компания "мтс" big data в мтс – место, где телеком данные превращаются в реально работающие it-продукты. мы создали и протестировали несколько десятков сервисов. самые успешные из них уже стали частью экосистемы мтс. например, мтс маркетолог, рекомендации в kion (мтс тв), услуга “кто звонит?” или спам blacklist. кого мы ищем ? высшее техническое образование в сфере it понимание архитектуры компонентов big data их сильных и слабых сторон, технологий стека hadoop (hdfs, yarn, spark, hive, hbase, kafka), nosql субд, s3-совместимых объектных хранилищ понимание особенностей работы и практический опыт использования batch и streaming обработки данных опыт проектирования api интерфейсов и интеграционного взаимодействия (знание паттернов) понимание и умение применять архитектурные паттерны знание и понимание принципов реализации систем мониторинга it-инфраструктуры (prometheus, grafana, elk) понимание технологий виртуализации, контейнеризации (k8s, docker и др.) знание основных принципов и методологий по управлению it разработкой – в том числе devops, devsecops, agile. процессов непрерывной интеграции и развертывания (ci/cd) практический опыт планирования нагрузки, организации отказоустойчивых схем работы сложных информационных систем (в т.ч. гео-распределенных систем) будет плюсом: знание языков программирования python/java/scala опыт применения одной из технологий spark streaming / flink / apache beam и др. знание стека построения data-платформ на облачных провайдерах (aws, gcp, azure) знание modern data stack (prefect / dbt / databricks / datahub и т.д.) что предстоит делать? формировать концепцию построения и развития ландшафта dataops платформы (необходимые компоненты и требования к ним) в соответствии с функциональными и нефункциональными требованиями к платформе проектировать общую архитектуру платформы, архитектуру компонентов (или обосновать выбор open-source технологий), интеграционное взаимодействие компонентов и внешних систем и платформ компании определять стек технологий по каждому из компонентов платформы с учетом технологической стратегии компании (предоставление компонентов по модели paas в режиме самообслуживания/подписки на маркетплейсах, zero-trust architecture, zero-downtime и др.) проектировать распределение компонентов по инфраструктуре (bare metal, iaas, paas) планировать развитие инфраструктуры под органический рост/изменение ландшафта вырабатывать лучшие практики применения (use cases) компонентов платформы с учетом требований информационной безопасности участвовать в poc по установке, настройке, нагрузочного тестирования, доработки компонентов разрабатывать и сопровождать roadmap ввода / вывода из эксплуатации компонентов, процессы миграции поддерживать в актуальном состоянии архитектурную документацию платформы проводить мониторинг технологий и подходов к решению задач, выбирать перспективные направления развития с отражением в технологическом радаре сейчас мы ищем архитектора dataops платформы. мы в мтс bigdata разрабатываем новую dataops платформу для того, чтобы обеспечить продукты экосистемы современными инструментами для хранения, преобразования и визуализации данных. в рамках разработки платформы нужно будет как разработать новые инструменты, так и адаптировать уже существующие для работы во внутреннем клауде. что вы найдете в команде big data? команда: на данным момент в центре bigdata 8 архитекторов. каждый работает на своем продукте в кроссфункциональной команде (где есть аналитики, qa инженеры, devops, de, ds и т.д.) внутри цк мы регулярно синхронизируемся, развиваем общие подходы. планируем различные мероприятия, включая обучение и выезды на внешние конференции. помогаем друг другу по техническим и организационным вопросам, и стараемся переиспользовать удачные решения. условия: каждый месяц - аванс и зарплата, дважды в год - премия. дмс + стоматология, корпоративная связь, специальные предложения от партнеров и друзей мтс, отпуск 31 день в год. выдаем 16 macbook pro или dell на выбор. есть ли обучение? локальные конференции, митапы. корпоративный университет мтс и масштабная виртуальная библиотека. а ещё мы регулярно обмениваемся опытом на совместных синках с лидами экспертизы. какой график? гибкое начало рабочего дня в промежутке с 8 до 11. есть возможность работать несколько дней вне офиса по договоренности с командой. сколько этапов при отборе? не более двух: hr + первое тех. интервью с лидом направления собеседование с po и командой, выбор кандидатом проекта
Адрес
Москва