Медиалогия · Москва

DataOps инженер — Медиалогия

Обеспечивать полный цикл жизни реляционных (PostgreSQL, MySQL) и колоночных (Clickhouse) баз данных: от установки до тюнинга и масштабирования.

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. В требованиях: hadoop, redis, postgresql, rabbitmq, elasticsearch.

Описание вакансии

Медиалогия занимается разработкой продуктов по сбору и анализу данных из СМИ и соцмедиа.

Мы разрабатываем высоконагруженные системы, которые в режиме реального времени сканируют весь текстовый сегмент Интернета (100+ млн. сообщений в сутки, 1.7 млрд. метрик) и, используя уникальные лингвистические технологии, позволяют осуществлять мгновенный анализ упоминаний наших клиентов в социальных сетях, блогах, форумах и управлять их репутацией.


Обязанности:

  • обеспечивать полный цикл жизни реляционных (PostgreSQL, MySQL) и колоночных (Clickhouse) баз данных: от установки до тюнинга и масштабирования;
  • проектировать и поддерживать отказоустойчивые кластеры брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ) под высокие нагрузки;
  • управлять инфраструктурой BigData и системами потоковой обработки (Hadoop, NiFi, AirFlow), оптимизировать их производительность;
  • настраивать и поддерживать системы кэширования и поиска (Redis, Elasticsearch);
  • управлять S3-совместимым объектным хранилищем (MinIO), обеспечивать георезервирование и консистентность данных;
  • настраивать надежные системы резервного копирования (бэкапы, PITR) и регулярно проверять планы аварийного восстановления (DR);
  • выступать «куратором» 1-2 проектов: погружаться в бизнес-логику, помогать разработчикам с профилированием сложных запросов и проектированием схем данных.


Наш стэк:

  • БД: PostgreSQL, MySQL, Clickhouse.
  • Очереди и брокеры: Kafka, RabbitMQ.
  • BigData & ETL: Hadoop, Apache NiFi, Airflow.
  • Смежные системы: Redis, Elasticsearch, MinIO.

Требования:

  • глубокое понимание внутреннего устройства реляционных БД (особенно PostgreSQL или MySQL): механизмы блокировок, индексы, репликация (streaming, logical);
  • реальный опыт эксплуатации Apache Kafka в Production (настройка партиций, retention, решение проблем с лагом консьюмеров);
  • опыт работы с Clickhouse (шардирование, репликация, движки таблиц);
  • уверенное администрирование Linux (настройка ядра, дисковой подсистемы, сети под высокие нагрузки баз данных);
  • опыт настройки высокодоступных (HA) конфигураций для БД (Patroni, PXC и т.д.).


Будет плюсом:

  • опыт эксплуатации стека Hadoop (HDFS, YARN) и инструментов ETL (Apache NiFi);
  • навыки работы с Elasticsearch (управление индексами, ILM, масштабирование кластера);
  • опыт деплоя стейтфул-приложений (баз данных, очередей) внутри Kubernetes с использованием Operators;
  • навыки написания Ansible-ролей для автоматизации раскатки БД;
  • умение писать скрипты на Python или Bash для автоматизации рутинных задач DBA.

Условия:

  • удаленный или гибридный формат работы;
  • заработная плата обсуждается по итогам собеседования с успешным кандидатом;
  • ДМС после испытательного срока;
  • специальные условия для сотрудников на страхование для членов семьи;
  • скидки в компаниях-партнерах (фитнес-центры, обучающие курсы, изучение иностранных языков и многое другое);
  • бесплатное онлайн-обучение на корпоративном портале и корпоративная;
  • офис в пешей доступности от ст. м. Дмитровская (БЦ «Савеловский Сити»).

Вакансия опубликована 22 сентября, проверена 24.09.2026. Открыть оригинал.

Ключевые навыки

HadoopRedisPostgreSQLRabbitMQElasticsearchClickhouse

Как откликнуться

Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.

Спросите нейросети о вакансии

Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель

Вопросы по этой вакансии

Сколько платят на позиции «DataOps инженер»?

Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 160 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Формат работы удалённый, переезд не потребуется.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 24.09.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

Медиалогия

Медиалогия — разработчик автоматической системы мониторинга и анализа СМИ и соцмедиа в режиме реального времени. На сегодняшний день Медиалогия является лидером в мониторинге и анализе СМИ и соцмедиа. Продуктами Медиалогии пользуются ведущие коммерческие компании, государственные министерства и ведомства, а также региональные администрации. Более 65 тыс. издателей федерального и регионального уро…

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Data Engineer

Зарплата не указана

Amarcon · Нижний Новгород

Амаркон — российская компания с 15-летним опытом в области информационных технологий. Разрабатываем и внедряем собственные решения класса ECM, PIM, DAM...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 22 сентября

ML-разработчик/Data Scientist (портал Рамблер)

Зарплата не указана

Rambler&Co · Москва

Разрабатывать и тестировать алгоритмы на базе LLM для генерации вопросов, ответов и кратких пересказов. Работать с RAG-подходами: подготовка данных...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 22 сентября

AI-инженер

до 100 000 ₽

Студия Krasnov Design · Москва

Сметы и проекты: Ассистент берёт дизайн-проект, вытаскивает объёмы и готовит черновик сметы — человек только проверяет. Коммуникация с заказчиком: Ассистент...

Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 22 сентября

Руководитель отдела прогнозирования и бюджетирования закупок

Зарплата не указана

Бристоль, сеть магазинов · Москва

Управление отделом прогнозирования и бюджетирования закупок товарных категорий. Планирование ресурсов, регламентирование процессов. Контроль за качественным исполнением сотрудниками отдела расчетов с...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 22 сентября

Data Scientist

Зарплата не указана

Коммерсантъ · Москва

Развитие рекомендательной системы на сайте kommersant.ru. Создание и поддержка RAG-систем и ИИ-агентов (база знаний, умный поиск).

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 22 сентября

Расчёты по этой вакансии

Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.

Ещё по направлению

Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.