Kubernetes

#vacancy #DevOps #SRE #Kubernetes #DataLake #Spark #Flink #Kafka #Iceberg #MinIO #S3 #Senior Главный DevOps-инженер (Data Lake / S3 / Kubernetes / Альфа-Банк) 🏦 ⚙️ ID вакансии: A-169_Gul Ставка: до 370 000 руб. на руки в месяц. Грейд: Senior / Senior+. Загрузка: Full-time (полная занятость). Формат: Удалённо. Часовой пояс: строго МСК . Локация/Гражданство: РФ / РФ. Заказчик: Альфа-Банк . ⏳ Срок актуальности вакансии: до 12.08.2026. 📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85% (аутстаффинговая позиция). 🎯 Возможность: со временем перевод в штат Альфа-Банка. 💬 Важный комментарий от заказчика: «Не обязательно знать всё — таких людей найти сложно. Если кандидат знает хотя бы 50% из перечисленного, остальному можно будет обучить». Ищем Главного DevOps-инженера для сопровождения и эксплуатации Data Lake платформ в Альфа-Банке. Роль для зрелого SRE-инженера с глубокой экспертизой в distributed storage, Kubernetes и Big Data-компонентах. Предстоит обеспечивать надёжность высоконагруженных систем, проводить RCA/postmortem, автоматизировать эксплуатацию и взаимодействовать с командами Data Engineering. 🚀 Ключевые задачи: Сопровождение и эксплуатация Data Lake платформ. Поддержка S3 / Object Storage инфраструктуры. Мониторинг, диагностика и устранение инцидентов. Troubleshooting производительности платформы и storage-систем. Сопровождение Kubernetes и компонентов Data Lake: Apache Spark, Airflow, Flink, Kafka, Apache Iceberg. Проведение RCA и postmortem analysis. Автоматизация эксплуатационных задач. Взаимодействие с командами Data Engineering и инфраструктуры. Сопровождение Big Data Platform. 🎯 Самые критичные требования (приоритет при оценке): Глубокое понимание S3 / Object Storage и distributed storage architecture. Опыт сопровождения Kubernetes-платформ. Практический опыт эксплуатации компонентов Data Lake: Apache Spark, Airflow, Flink, Kafka, Apache Iceberg. Опыт эксплуатации MinIO / Object Storage решений. 🎯 Обязательные требования: ОС и распределённые системы: Экспертный опыт администрирования Linux. Опыт сопровождения высоконагруженных distributed systems. Хранилища: Глубокое понимание S3 / Object Storage и distributed storage architecture. Опыт эксплуатации MinIO / Object Storage решений. Понимание replication, erasure coding, consistency, fault tolerance. Kubernetes: Опыт сопровождения Kubernetes-платформ. Data Lake: Практический опыт эксплуатации компонентов Data Lake: Apache Spark, Airflow, Flink, Kafka, Apache Iceberg. Troubleshooting: Практический опыт troubleshooting: CPU, RAM, network, disk I/O, latency, throughput. Мониторинг: Опыт работы с observability stack: Prometheus, Grafana, alerting, log analysis. Автоматизация: Опыт автоматизации: Ansible, Terraform, Bash, Python. SRE-практики: Понимание incident/problem management и SRE-практик. Навыки RCA, postmortem analysis и повышения reliability платформ. 📲 Контакт для отклика: @hrwomenpro