DevOps / Data Platform (МГТС)

Работодатель:
Зарплата:
322 000 руб.
Опыт работы:
От 3 до 6 лет
Место работы:
Москва, Докучаев переулок, 9с1

МГТС — основной телекоммуникационный партнер города Москвы и часть экосистемы МТС. Проектируем, строим и эксплуатируем передовую телекоммуникационную инфраструктуру, развиваем и внедряем сети нового поколения, реализуем комплексные решения для Умного города.

Мы ищем DevOps-инженера.

Предстоит отвечать за инфраструктуру дата-платформы как за продукт: хранилище, оркестрацию, надёжность, безопасность и self-serve для команд данных. Это не роль «админа Kubernetes» и не «дата-инженера» в чистом виде — нам нужен инженер с DevOps-руками и системным DataOps-мышлением.

Сейчас у нас в работе действующее хранилище на MSSQL и lakehouse, который дошёл до MVP. Ближайшая большая задача — подготовить хранилище и вывести lakehouse-MVP в прод на Kubernetes, а вокруг него выстроить нормальную эксплуатацию: релизный цикл, мониторинг, бэкапы, ролевую модель. Параллельно — мигрировать источники и интерфейсы с действующего хранилища на новое.

Чем предстоит заниматься:

Принять и стабилизировать

  • разобраться в действующем хранилище: серверы, источники, интерфейсы текущего MSSQL;
  • разобраться в текущей инфраструктуре дата-платформы: S3-хранилище, оркестрация, мониторинг;
  • настроить и проверить бэкапы и восстановление — DR прогнать по-настоящему, а не на бумаге;
  • закрыть пробелы в алертинге и зафиксировать ключевые решения в ADR (часть контекста не задокументирована).

Релизный цикл и эксплуатация

  • настроить GitFlow и DataOps-workflow: контракты, тесты, CI/CD;
  • войти в релизный цикл: раскладка на прод, откаты, контроль выкаток;
  • оркестрация: часть сервисов интегрировать, часть развернуть и подключить; настроить DAG-и для поддержания здоровья платформы (health-checks, регламентные проверки);
  • развернуть и донастроить мониторинг (Grafana, Prometheus), завести метрики здоровья платформы.

Безопасность и доступ

  • управлять сертификатами (TLS/PKI): выпуск, ротация, контроль сроков;
  • ролевая модель через AD с ограничением прав на уровне инфраструктуры;
  • разграничивать доступ на уровне БД и каталога: важно, чтобы права, заданные в данных, доезжали до конечных интерфейсов — API, событий, SQL, — а не терялись по дороге.

Вывод lakehouse-MVP в прод

  • манифесты, шаблоны развёртывания, квоты для sandbox и прода, lifecycle-политики хранилища;
  • self-serve: быстрый и предсказуемый онбординг новых продуктов данных;
  • участвовать в планировании инфраструктурной составляющей новых проектов (миграция, масштабирование).

Что мы ждем от кандидата:

  • Kubernetes в проде: эксплуатация и умение довести сервис от рабочего состояния до устойчивого прод-развёртывания; переиспользуемые манифесты;
  • S3-совместимое хранилище (MinIO / Ceph RGW): развёртывание, мониторинг здоровья, расширение ёмкости, квоты, lifecycle;
  • бэкапы и восстановление: настройка, регламент, проверенный на практике DR;
  • CI/CD, GitFlow и DataOps-workflow, участие в релизном цикле и раскладке на прод;
  • оркестрация: развёртывание и интеграция сервисов, DAG-и поддержки здоровья;
  • IaC на Ansible (основной инструмент) и скриптинг на Python;
  • мониторинг и алертинг: Loki, Grafana, Prometheus; SLA/SLO и метрики здоровья;
  • готовность работать в регулируемом контуре под требования ФСТЭК: сертификаты (TLS/PKI), интеграция с AD, ролевая модель с ограничением прав;
  • понимание того, как роли и ограничения на уровне БД должны передаваться в интерфейсы — API, события, SQL.

Будет плюсом

  • опыт вывода lakehouse в прод и понимание data mesh — у нас MVP уже есть, дальше масштабируем вместе с командой;
  • разграничение доступа к данным: RLS / CLS на уровне Iceberg или каталога;
  • зрелый взгляд на продукты данных как атомарные единицы: онбординг, шаблоны, принципы self-serve;
  • Incident / event management, API-интеграции с корпоративными сервисами;
  • Go в дополнение к Python;
  • боевой опыт прохождения ФСТЭК, а не только готовность.

Мы предлагаем:

  • гибридный/удалённый формат работы;
  • отсутствие жесткого дресс-кода и гибкое начало рабочего дня 8:00-10:00, восьмичасовой рабочий день;
  • участие в профессиональных встречах клуба AI;
  • работу в современной надёжной цифровой компании;
  • Agile-культуру: продуктовые команды, Scrum и Kanban, демо-дни, внутренние митапы;
  • полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронные библиотеки, программы развития;
  • медицинскую страховку с 1 месяца со 100% покрытием расходов, включая стоматологию, страхование жизни и здоровья в поездках за рубеж. А еще можно застраховать родственников с корпоративной скидкой;
  • спортзал и массажный кабинет в офисе;
  • единую подписку МТС Premium — онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Music;
  • скидки и предложения от партнеров на фитнес, занятия английским и прочее.

#DevOps #dwh #Kubernetes #MSSQL #CI/CD #Python

Похожие вакансии

Team Lead Data Quality (в Ташкент)
HamkorBank

Опыт управления командой до 5 человек от 2 лет. Опыт работы с SQL от 4 лет. Опыт в Data Quality...

Data Engineer
PARI

Есть коммерческий опыт построения и оптимизации высоконагруженных систем потоковой обработки данных. — Уверенно работаешь с Apache Kafka и понимаешь принципы построения...

Senior C++ Engineer — AI/ML Runtime Integration (1С Platform Core)

C++17/20 — кодовая база активно мигрировала с C++03, задачи уровня memory management, аллокаторы, concurrency. - 5+ лет коммерческого...

Технический лидер DevOps практик
ИТ-Экспертиза

Глубокое понимание принципов работы операционных систем семейства Linux (systemd/initramfs и т.д). Опыт работы с Gitlab-CI, Docker, Grafana...

Fullstack Data-аналитик (middle/ senior) в службу бизнес аналитики и планирования в ВТБ Онлайн
Банк ВТБ (ПАО)

Опыт работы от 2-х лет на позициях, связанных с обработкой, анализом данных и построением витрин данных. Умение структурировать информацию...