DataOps-инженер

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Команда развивает корпоративное хранилище данных компании в рамках центра управления данных: занимается развитием ядра хранилища, а также отвечает за ряд прикладных задач для бизнеса.

Обязанности

• Настройка и поддержка дата-продуктов и инфраструктуры вокруг них.

• Контроль инцидентов инфраструктуры, обеспечение надёжности и observability;

• Сопровождение текущих интеграций и участие в создании новых;

• Помощь командам разработки и аналитики в быстром и безопасном выкатывании обновлений;

• Поддержание порядка в инфраструктуре, где работают базы данных и сервисы обработки;

• Создание новой инфраструктуры для новых продуктов и участие в построении платформы данных.

Требования

• Уверенное владение SQL: написание сложных запросов, понимание того, как базы данных их выполняют, и умение их ускорять.

• Опыт работы с аналитическими базами данных (например, ClickHouse, Greenplum) и обычными реляционными (PostgreSQL).

• Понимание того, как устроена сборка и трансформация данных (ETL/ELT).

• Знание принципов работы и архитектуры различных СУБД.

• Опыт работы с основными инструментами DBA: создание пользователей, ролевая модель, инструменты бэкапирования и восстановления, траблшутинг.

• Опыт работы, развёртывания и администрирования Apache Airflow или схожих систем (Dagster, Prefect).

• Умение писать понятные сценарии сборки и корректно обрабатывать сбои и перезапуски.

• Уверенное использование Python и Bash для написания скриптов и автоматизации задач.

• Хорошее понимание Linux на уровне системного администрирования.

• Опыт работы с Docker: сборка и оптимизация контейнеров…