SRE-инженер (Команда системы мониторинга HR платформы)
Гибрид · Москва, Россия · Английский не нужен
Не указано: грейд
Навыки
AI-агенты
AI-инструменты в работе
API (интеграции)
Дашборды и витрины
Решения на данных
Docker
Форензика и реагирование
Ещё 17
Grafana
Внедрение систем
Java
Kafka
Kubernetes
LLM
Мониторинг и observability
Prometheus
Python
RAG
Маршрутизация и NAT
SIEM
Потоковая обработка
Техническая документация
Разбор обращений
VictoriaMetrics
Zabbix
О компании и продукте
SRE-инженер (Команда системы мониторинга HR платформы)
21 июля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:DevOps-инженер
Ищем сотрудника в проект системы мониторинга, которая построена на Grafana + VictoriaMetrics. Задача команды - постоянное улучшение системы, оптимизация ее работы, разработка новых методов и логики мониторинга. Участие в разборах инцидентов бизнес-сервисов с целью улучшения покрытия их мониторингом.
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)
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
Появилась в Вакандии26 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 26 дней назад
Среди похожихНет данныху карточки не хватает полей, чтобы найти похожие
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
Грейдне указан
Формат работыГибридвычитано из текста вакансии
ГеографияМосква, Россиявычитано из текста вакансии
Зарплатаот 300 000 RUB в месяцвычитано из текста вакансии
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа100вилку назвал источник
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
Тип источника
Карьерный сайт работодателя
Найдено публикаций
1
Посмотреть публикации и даты
careerОсновная публикация · дата неизвестна
С
Работодатель
Сбер
50 активных вакансий · вилка работодателя указана в 37%