SRE-инженер (Команда системы мониторинга HR-платформы)

Навыки

• AI-агенты
• AI-инструменты в работе
• API (интеграции)
• Дашборды и витрины
• Решения на данных
• Docker
• Форензика и реагирование

Задачи

• Развитие систем мониторинга
• Проектировать и поддерживать отказоустойчивую архитектуру мониторинга на базе VictoriaMetrics и Prometheus (федерация, долгосрочное хранение, правила агрегации)
• Строить комплексные дашборды в Grafana, настраивать правила алертинга в Grafana Alerting с минимизацией false-positive срабатываний
• Развивать и оптимизировать legacy- и новые компоненты на Zabbix (шаблоны, автообнаружение, триггеры с вычисляемыми элементами)
• Унифицировать сбор метрик: продумывать единый стандарт для экспортеров, форматов метрик и каналов оповещения
• Создание AI-инструментов
• Разрабатывать AI-агентов на Python для интеллектуального анализа метрик: поиск аномалий, прогнозирование трендов, автоматическая корреляция событий из разных источников
• Интегрировать агентов с системами реагирования: автоматическая диагностика, самовосстановление сервисов, эскалация с контекстом
• Инженерная культура
• Вести техническую документацию: архитектурные схемы, runbooks, описание AI-моделей и алгоритмов принятия решений
• Участвовать в разборе сложных инцидентов, внедрять решения по их предотвращению

Требования

• Углублённые знания технологий мониторинга (must have)
• VictoriaMetrics: архитектура кластера (vminsert, vmselect, vmstorage), MetricsQL, настройка ретеншен-политик и downsampling
• Prometheus: Federation, remote write/read, PromQL на продвинутом уровне, понимание внутреннего устройства TSDB, работа с service discovery
• Grafana + Grafana Alerting: создание динамических дашбордов (variables, transformations), provisioning, настройка алертов с шаблонизацией и маршрутизацией уведомлений
• Zabbix: опыт работы с шаблонами, LLD (low-level discovery), сложные триггеры, API Zabbix для автоматизации
• Навыки разработки и автоматизации
• Уверенное владение Python: написание чистого, поддерживаемого кода для обработки данных и создания AI-агентов (опыт с LLM/агентными фреймворками будет плюсом)
• Базовые знания Java: умение читать код, интегрироваться с существующими сервисами, писать несложные API
• Личные качества и подход к работе
• Аналитический склад ума: способность раскладывать сложные проблемы на составляющие, видеть системные закономерности, принимать решения на основе данных
• Стрессоустойчивость: сохранять ясность мышления и конструктивный настрой в условиях инцидентов и жёстких дедлайнов
• Управление задачами: умение самостоятельно планировать свою работу, реалистично оценивать сроки и стабильно доводить задачи до результата
• Будет преимуществом
• Опыт внедрения LLM (LangChain, LangGraph, CrewAI) в процессы эксплуатации
• Знание Docker, Kubernetes (развёртывание и мониторинг)
• Опыт работы с очередями сообщений (Kafka) и потоковой обработкой данных

Условия

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• Гибридный формат
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• Скидки на продукты компаний-партнеров
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.