DevOps Engineer на продукт Data Virtualization (DataOps Platform)
Требования
Местоположение и тип занятости
Компания
Крупнейшая телекоммуникационная и ведущая ИТ-компания
Описание вакансии
Условия работы
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?
DevOps Engineer на продукт Data Virtualization
Команда продукта Data Virtualization разрабатывает единый движок для выполнения SQL запросов к различным базам данных внутри группы компаний МТС. Задача продукта - предоставлять различным группам пользователей выполнять ad-hoc запрос к самым разным СУБД из единого интерфейса!
Что нужно делать
- поддерживать разработку backend приложений (REST API)
- настраивать систему мониторинга вокруг продукта
- автоматизировать разворачивание различных сред продукта
- участвовать в создании современной платформы больших данных
Бонусы
- График работы: плавающее начало рабочего дня, гибридный график (или возможность работать из дома)
- ДМС, куда включены: стоматология, страхование жизни и страховка при поездках за рубеж
- Десятки курсов и тренингов в Корпоративном университете МТС и Собственная виртуальная библиотека
- Корпоративный психолог и карьерный коуч
- Спорт: компенсация фитнес-абонемента, бассейна, скидка в «Alex fitness», «Spirit fitness», «World class» и др
- Бесплатная сотовая связь, выгодные тарифы для ваших близких, промокод на онлайн-кинотеатр KION и бесплатная подписка на МТС Premium
- Программа «Invite IT» (реферальная программа поощрения за рекомендацию ИТ-специалиста)
Дополнительные инструкции
Обязательно:
- знание JVM и опыт сборки/дистрибуции JVM-приложений (наш технологический стек: Java, Gradle, Spring)
- навыки построения и обслуживания систем мониторинга (Prometheus, Grafana) и логирования (ELK/EFK), умение определить ключевые метрики качества и производительности сервисов
- навыки работы с реляционными базами данных и NoSQL базами данных
- опыт работы с Big Data стеком (наш технологический стек: Kafka, Hadoop, Spark, HBase, Hive), понимание архитектур и назначения Big Data систем