DevOps

На данный момент DevOps.

Мои компетенции и опыт

О СЕБЕ

DevOps-инженер с опытом в стартапах. Строил инфраструктуру с нуля, работал единственным инженером на проекте. Умею разбираться в чужом коде и инфре, решать проблемы с ограниченным бюджетом, брать ответственность за результат.

ОПЫТ РАБОТЫ

Сентябрь нужен доступ к резюме Настоящее время (Full-Time)

DevOps Engineer @ KP Technologies

Проект по локализации видеоконтента (художественные фильмы, видеоподкасты), команда 200+ человек

• Развернул self-hosted k3s-кластер на выделенных серверах для дешевой инфраструктуры на ранней стадии развития проекта, со стеком Prometheus+Grafana+Loki
• Перевел проект с облачного Sentry на self-hosted экземпляр без ограничений на количество собираемой информации и для сокращения расходов на сервис
• Подготовил для команды шаблонный модульный CI/CD пайплайн через GitHub Actions с Helm-деплоями в dev/prod окружениях с тестами и нотификациями
• Подготовил инфраструктуру для реализации внутреннего Text-to-Speech провайдера на GPU-мощностях Runpod с автоскейлингом через размер очереди RabbitMQ
• Подключил клиент Prometheus в ключевые доменные сервисы и API для сбора метрик, подготовил для команды базовые дашборды

Февраль нужен доступ к резюме Декабрь нужен доступ к резюме Contract, Part-time)

DevOps Consultant @ NDA

Компания заказной разработки, команда 50+ человек

• Внедрил и реализовал практику документирования архитектурных решений (ADR) для снижения bus-factor и облегчению процесса онбординга новых сотрудников в состояние инфраструктуры
• Разработал стандартизированный и параметризованный шаблон CI/CD для проектов на базе Gitlab CI, который заменил предыдущий подход команды (свой CI в каждом проекте) и стал стандартом компании

Январь нужен доступ к резюме Сентябрь нужен доступ к резюме Full-Time)

DevOps Engineer @ Synthar
Стартап по локализации видео с технологией Lipsync

• Для снижения расходов на инфраструктуру с $6k до $2k/мес исправил проблемы автоскейлинга AWS EKS: настроил node selectors, affinity и taints для разделения GPU/CPU workloads, перевел часть сервисов на spot instances, переделал ASG для multi-AZ, установил NVIDIA GPU Operator для определения GPU нод автоскейлером
• Поднял staging-окружение с CI-пайплайном для автоматической сборки и деплоя активно разрабатываемой фронтенд-части приложения, ускорив подготовку релизов для QA-команды
• Сократил время деплоя бекенда с ~1 часа до 5 минут: разбил монолитный Docker Compose на независимые сервисы, позволив обновлять компоненты без полной остановки всего сервиса