Platform Operations Engineer

Мы расширяем Platform Operations и создаём систему, способную автоматически обнаруживать сбои, выполнять проверенные процедуры восстановления и привлекать инженеров, когда требуется их экспертиза. Наша цель — платформа, работающая надёжно с минимальными ручными вмешательствами.

Для этого мы ищем Platform Operations Engineer, который изучит работу платформы, будет расследовать сбои, восстанавливать сервисы и помогать превращать практический опыт в runbook‑ы, проверки и автоматизацию.

• Обнаруживать и расследовать проблемы. Реагировать на оповещения, результаты E2E‑проверок и запросы, поступающие через Telegram, Slack и email. Уточнять симптомы, оценивать влияние на пользователей, анализировать логи, состояние сервисов и конфигурацию, проверять гипотезы и точно определять причину сбоя.
• Восстанавливать платформу. Выполнять проверенные runbook‑ы в рамках предоставленных прав, включая перезапуски, пере‑деплои и переключение на резервные ресурсы. Подтвердить, что продукт снова работает.
• Эскалировать к специализированным командам при необходимости. Приглашать DevOps, SRE, SIP‑инженеров и разработчиков своевременно, когда требуется их экспертиза, когда нет подходящего runbook‑а или процедура не дала ожидаемого результата. Передавать собранные факты, предпринятые действия и результаты диагностики.
• Необходимо вести инцидент от первого сигнала до закрытия. Записывать хронологию и результаты каждого действия, поддерживать актуальный статус, отслеживать дальнейшие шаги и информировать всех участников о прогрессе.
• Писать postmortem‑ы и превращать выводы в улучшения. Анализировать причины и последствия с участниками, оценивать эффективность диагностики и восстановления. Превращать результаты в баг‑репорты и задачи по исправлению, писать и обновлять runbook‑ы, помогать автоматизировать проверки и повторяющиеся операции.

• Linux и командная строка. Навигация по файловой системе, чтение и фильтрация файлов, инспекция процессов, доступных ресурсов и переменных окружения.
• Устранение проблем в приложениях. Воспроизводить проблему, собирать факты, проверять гипотезу и сужать область поиска. Уметь отличать баг приложения от неверной конфигурации, недоступной зависимости или нехватки ресурсов.
• Работа с логами. Находить события по метке времени, request ID или другим маркерам, сопоставлять записи из нескольких сервисов и извлекать действительно полезные для диагностики данные.
• Мониторинг и метрики. Практический опыт работы с Grafana или аналогичными инструментами. Понимать доступность, уровень ошибок, время отклика и потребление ресурсов, замечать изменения и связывать их с инцидентами.
• Сетевые технологии и HTTP/APIs. Понимать основы DNS, IP‑адресации, портов и HTTP. Проверять доступность сервиса, отправлять запросы с помощью curl или Postman, разбирать статус‑коды, таймауты и ошибки авторизации.
• Конфигурация приложений. Читать YAML и JSON, проверять переменные окружения и сравнивать настройки между окружениями. Понимать, как конфигурация влияет на соединения и поведение приложения.
• Выполнение технических процедур. Следовать runbook‑у, проверять предусловия перед запуском команды и результат после неё. Знать пределы своих прав, когда остановиться и как работают откат и эскалация.

• Опыт работы с Docker и Kubernetes: инспекция состояния контейнеров и pod‑ов, событий и логов через kubectl.
• Знакомство с Helm, ConfigMaps, Secrets и тем, как конфигурация организована в Kubernetes.
• Базовые навыки Git и понимание того, как приложения собираются, деплоятся и откатываются через CI/CD.
• Умение читать, изменять и писать небольшие скрипты на Python или Bash.
• Опыт автоматизации процессов в n8n: интеграции API и webhook, обработка событий и запуск автоматических действий.
• Опыт использования Claude Code, Codex или аналогичных AI‑инструментов для исследования кода, анализа ошибок, написания скриптов и подготовки документации, а также способность проверять их предложения и фактическое поведение.
• Базовый SQL для проверки данных и отслеживания источника ошибок.
• Опыт работы с микросервисами, очередями сообщений, телефонией или сервисами AI‑инференса.

• Команда создала отмеченные наградами AI‑продукты для технологических корпораций — устройства, голосовые помощники, продукты, которые действительно находятся в мире
• Передовой технологический стек: Speech Technologies, NLP, Generative AI (LLMs, diffusion models), голос‑ориентированная агентная архитектура с приоритетом конфиденциальности и развертыванием on‑premises
• Высокий инженерный уровень и реальная ответственность — команда заботится о том, что действительно работает в продакшене, а не о том, как выглядит в демо, и вы видите влияние своей работы напрямую
• Быстрый карьерный рост — команда с большим числом senior‑специалистов и высокий объём реальных проблем позволяют расти быстрее, чем где‑либо ещё
• Темп стартапа при стабильности предприятия — реальные клиенты, реальный доход, отсутствие бюрократии
• Полностью удалённая работа по всей Европе
• 21 день отпуска + публичные праздники + 5 дней больничного
• Частные уроки английского через Preply