Big Data – один из ключевых юнитов МТС. Наши технологии применяются практически во всех направлениях компании - маркетинг, обслуживание, планирование сети, HR, розница. Мы знаем о точках концентрации абонентов и их миграциях, планах развития городских агломераций, пользовательском опыте. С помощью Big Data мы планируем сеть базовых станций, определяем места и форматы новых розничных салонов, управляем ассортиментом розничных точек, снижаем фродовые действия и не только. Сегодня Big Data – это: 20 петабайт данных, 5 000 метрик на профиль и 400 увлеченных профессионалов в команде.Кого мы ищем?Сейчас мы ищем опытного DevOps Engineer для усиления команды продукта, в связи с ростом количества новых задач. Обязанности: Поддерживать разработку новых инструментов и фреймворков обработки больших данных Поддерживать разработку backend приложений (REST API) Помогать в подготовке к выводу внутренних решений в open-source Участвовать в создании современной платформы больших данных Требования: Опыт автоматизации инфраструктурных задач с использованием одного или нескольких языков программирования (предпочтительно Python) Опыт администрирования Linux, эксплуатации высоконагруженных систем. Понимание архитектуры сети, навыки диагностики проблем и устранения инцидентов в production среде, написания post-mortems Понимание Agile-процессов, навыки планирования, оценки, приоритизации, документирования задач (Jira, Confluence) Умение работать в многозадачном режиме, соблюдая качество и сроки выполнения работ Понимание жизненного цикла DevOps и SRE-практик, умение аргументировать их использование членам кроссфункциональных команд разработки Опыт работы с контейнерами и системами контейнерной оркестрации (предпочтительно Kubernetes), знание других проектов CNCF будет плюсом Знание систем контроля версий (Git), навыки управления релизами, опыт проведения Code Review. Умение определить связи и зависимости в многокомпонентных системах Опыт разработки и поддержки CI/CD (Jenkins, Gitlab CI), знание стратегий развертывания, навыки тестирования и оптимизации пайплайнов Навыки построения и обслуживания систем мониторинга (Prometheus, Grafana) и логирования (ELK/EFK), умение определить ключевые метрики качества и производительности сервисов Знание JVM и опыт сборки/дистрибуции JVM-приложений (наш технологический стек: Scala, Java, Gradle, SBT) Навыки работы с реляционными базами данных (наш технологический стек: PostgreSQL), NoSQL базами данных (наш технологический стек: Aerospike, Redis). Организация доступа к данным и их резервного копирования Будет плюсом: Навыки работы c сетевыми файловыми системами (Minio, CEPH) Опыт работы с Big Data стеком (наш технологический стек: Kafka, Hadoop, Spark, HBase), понимание архитектур и назначения Big Data систем Описание продукта: Команда продукта ONEtools разрабатывает единый инструментарий для работы с большими данными внутри центра BigData МТС.Задача продукта – предоставлять удобные и простые инструменты Data Engineering/Data Science для загрузки/выгрузки/трансформации данных, проверки качества данных, управления метаданными и оркестрации пайплайнов.Что вы найдете в команде Big Data?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 трех: HR + первое тех. интервью с лидом направления Тестовое задание/второе интервью - по необходимости Собеседование с PO и командой, выбор кандидатом проекта
Адрес
Москва