DevOps/SRE

В Dbrain мы создаем решения на базе машинного обучения. Мы предоставляем сервисы для преобразования бумажных документов в структурированные цифровые данные. Наши сервисы работают как в облаке, так и в контуре клиента.

Уникальность нашего решения – это объединение AI и работы людей (human-in-the-loop), т.е. до-обучение алгоритма происходит в режиме реального времени и позволяет увеличить точность распознавания (благодаря интеграции с Яндекс.Толокой).

Чем вам предстоит заниматься? 

1. Налаживанием CI/CD процессов внутри компании для целевых продуктов
2. Доработкой продуктов под клиента: разворачивание внутри контура клиента, устранение проблем в удаленных контурах, коммуникация с тех. командой клиента и правка интеграционных багов
3. Выстраиванием информационной безопасности: построение защищенной инфраструктуры и создание внутренних регламентов по работе с персональными данными

Какие профессиональные качества мы ищем:

• Опыт в автоматизации развертывания test- и prod- окружений и средств доставки новых версий продуктов в среды эксплуатации
• Опыт внедрения и эксплуатации систем мониторинга, сбора метрик и логов (Grafana, ELK, Prometheus)
• Умение, при необходимости, модифицировать код проекта, создавать простые коннекторы для интеграции с инфраструктурой клиента (Bash, Python и т.п.)
• Опыт построения и поддержания распределенных систем (RabbitMQ/Kafka, load balancing/circuit breakers/fallback caching, SLO/SLI/SLA)
• Опыт создания систем работы с персональными данными

Дополнительным плюсом будет:

• Опыт построения и поддержания облачной инфраструктуры на одном из облачных сервисов (Amazon, Azure, Google Cloud и т.п.)
• Опыт работы с Ansible, Chef, Terraform или аналогами
• Опыт конфигурирования и эксплуатации MongoDB, Redis, Elasticsearch, Nginx, Docker Swarm или Kubernetes

Какие личные качества мы ищем:

• Желание общаться с клиентами для лучшей интеграции нашего продукта
• В случае некорректной работы системы, готовность оперативно найти решение (доброжелательная коммуникация с клиентами, нацеленность на общий результат, при необходимости – выезд к клиенту)
• Готовность решать нетривиальные задачи, связанные с ML спецификой проекта
• Умение приоритезировать задачи и использовать инструменты для трекинга
• Высокий уровень самоорганизации и открытость

Условия:

• Уровень зарплаты от 140 до 220 тыс. рублей
• Офис в центре Москвы (м. Павелецкая) с комнатой для медитации и библиотекой
• Корпоративный английский язык, киноклуб и командный волейбол
• Свежие и полезные продукты всегда на кухне офиса