Луна Кэпитал

Senior DevOps Engineer

Не указана
  • Москва
  • От 3 до 6 лет
  • Docker
  • Linux
  • Kubernetes
  • DevOps
  • Ansible
  • SQL
  • GitLab CI
  • Grafana
  • Prometheus
  • HTTP
  • Gitlab
  • Git
  • Terraform
  • Highload

О проекте

Ищем Senior DevOps Engineer в команду, где DevOps — это не “поддержка серверов”, а полноценная инженерная роль на стыке инфраструктуры, разработки и эксплуатации. Нам нужен специалист, который умеет проектировать и развивать надежную платформенную среду: от CI/CD и Kubernetes до мониторинга, отказоустойчивости, безопасности и оптимизации cloud-ресурсов. В этой роли важны системное мышление, production-подход и умение принимать архитектурные решения, а не только настраивать инструменты.

Чем предстоит заниматься

  • Проектировать и развивать CI/CD-пайплайны для быстрой и безопасной поставки изменений;
  • Управлять контейнерной инфраструктурой и Kubernetes-кластерами;
  • Развивать Infrastructure as Code через Terraform / Ansible и другие IaC-подходы;
  • Настраивать и поддерживать мониторинг, алертинг, логирование и observability;
  • Проектировать решения по отказоустойчивости, disaster recovery и reliability;
  • Работать с cloud-инфраструктурой, сетями, секретами, сертификатами и security-политиками;
  • Оптимизировать инфраструктуру по надежности, производительности и стоимости;
  • Взаимодействовать с разработкой и платформенными командами, снимая с них инфраструктурную нагрузку и улучшая developer experience.

Наши ожидания

  • Коммерческий опыт в роли DevOps / SRE / Platform Engineering от 4 лет;
  • Глубокое знание Linux, Docker и Kubernetes;
  • Практический опыт с GitLab CI / Jenkins / GitHub Actions или аналогами;
  • Уверенный опыт с Terraform или другим IaC-инструментом;
  • Хорошее понимание Prometheus + Grafana и production-мониторинга;
  • Уверенная база по сетям: TCP/IP, DNS, HTTP, TLS;
  • Опыт автоматизации через Bash / Python;
  • Понимание reliability-практик, HA/DR, security hardening и production support;
  • Умение не только реализовывать решения, но и обосновывать архитектурные выборы.

Будет плюсом

  • ArgoCD / GitOps;
  • Service Mesh: Istio / Linkerd;
  • Vault, cert-manager, Network Policies;
  • Опыт high-load систем;
  • FinOps и оптимизация cloud-затрат;
  • SRE-практики: SLO, SLI, error budget;
  • Chaos Engineering;
  • Опыт platform engineering и self-service-подходов.

Ключевое стратегическое требование

Native-пользователь AI-инструментов — обязательно.

Мы ищем специалиста, который ежедневно использует ИИ-инструменты в инженерной работе: для исследования решений, подготовки черновиков документации, анализа логов и инцидентов, генерации технических артефактов, автоматизации рутинных задач и ускорения операционной работы. Важно уметь:

  • писать и поддерживать промпты / шаблоны;
  • вести библиотеку полезных артефактов и рабочих паттернов;
  • выстраивать hybrid-workflow (человек + ИИ) с обязательным review результата;
  • понимать риски LLM: галлюцинации, утечки, ограничения контекста — и закладывать проверки и контроли качества в инженерные процессы.

Условия:

• Работа в аккредитованной IT-компании;

• Возможность строить платформы, а не просто поддерживать;

• Конкурентная зарплата;

• Гибкий график и удалённая работа;

• Минимум бюрократии, максимум влияния на архитектуру;

• Интересные задачи на стыке ML, инфраструктуры и платформенной разработки.

Этапы:

• Скрининг (30 минут);

• Техническое интервью (1 час 30 минут).

Пожалуйста, к отклику приложите сопроводительное:

  • Опыт в DevOps / SRE / Platform Engineering (лет) + основной стек;
  • С какими инфраструктурными и платформенными задачами работали: CI/CD, Kubernetes, Docker, IaC, observability, HA/DR;
  • Какие инструменты использовали: GitLab CI / Jenkins / GitHub Actions, Terraform / Ansible, Prometheus / Grafana, cloud / on-prem;
  • Был ли опыт проектирования и поддержки production-сред: отказоустойчивость, инциденты, безопасность, оптимизация ресурсов и стоимости;
  • Какие AI-инструменты используете в ежедневной работе и для каких задач.