АП
Алексей П.
Мужчина
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3 981,88 Р/час
вкл. НДС 5% (147.62 Р)
Специалист доступен с 4 июля 2025 г.
Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.
Подробнее
О специалисте
Специализация
DevOps
Грейд
Навыки
Отрасли
Знание языков
Английский — B2
Главное о специалисте
Алексей — DevOps-специалист уровня Senior.
В рамках проекта по внедрению платформы машинного обучения выполнял задачи DevOps/MLOps инженера. Разработал библиотеку на Python для инициализации DS проектов, сервис предоставления инстансов Jupyterhub и MLflow, внедрил мониторинг DataScience платформы. Доработал Jupyterhub в K8s, добавив возможность подключения по ssh, mode, кернелы для различных сред разработки. Собрал шаблон docker образа для spark-submit, доработал MLflow в части аутентификации через keycloak.
На проекте в сфере страхования внедрил платформу Kubeflow и Jupyterhub, настроил интеграции с GPU, Hadoop, s3 и Yarn, разработал docker образы для Jupyterhub под различные нужды. Мигрировал Airflow в kubernetes, предоставил отдельный инстанс Airflow для отдельных команд DS.
Есть большой опыт работы с облачными платформами.
Обладает опытом настройки Ingress, уверенные знания NetworkPolicy.
Есть знания управлениями секретами (Vault, Kubernetes Secrets).
Для медиа-холдинга развивал и поддерживал CI/CD на базе Gitlab, обеспечивал отказоустойчивость и стабильность работы сервисов, развивал Iac на базе ansible и Terraform, поддерживал Kubernetes кластеры, систему мониторинга на базе стека Рrometheus/Grafana/Alertmanager и систему хранения логов на базе ELK/EFK.
Проекты
(7 лет 11 месяцев)
Внедрение платформы машинного обучения
Роль
DevOps / MLOps инженер
Обязанности
-Внедрение платформы машинного обучения, которая содержит в себе несколько инструментов, такие как: JupyterHub, Airflow, MLflow, Minio, Grafana и т.д, используя для развертывания этих инструментов
оркестраторы приложений K8S, Docker или OpenShift.
-Разработал библиотеку на Python для инициализации DS проектов под serving и trining;
- Разработал сервис предоставления инстансов Jupyterhub и Mlflow для команд/продуктов в рамках компании.
- Внедрил мониторинг DataScience платформы с возможностью отслеживать занятые ресурсы по GPU/CPU и RAM командами /продуктами
- Доработал Jupyterhub в k8s, добавил в него следующие возможности: можно подключаться к Jupyter по ssh; mode; есть кернелы для VSCode, apache toree и кернел для работы Spark на Yarn кластере в client; есть docker с возможностью делать build и pull;
- Доработал MLflow в части аутентификации через keycloak.
- Собрал шаблон docker образа для spark-submit.
- Работа с облачной технологией yandex.Cloud, selectel, proxmox, openstack.
- ArgoCD - поднимал и настраивал самостоятельнo.
- Настраивал GitOps для деплоя Core компонентов кластера kubernetes в том числе бизнес приложений, с интеграциями с Vault (avp plugin) .
-Поднятие и настройка multi-master.
-Поднимал и настраивал еtcd, через kubespray и kubeadm.
-HPA/Cluster Autoscaler использовал в рамках одной задачи.
-Настраивал ceph fs, glusterfs, longhorn, openebs в Kubernetes как StorageClass (CSI-драйвера).
-Ceph fs, glusterfs поднимал и настраивал сам.
-Настраивал Calico в режиме BGP.
-Писал helm-чарты, писал деплои ci/cd, ставил операторы в кластер.
-Устанавливал Grafana, Loki/EFK.
-Устанавливал Ingress контроллер, настраивал внешний балансировщик HAproxy.
-Устанавливал и настраивал service mesh istio для работы mtls и межсервисной аутентификации. Настраивал интеграцию Ingress + keycloak (auth2 proxy).
Стек специалиста на проекте
HAProxy, Grafana, cluster, Spark, Keycloak, Proxmox, gitOPS, Istio, Terraform, OpenStack, MinIo, Selectel, MLflow, Vault, Docker, OpenShift, Apache AirFlow, plugins, ingress, Yandex Cloud, Kubernetes, jupiterhub, kubernetes secrets
Отрасль проекта
RnD
Период работы
Июнь 2021 - По настоящее время
(4 года 2 месяца)
Страхование
Роль
DevOps-инженер
Обязанности
-Внедрил платформу Kubeflow и Jupyterhub,
-Настроил интеграции с GPU, Hadoop, s3 и Yarn.
-Доработал платформу в части ролевого доступа и инференса моделей.
-Разработал docker образы для Jupyterhub под различные нужды (для GPU и без).
- Мигрировал Airflow в kubernetes с возможностью предоставления отдельного инстанса Airflow для отдельных команд DS.
-Устанавливал Prometheus, Loki/EFK.
Стек специалиста на проекте
Kubernetes, Yarn, Prometheus, Hadoop, Apache AirFlow, S3, gpu, Kubeflow, jupiterhub
Отрасль проекта
Insurance
Период работы
Август 2019 - Май 2021
(1 год 10 месяцев)
Медиа-холдинг
Роль
Devops
Обязанности
- Развитие и поддержка CI/CD на базе Gitlab;
- Обеспечение отказоустойчивости и стабильности работы сервисов в режиме 24/7 (PostgreSQL, RabbitMq, Redis, Hashicorp Vault);
- Развитие Iac на базе ansible и Terraform;
- Поддержка и развитие Kubernetes кластеров;
- Развитие системы мониторинга на базе стека: Рrometheus/Grafana/Alertmanager;
- Развитие системы хранения логов на базе ELK/EFK.
-Работа с виртуализацией и облачными технологиями: proxmox, openstack, aws, azure.
-Устанавливал Prometheus, Grafana, Loki/EFK.
Стек специалиста на проекте
Grafana, AWS, GitLab, ELKEFK, Redis, Prometheus, Proxmox, Ansible, Terraform, OpenStack, Alertmanager, Vault, Hashicorp Vault, GitLab CI/CD, Azure, RabbitMQ, React, Spring Boot, PostgreSQL, hashicorp, CI/CD, Kubernetes
Отрасль проекта
Media
Период работы
Сентябрь 2017 - Июль 2019
(1 год 11 месяцев)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Государственный университет управления
Специальность
Менеджмент организации
Завершение учебы
2010 г.
