DevOps Engineer

Ориентир по рынку≈ 173 000 – 224 000 ₽наша приблизительная оценка по 8 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

≈ 2,1 тыс.–2,7 тыс. $

🌍 УдалённоMiddleПолная занятость

≈ 173 000 – 224 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вместо вилки в объявлении «доход: размер заработной платы обсуждается»: что это значит в цифрах, придётся выяснять. Правда, вакансия открыта уже давно.

2 из 4 в норме

Открыта долго: как понять до отклика, ищут ли ещё

Деньги

Вместо вилки в объявлении «доход: размер заработной платы обсуждается». Ориентир на созвон: столько платят в 8 похожих вакансиях DevOps / SRE уровня Middle.

платят меньше173 000 – 224 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Вилки нет

Живость

Висит 86 дней. Источник её не снимает, но так долго открытые позиции бывают трудными для найма или набором в резерв.

Зарплата не указана

Открыта давно

Описание

Расписано подробно: обязанностей 4, требований 7. Картина ясна до первого созвона.

Не сказано: как оформят, из каких стран можно работать и часовой пояс команды

Подробно

Что требуют

ОбязательноDockerHelmJenkinsGitLab CIPythonHadoopSparkKafkaELKMLOps

ПлюсомKubernetes

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +43%, Kafka +43%, Docker +22%.

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней Альфа-Банк обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Наша компания

Кто мы — Центр развития MLOps-экспертизы Альфабанка. Мы развиваем единую MLOps-экосистему банка: Среда разработки моделей / пайплайны train и inference.

О роли

Среда исполнения моделей и пайплайны доставки. Среда немодельных сервисов.

Чем предстоит заниматься

Оптимизация настроек баз данных под BigData и Streaming FeatureStore

Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты

Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения

Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения

Наши требования

Опыт от 2-х лет конфигурирования и оптимизации BigData решений

Опыт DevOps от 3-х лет (Docker, Helm, Jenkins\GitLab CI, Python)

Опыт администрирования Kubernetes и/или MLOps решений будет преимуществом

Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK

Самостоятельность, проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу

Полное погружение в инфраструктуру и команду, готовность помогать коллегам и пользователям

Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи

Мы предлагаем

Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования

Работа в Agile-команде

Работа из офиса или гибридный формат работы (на выбор)

Сложные и интересные задачи, современный стек технологий

Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни

Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий

Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины