Ведущий инженер систем мониторинга

О роли

Мы ищем инженера мониторинга, который станет ключевым звеном в обеспечении стабильности и надежности наших сервисов. Если ты готов погружаться в детали, предлагать инновационные решения и внедрять передовые технологии, мы будем рады видеть тебя в нашей команде.

Почему это важно

Наша цель — создать условия, при которых пользователи могут наслаждаться бесперебойной работой наших сервисов, а команды — эффективно решать задачи, опираясь на точные данные и надежные системы мониторинга.

Чем будешь заниматься у нас:

• Разрабатывать и оптимизировать архитектуру систем мониторинга, совершенствуя подходы, инструменты и методологии.
• Обеспечивать стабильную работу систем мониторинга: устранять сбои, обновлять, настраивать и тестировать.
• Реализовывать и сопровождать метрики, алертинг и визуализацию: настраивать триггеры, создавать дашборды для команд разработки, тестирования и поддержки.
• Автоматизировать процессы управления мониторингом через скрипты, утилиты и кастомные экспортеры.
• Готовить техническую документацию, инструкции и описания метрик.
• Выполнять задачи в рамках Agile-подхода.
• Развивать экспертизу в смежных с OPS областях, интегрируя новые решения.

Технологии, с которыми будешь работать:

• Мониторинг: Grafana + OnCall, Prometheus (HA, Thanos), AlertManager + Karma, BlackBox + UptimeKuma.
• Логи и трассировка: ELK stack (OpenDistro), Jaeger, Loki (преимущество).
• Оркестрация и управление: AirFlow, N8N, Kafka.
• Базы данных: PostgreSQL.
• Документирование: Jira, Confluence.

Успех в этой роли обеспечат:

• Опыт работы с системами мониторинга от 3 лет, понимание принципов построения As-a-Service.
• Экспертиза в Prometheus и TSDB: знание архитектуры, конфигурирования, интеграций (Thanos, VictoriaMetrics), написание кастомных экспортеров.
• Умение работать с системами сбора, анализа и визуализации логов (Elasticsearch, Logstash, Fluentd, Rsyslog, Graylog, InfluxDB, Grafana, Kibana), написание EQL/KQL запросов.
• Навыки администрирования и автоматизации: использование профильных команд для ОС и приложений, написание sh-скриптов, базовые знания Git и CI/CD.
• Понимание ООП, функционального программирования, чтение и анализ кода на Python.
• Знание микросервисной инфраструктуры, устройства и кластеризации.