DevOps-инженер

Публикатор: Inga

Обсуждение

DevOps-инженер

AI HealthTech-стартап

Компания: Астратех

Формат: удалёнка по РФ, мск-время (офис — Москва-Сити)

Оформление: ГПХ → переход на ТК

Занятость: full-time

Вилка: 300 000 — 350 000 ₽ gross

О проекте

AI Healthcare-стартап строит ИИ-продукты в медицине: B2B-платформу для мониторинга здоровья сотрудников на производствах и B2C-сервис персонального ИИ-доктора. Сейчас команда в поиске DevOps-инженера, который наведёт порядок в инфраструктуре и снизит зависимость от внешних подрядчиков.

Важно про подход

Самостоятельность, зрелость, высокий уровень ownership. Нужно зайти в сложную среду, разобраться и методично привести её в порядок. Инфраструктурная безопасность — неотъемлемая часть работы.

Ключевые задачи

• Развитие Kubernetes-инфраструктуры и смежных сервисов.
• Построение и доработка CI/CD (Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions).
• Внедрение мониторинга: Prometheus, Grafana, ELK, Graylog.
• Infrastructure as Code: Ansible, Terraform, Puppet.
• Контейнерная безопасность: сканирование образов, hardening K8s.
• Управление доступом: Keycloak, интеграция с LDAP.
• Compliance для медданных: анонимизация, аудит API, SIEM для K8s.
• Автоматизация на Python, Bash, Go.
• Контроль соблюдения 152-ФЗ, приказов ФСТЭК №17 и №21.

Приоритеты на старте

Настроить отказоустойчивый Kubernetes, привести в порядок CI/CD, внедрить мониторинг, собрать недокументированные знания и снизить риски зависимости от подрядчиков.

Ожидания

• 3+ лет в DevOps или инфраструктурной роли.
• Уверенный Linux; базовый Windows / PowerShell; опыт с Astra Linux, RedOS.
• Автоматизация на Python и Bash; понимание Go на уровне работы со стеком.
• Docker (multistage, compose), Kubernetes (развёртывание с нуля, RBAC, HA, Helm, ArgoCD).
• Опыт с PV/PVC, Longhorn, GlusterFS и БД в K8s: MongoDB, ClickHouse, PostgreSQL, Redis, MinIO.
• CI/CD с DevSecOps-практиками (GitLab, GitHub, SCA, SAST, DAST).
• Мониторинг: Prometheus, Grafana, ELK, fluent-bit. Понимание RED и USE Observability.
• Сетевые основы, опыт с закрытыми сетями и изолированными контурами.
• Знание 152-ФЗ, приказов ФСТЭК №17 и №21.
• Опыт с Keycloak, базовые навыки MLOps (Kubeflow).

Почему интересно

• Сложный домен: ML, медданные, высокие требования к безопасности.
• Архитектурная автономность и сильная команда инженеров.
• Продукт, который реально помогает людям.

Резюме и отклики — @Inga_IT

@DevOpsSRE_Jobs