Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Команда создаёт API-сервисы для ML-моделей и разворачивает их в контейнеризованной инфраструктуре на OpenShift. Проект обеспечивает быстрое, безопасное и масштабируемое получение синтетических данных для тестирования, аналитики, машинного обучения и других бизнес-задач при работе с большими объёмами данных без риска раскрытия конфиденциальной информации.
задачи
Развивать и поддерживать инфраструктуру для обучения и эксплуатации ML-моделей;
Автоматизировать процессы сборки, тестирования и доставки сервисов генерации синтетических данных;
Обеспечивать высокую доступность, масштабируемость и отказоустойчивость сервисов;
Внедрять и развивать практики DevOps и DataOps в команде;
Взаимодействовать с разработчиками, ML-инженерами и аналитиками для оптимизации рабочих процессов.
требования
Глубоко знать Linux: уверенно администрировать системы, работать с сетью, iptables и nftables, диагностировать производительность;
Иметь экспертизу в Kubernetes и OpenShift, разворачивать и настраивать кластеры, управлять квотами и устранять сложные проблемы;
Владеть GitOps-инструментами, глубоко понимать ArgoCD или аналогичные инструменты, писать и поддерживать сложные пайплайны развёртывания;
Уметь автоматизировать задачи с помощью Ansible, Python или Golang;
Иметь опыт написания ролей Ansible для сложной конфигурации;
Уметь программировать на Python или Golang для создания инструментов автоматизации;
Глубоко понимать сетевые технологии и безопасность;
Иметь опыт работы с Service Mesh и Istio, внедрения mTLS, настройки политик авторизации и инфраструктуры открытых ключей PKI;
Понимать принципы работы сертификатов;
Иметь опыт настройки систем сбора логов и метрик ELK, Prometheus и Grafana;
Знать лучшие практики создания контейнеров и Dockerfile, иметь опыт работы с distroless-образами;
Иметь опыт внедрения и администрирования HashiCorp Vault, настройки секретов и интеграции с CI/CD и приложениями;
Иметь опыт настройки и поддержки сложных пайплайнов Jenkins, интеграции с системами контроля версий и инструментами автоматизации;
Иметь опыт развёртывания и эксплуатации Istio в Kubernetes, настройки политик безопасности, маршрутизации и мониторинга;
Уметь администрировать PostgreSQL, оптимизировать производительность, выполнять резервное копирование, восстановление и репликацию;
Иметь опыт работы с хранилищами данных Hive, писать и оптимизировать запросы, интегрировать их с экосистемой Hadoop;
Уметь писать сложные Bash-скрипты для автоматизации задач администрирования и DevOps-процессов.
условия
Офис в Москве на набережной Новоданиловской, 10, рядом с метро «Тульская» и станцией «Верхние котлы»;
Возможность выбрать удобный график: офис или гибрид;
Ежегодный пересмотр зарплаты;
Годовая премия;
Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
Расширенный ДМС;
Льготное страхование для семьи;
Корпоративная пенсионная программа;
Льготный дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
Подписка Прайм с возможностью совместного использования с тремя близкими;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
.svg)
