DevOps, Lead

ID 14170
Специалист недоступен
Посмотрите похожих специалистов для решения ваших задач

Похожие специалисты

Government & Public Sector • Hardware • Logistics & Transport • RnD
СЖ
Сергей Ж.
Нижний Новгород
DevOps
Senior
3 896,1 Р/час
Alertmanager
Ansible
ArgoCD
Azure DevOps
CI/CD
containerization
Docker Compose
dotnet 5
ELK
Git
+102

Сергей — опытный DevOps-специалист с более чем 10-летним опытом работы на проектах в различных отраслях: от разработки программного обеспечения до логистики и транспорта. Сергей обладает широким набором навыков, включая работу с такими инструментами, как Ansible, ArgoCD, Azure DevOps, Docker Compose, Kubernetes, Terraform и многими другими. Он также имеет опыт работы с различными операционными системами, такими как Linux (Ubuntu), Windows, CentOS и другими. На своих предыдущих местах работы Сергей выполнял обязанности по поддержке и обновлению текущей инфраструктуры окружений, развёртыванию новой под новые проекты заказчиков, диагностике и устранению проблем на серверах с ОС Linux и Windows, а также автоматизации задач. В резюме Сергея указано, что он работал на таких проектах, как ООО «Северсталь-инфоком», ООО «Рубиус», ГК «АГАТ», ООО «АСК Инжиниринг» и в органах внутренних дел.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

AI & Robotics • E-commerce & Retail
МЛ
Максим Л.
Москва
ML разработчик
Junior+
1 571,43 Р/час
OpenCV
Tensorflow
Numpy
Git
Pandas
Linux
Scikit-learn
Seaborn
NLTK
PyTorch
+19

Максим — ML-разработчик уровня Junior+ с опытом работы на проектах в сферах AI & Robotics и E-commerce & Retail. На проекте по разработке системы алготрейдинга на основе новостного анализа выполнил следующие задачи: - разработал прототип системы для алготрейдинга акциями; - реализовал парсинг новостей из Telegram-каналов; - выполнил предобработку и семантическую классификацию новостей; - спроектировал и обучил модель прогнозирования; - настроил автоматическую отправку уведомлений о торговых сигналах в Telegram. В роли ML engineer в проекте Mars работал над следующими задачами: - разработка, обучение, валидация и развёртывание моделей машинного обучения; - проектирование и реализация пайплайнов (MLOps) для автоматизации процессов; - проведение A/B-тестирований; - анализ данных и проверка статистической значимости результатов; - интеграция разработанных моделей в существующую IT-инфраструктуру компании; - взаимодействие с кросс-функциональными командами и представление результатов работы бизнес-стейкхолдерам.

Подробнее