Ведущий Kubernetes инженер

Зарплата

от 200 000 до 270 000 ₽

Местоположение и тип занятости

МоскваПолный рабочий день

Компания

Мы продуктовая технологическая компания, создаём высоконагруженные проекты в сфере недвижимости

Описание вакансии

Условия работы

Мы – продуктовая IT-компания по созданию highload проектов в сфере недвижимости, финансируемая крупнейшим банком России.

Работаем под брендом ДомКлик – это платформа для сделок с недвижимостью.

ДомКлик.ру – единственный в России web портал, обеспечивающий полный цикл выбора квартиры, получения ипотеки, взаиморасчетов с продавцом и постпродажного сопровождения. 700 сервисов, 5000 запросов в секунду.

Наш Kubernetes кластер - один из самых больших в стране: ~2000 подов, ~1000 микросервисов.


Сейчас мы ищем в команду ведущего Kubernetes инженера для поддержки и развития наших Highload сервисов.

Обязанности:

- Поддержка, развитие, расширение функций существующего Kubernetes кластера;
- Развитие мониторинга кластеров и его визуализация, внедрение SRE-подходов;
- Написание пайплайнов для нужд нашей команды, исходя из практик GitOps;
- Тестирование и внедрение новых плагинов k8s, бесшовное обновление существующих;
- Разработка инструментов для эффективного администрирования и поддержки заказчиков (GoLang, Python, Bash, Ansible);

Нам было бы очень интересно с тобой пообщаться если ты можешь уверенно ответить "да" на тезисы:

- Знание архитектуры ядра Linux (уровень продвинутого системного администратора или системного программиста);
- Знание сетей на уровне "могу понять что означает этот поток в tcpdump", основы TCP/IP;
- Базовые знания GoLang;
- Отладка приложений: GoLang, C, Python, Bash;
- Знание PromQL или SQL;
- Большой опыт разработки для одной из систем поддержки конфигураций: Ansible, Pyppet, Chief, Salt;
- Английский язык на уровне "бегло читаю документацию и исходники";

Будет очень здорово, если ты:

- Не боишься perf, Linux cgroups, gdb;
- Читал и практиковал RED, USE, Golden Signals;
- Работал с Prometheus, Grafana, Zabbix, Ansible, Helm, PostgresQL;