Мы в Metaratings ищем Senior Devops — человека, который будет развивать и поддерживать текущую инфраструктуру и поможет компании перейти на модель AI-first
Мы — ведущий медиаресурс в мире спорта и ставок. Metaratings существует с 2018 года, и за это время нас выбрали миллионы пользователей, чтобы делать свои ставки обоснованно.
Мы рассказываем о букмекерах, анализируем рынок, пишем прогнозы, обучаем новичков и держим всех в курсе спортивных событий.
Наши цели: быть полезными, понятными и узнаваемыми среди болельщиков и профессионалов.
Сейчас компания находится в активной фазе масштабирования: новые продукты, амбициозные планы роста и развитие команды. Параллельно мы выстраиваем AI-first подход — и эта роль станет ключевой точкой входа для ИИ-интеграций в процессы компании.
Cамостоятельно вести новые инициативы на платформе.
Основные задачи:
Проектировать, собирать и автоматизировать пайплайны (сборка/доставка/деплой/обслуживание сервисов)
Обеспечивать переезд legacy на k8s+облака, улучшение уже текущих процессов
Развивать мониторинг, метрики внедрять практики наблюдаемости
Реализовывать и поддерживать RAG-подходы, интеграции с векторными БД.
Поднимать и поддерживать инфраструктуру под AI-решения: облака, serverless модели, поддерживать стабильность инфраструктуры.
Собирать требования, согласовывать решения со стейкхолдерами и доводить внедрение до результата.
Must-have:
Уверенный Kubernetes + Helm
Опыт работы с облаками (AWS, Yandex/Google cloud)
Bash + Python (для автоматизаций/скриптинга).
Опыт работы с мониторингом и метриками
Базовое понимание работы сетей
Проактивность и самостоятельность
Коммуникабельность: будет много работы с командами и функциями по всей компании.
Будет плюсом:
Опыт работы с Terraform, AWS, Cloudflare,Helmfile
работа с service-mesh'ами и ArgoCD
Будет большим плюсом:
Опыт работ Stormwall, BunkerWeb, New Relic, OpenTelemetry
Роль с автономностью и влиянием на платформу: ответственность за результат и свобода в выборе решений
AI-first трек: возможность запускать AI-агентов и помощников, которые будут использоваться командами ежедневно.
Свобода и ответственность: минимум бюрократии, много самостоятельности и быстрый цикл “придумал → внедрил → работает”.
Появились первые результаты по схеме: теханализ → план → внедрение → эксплуатация.
Выстроен понятный контур эксплуатации: процессы стабильны, есть диагностика, логирование, понятные правила поддержки.
Запущены и развиваются AI-агенты/AI-помощники, которые становятся частью операционки компании и приближают.
