PostgreSQL). Понимание того, как устроена сборка и трансформация данных (ETL/ELT). Знание принципов работы и архитектуры различных СУБД. Опыт работы с основными инструментами DBA: создание пользователей, ролевая модель, инструменты бэкапирования и восстановления, траблшутинг. Опыт работы, развёртывания и администрирования Apache Airflow или схожих систем (Dagster, Prefect). Умение писать понятные сценарии сборки и корректно обрабатывать сбои и перезапуски. Уверенное использование Python и Bash для написания скриптов и автоматизации задач. Хорошее понимание Linux на уровне системного администрирования. Опыт работы с Docker: сборка и оптимизация контейнеров, использование окружений, docker-compose. Настройка процессов CI/CD (GitLab, GitHub Actions или Jenkins) для автоматической проверки и деплоя кода. Опыт с Prometheus, Graphite, Zabbix и другими системами мониторинга и алертинга. Опыт с системами мониторинга и дашбордами (Grafana, Loki). Использование ELK-стека и аналогичных систем хранения и обработки логов. Условия Гибридный формат работы (современный офис в Москве, м. Проспект Мира); Льготные ипотечные условия кредитования; Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких; ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких; Корпоративная пенсионная программа; Детский отдых и подарки за счет Компании; Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.