DevOps Engineer (remote)
В архиве с 3 августа 2022
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, удаленная работа
Москва
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первыхМожно из дома
Настроить, поддерживать и улучшить текущие пайплайны на Gitlab CI и Github Actions. Автоматизировать окружение и реализовать развертывание приложения с нуля...
Опыт работы в качестве DevOps разработчика от 1 года. Хорошие знание как минимум одного языка программирования для автоматизации задач.
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Поддерживать production так, чтобы бизнес мог быть спокоен. Спасать клиентов в случае аварий: быстро, решительно, профессионально. Выстраивать процессы CI/CD.
Вы любите Linux и другое свободное ПО. Способны, как самурай, столкнувшись с непознаным, упорно и с умом сражаться до победы.
NodeJS Developer (Middle, Remote)
от 200 000 ₽Москва
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Работа над проектами на базе NodeJS. — Разрабатывать высоконагруженные ecommerce, B2B проекты. — Работа с современными технологиями (typeORM, Prisma, Nest...
Опыт работы на NodeJS от 2 лет. — Опыт работы c NestJS от 2 лет. — Опыт работы с Express, TypeORM, Prisma...
Работодатель сейчас онлайн
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Техническая поддержка пользователей. Администрирование компонентов ECM системы.
Уверенное знание SQL. Базовые навыки администрирования Linux. Опыт с работы с GitLab. Опыт с работы с системами мониторинга (Prometheus, Zabbix...
Senior Backend Engineer
от 350 000 ₽Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Поддержка / развитие текущего API с 100+ млн пользователей. Администрирование / тонкая настройка GCP, AWS, GKE с большим количеством инстансов.
Опыт работы от 3 лет. Экспертное понимание GCP, AWS, S3. Экспертное владение Golang. Экспертное владение Linux/Bash.
Machine learning Engineer
от 40 000 ₽Москва
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Зона ответственности: - классификаторы на проектах. - контроль качества модели. - анализ данных. - формирование гипотез возникновения ошибок. - основные метрики расчета точности классификатора/детектора. -
проектные данные. - математическое образование. - владения linux.
Москва