Инженер баз данных / Database engineer

Uma.Tech занимается поддержкой и развитием высоконагруженных проектов связанных с доставкой и управлением показами видео, сервисом единой авторизации, а также разработкой сайтов tnt-premier.ru, matchtv.ru, sportbox.ru и других.

В группу работы с базами данных требуется специалист, который будет заниматься всем, что связано с СУБД этих проектов, а также системой сбора и обработки метрик (действия пользователей, логи сервисов, качество видеоотдачи, ошибки).

Чем придётся заниматься:

• Участвовать в планировании новых решений, касающиеся СУБД проекта - выбор технологий, архитектура реализации с учётом отказоустойчивости, хайлоада
• Разворачивать новые сервисы и делать сопровождающие эксплуатационные задачи - бекапы, мониторинг, автоматизацию деплоя и т.д.
• Выяснять, почему то, что развернули, работает не так, как задумано, какие ещё метрики нужно собрать, чтобы разобраться, и т.д.
• Ревью изменений в структуре данных поддерживаемых проектов при релизах, анализом изменений в нагрузке сервисов на БД после релиза
• Развивать систему сбора метрик, согласовывать формат и количество поступающих туда данных, добавлять туда новые типы данных
• Писать скрипты для автоматизированного импорта метаданных из различных источников, оценки качества метаданных, мониторинга работы импорта
• Следить за тем, что данные и метаданные собираются без потерь и соответствуют спецификации
• Просто писать много SQL, чтобы понять, что из всего этого у нас получилось (для запросов, которые нужно делать постоянно, есть автоматизация)

Что нужно знать и уметь:

• Системное администрирование Linux, технологии контейнеризации в нём, Docker
• Писать SQL-запросы на всех используемых у нас диалектах, профилировать и оптимизировать их, PL/pgSQL тоже пригодится
• Конфигурировать СУБД и разбираться, как они устроены
• bash, python, возможно что-то ещё, с помощью чего писать скрипты для различных инфраструктурных задач

Будет плюсом:

• nginx, HTTP, стек TCP/IP
• Gitlab CI/CD, Zabbix, Ansible
• sed, awk, jq, всё, с помощью чего можно сделать быстрый и несложный анализ логов

Наш стек:

ClickHouse, PostgreSQL, MySQL

Redis, RabbitMQ, MongoDB

CentOS, Docker, Docker Swarm

Python/Django/Celery, Nginx

Zabbix, Grafana, Ansible

• Оформление по ТК РФ (соц.пакет, ДМС)
• Белая заработная плата, обсуждается на встрече, в зависимости от опыта
• Новый современный офис в центре Москвы (м. Маяковская)
• График работы: 5/2 (гибкое начало рабочего дня), работа в офисе
• Возможность проходить обучение, участвовать в конференциях