Инженер/DBA PostgreSQL в кластер DBMS & Storage

Дата размещения вакансии: 13.09.2024
Работодатель: Ecom.tech
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Овчинниковская набережная 18/1с2
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Чем предстоит заниматься:

  • Администрированием RDBMS/хранилищ;
  • Обновлением, резервированием, масштабированием и оптимизацией хранилищ;
  • Автоматизацией процессов и рутинных задач, разработкой и развитием решений “as a Service”/”as a Platform”;
  • Участвовать в локализации инцидентов, устранением их последствий;
  • Внедрением и развитием инструментов для нужд инфраструктуры и разработки;
  • Построением действительно качественного и понятного мониторинга;
  • Кроме безусловного поддержания прода на SLO 99,9, обеспечение гибких сред для разработки и тестирования.

Что для этого нужно:

  • Опыт администрирования СУБД PostgreSQL версии 11+ от 3х лет;
  • Опыт администрирования высоконагруженных OLTP систем/баз данных;
  • Опыт работы с решениями кластеризации для PostgreSQL (у нас Patroni);
  • Опыт администрирования Linux инфраструктуры "на земле";
  • Хорошее понимание оптимизаций PostgreSQL как со стороны инфраструктуры, так и со стороны разработки;
  • Уверенное владение скриптовыми языками Shell или Python;
  • Опыт работы/понимание принципов и устройства k8s;
  • Уверенные отношения с Prometheus/VM+Grafana;
  • Умение работать в кросс-командных коммуникациях.​​

Будет плюсом:

  • Опыт работы с экосистемой Hadoop;
  • Опыт работы с инструментами-оркестраторами, в том числе с Airflow;
  • Опыт работы с Kubernetes/ArgoCD;
  • Опыт взаимодействия с Spark/Scala приложениями;

Стек кластера:

  • RDBMS - PostgreSQL, GreenPlum, ClickHouse, MSSQL (legacy);
  • NOSQL - MongoDB, Redis, Cassandra, OpenSearch, ElastiсSearch (legacy), Hadoop (legacy);
  • ObjectStorage: Minio, Seaweedfs, Ceph s3 (perspective);
  • Orchestrator: Airflow, Jenkins;
  • CI/CD: GitLab, ArgoCD, ArgoFlow;
  • ConfigManagment: Ansible;
  • Service Languages: Kotlin, Ruby, Elixir;
  • Data Languages: Python, Spark, Scala;
  • BigData: Trino, JupyterHub, JanusGraph, Milvus, SuperSet, PowerBI (legacy).

Если ты открыт для новых карьерных возможностей - давай знакомиться!

Процесс рассмотрения кандидатов:

Общение с рекрутером - прескрининг - техническое интервью - финальное интервью - оффер!