з/п не указана
Москва
Щукинская улица
Щукинская улица
Более 6 лет
Ведущий научно-исследовательский центр в сфере генетики и биотехнологии в поисках DevOps инженера.
Наша внутренняя команда IT команда строит инфраструктуру и сервисы для автоматизации, хранения и обработки больших данных — чтобы учёные могли сосредоточиться на главном: исследованиях и научных разработках.
Вакансия открыта в интересах нашего стратегического партнера — государственного научного учреждения, работающего над социально значимыми проектами федерального масштаба.
Что важно для нас:
- Уверенное владение Linux (Debian/Ubuntu), понимание сетевого стека и принципов контейнеризации.
- Опыт развёртывания и сопровождения продуктовых кластеров Kubernetes.
- Умение автоматизировать инфраструктуру с помощью Ansible и Terraform.
- Знакомство с GitOps-подходом (FluxCD или ArgoCD).
- Навыки настройки мониторинга и логирования (Grafana, Prometheus, ELK Stack, Sentry, VictoriaMetrics).
- Опыт построения CI/CD на базе GitLab CI.
Чем предстоит заниматься:
- Поддерживать инфраструктуру на bare metal и виртуальных машинах.
- Разворачивать и обслуживать кластеры Kubernetes.
- Администрировать базы данных: PostgreSQL, Elasticsearch, Redis, Clickhouse.
- Сопровождать Airflow и другие инфраструктурные сервисы (GitLab, Harbor, Vault).
- Автоматизировать процессы (Ansible, Terraform, Flux).
- Настраивать и поддерживать мониторинг (VictoriaMetrics, Grafana).
- Заботиться о стабильной работе сервисов.
- Вести техническую документацию — понятно и по делу.
Что мы предлагаем:
- Зарплату, соответствующую вашему опыту, и прозрачную систему мотивации.
- Оформление по ТК РФ: белая зарплата, отпуска, больничные.
- Возможность прикрепиться по ОМС к ведомственной клинике рядом с офисом.
- Гибридный график 5/2 с плавающим началом дня. Современный комфортный офис (м. Щукинская).
- Бронь от призыва для военнообязанных сотрудников.
- Поддержку профессионального развития: участие в конференциях и профильное обучение за счет компании.
- Работу на стыке науки и современных технологий — Big Data и ML не в презентациях, а в продуктовой среде.