Kubernetes

#vacancy #DBO #MLOps #BigData #Spark #Kafka #Kubernetes #Hadoop #Cassandra #PostgreSQL #AlfaBank #Senior Senior DBO MLOps (BigData / Streaming FeatureStore / Kubernetes / Альфа-Банк) 🗄 🤖 ID вакансии: JS-49_Gul Ставка: до 320 000 руб. на руки в месяц. Грейд: Senior. Загрузка: Full-time (полная занятость). Старт: ASAP. Формат: Удалённо. Локация/Гражданство: РФ / РФ. ⏳ Срок актуальности вакансии: до 10.09.2026. 📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85% (аутстаффинговая позиция). 🏢 О компании: Альфа-Банк, Центр развития MLOps-экспертизы. 🧩 О проекте: разработка единой MLOps-экосистемы банка, включающей среду разработки моделей, исполнения, Feature Store, AutoML, A/B-тестирование, RAG/LLMOps и систему обработки документов при помощи ИИ. Ищем Senior DBO MLOps для работы в Центре MLOps-экспертизы Альфа-Банка. Роль на стыке баз данных, BigData и MLOps — для специалиста, который умеет оптимизировать БД под высоконагруженные сценарии, конфигурировать инфраструктуру и масштабировать системы управления жизненным циклом ML-моделей. Предстоит работать с огромным технологическим стеком: от Hadoop/Spark/Kafka до Kubernetes/OpenShift и разнообразных СУБД (PostgreSQL, Cassandra, Scylla, Tarantool CS). 🚀 Ключевые задачи: Оптимизация настроек баз данных под BigData и Streaming FeatureStore . Конфигурирование и развёртывание инфраструктурных компонентов. Создание и поддержка пользовательских инструментов для работы в едином ML-контуре применения и обучения. Масштабирование разрабатываемых систем и инструментов для управления жизненным циклом моделей машинного обучения. 🎯 Обязательные требования (Hard Skills): BigData: Опыт конфигурирования и оптимизации BigData-решений от 2 лет . DevOps: Опыт DevOps от 3 лет : Docker, Helm, Jenkins/GitLab CI, Python . Инфраструктура: Опыт администрирования Kubernetes и/или MLOps-решений (будет преимуществом). BigData-стек: Опыт работы с Hadoop, Spark, Kafka, ELK . 🤝 Требования Soft Skills: Самостоятельность в доведении задач до результата. Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу. Полное погружение в инфраструктуру и команду. Командность, готовность помогать коллегам и пользователям. Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи. 🛠 Основной стек проекта: Вычисления и BigData: Spark, Hadoop (Spark, HDFS) . Базы данных: PostgreSQL . Cassandra . Scylla . Tarantool CS . Оркестрация и пайплайны: Airflow . ArgoWF . Хранилища: S3Minio . Контейнеризация и оркестрация: Docker . OpenShift / Kubernetes . Longhorn (storage). CI/CD и брокеры: Jenkins . Kafka . Кэш и мониторинг: Redis . ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana). Языки: Python . 💡 Будет плюсом: Опыт работы с Feature Store (Feast, Hopsworks и аналоги). Опыт администрирования OpenShift в enterprise-среде. Опыт работы с RAG/LLMOps -инфраструктурой. Понимание принципов работы ML-пайплайнов (train/inference). Опыт настройки мониторинга и алёртинга для BigData-систем. Опыт работы в банковском или финтех-секторе. Сертификации по Kubernetes (CKA, CKAD) или BigData-технологиям. 📲 Контакт для отклика: @hrwomenpro (При отклике, пожалуйста, сразу присылайте актуальное резюме с акцентом на опыт BigData, DevOps и администрирования БД, пишите ID вакансии: JS-49_Gul)