Middle DevOps Engineer / Координационный центр Правительства Москвы
Мы – аккредитованная IT-компания. Наша дата-платформа – одна из самых
больших и технологически зрелых систем в государственном секторе. Ежедневно
наша система помогает федеральному Правительству принимать государственные решения.
Мы предлагаем:
® Официальное трудоустройство в аккредитованную ИТ-компанию: полное
соответствие ТК РФ, социальные гарантии и стабильность.
® Гибкий график работы: 5/2 (с 09:00 до 18:00 или с 10:00 до 19:00); работа в
офисе.
® Конкурентоспособная зарплата: обсуждается индивидуально, исходя из
уровня вашего опыта и навыков.
® ДМС: расширенная программа медицинского страхования, включая
стоматологию (подключаем после успешного прохождения 3-х месячного
испытательного срока).
® Интересные задачи: работа над сложными продуктами.
® Комфортный офис в центре города, в шаговой доступности от м. Киевская.
Обязанности Требования к кандидату:
- Работа в Проектной группе Центра
национальных проектов (проектный офис
Аналитического центра при Правительстве
Российской Федерации) в части
сопровождения проектной деятельности
- Выстраивать процессы деплоя в
production
- Взаимодействовать с разработчиками и
командой инфраструктуры
- Готовить CI/CD pipelines на Gitlab CI
- Деплоить Helm’ом
- Улучшать мониторинг и логирование
приложений
- Заботиться о бэкапах данных
- Участвовать в подготовке новых сервисов
- Поддерживать текущие production
решения
- Возможность работать полный день
(высшее/неоконченное высшее, последние
курсы ВУЗов), хорошая успеваемость и
высокий средний балл
- Готовность к работе в интенсивном
режиме и многозадачности
- Хорошее знание Linux систем
- Есть опыт построения, настройки,
эксплуатации и оптимизации HA-решений
- Есть понимание процессов Software
Development и принципов подхода GitOps
- Есть опыт работы с Docker, Kubernetes,
Gitlab CI, Bash/Python, Ansible
- Опыт работы с Prometheus, Grafana,
Kibana, Openstack, PostgreSQL, Vault
- Готовность к работе в офисе (ст. м.
Киевская)
Желательно:
- Готовность к интенсивному режиму работы и оперативному решению задач
- Адаптивность, гибкость, умение работать в команде
- Работа с инфраструктурой для LLM (например, библиотека vLLM) и GPU-сервера