DevOps/Старший инженер бизнес-приложений

Кто мы:

Группа аккредитованных IT компаний, занимающаяся разработкой программного обеспечения для автоматизации технологических производственных процессов и производственных бизнес-процессов (www.solisoft.group).

Наше программное обеспечение внедрено в крупных производственных компаниях: Хохланд, Объединенные пивоварни холдинг, ПК Балтика, Комос Групп, ГК Ренна, Эфко, АБ Инбеф Эфес и др.

В состав группы компаний входят 4 организации: ООО «ПРОЛАЙТ», ООО «НПФ Импульс», ООО «Сайфора», ООО «Солисофт».

Мы ищем старшего инженера, который сочетает глубокое понимание бизнес-логики производственных систем с сильными навыками в Linux и DevOps, а также готов исследовать и внедрять AI-решения для реальной оптимизации производства. Вы будете отвечать за надёжность, масштабируемость и инновационное развитие MES-платформы.

Ключевые задачи:

• Проектирование и развитие архитектуры MES-решений, обеспечивающей высокую производительность и отказоустойчивость в промышленных Windows /Linux-окружениях.
• Кастомизация и отладка функциональности решений, включая сложные бизнес-правила, триггеры и нестандартные модули, оптимизация хранимых процедур.
• Администрирование и тонкая настройка Windows/Linux-окружений (RHEL/Rocky, Ubuntu): управление процессами, сетью, безопасностью, производительностью ядра, написание systemd-юнитов и bash-скриптов.
• Организация надёжного информационного обмена между MES, ERP-системами (1С, SAP) и производственным оборудованием (ПЛК, Modbus, OPC UA), в том числе через iPaaS-решения и самописные коннекторы.
• Проектирование, развёртывание и сопровождение отказоустойчивого кластера PostgreSQL (Patroni + etcd/Consul, потоковая репликация, автоматический failover).
• Настройка резервного копирования и восстановления мониторинг производительности БД, оптимизация запросов и структур хранения PostgreSQL/MSSQL.
• Внедрение централизованного мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK/Loki), включая метрики БД и инфраструктуры.
• Анализ диагностических данных, участие в расследовании сложных инцидентов и повышении стабильности системы.
• Настройка ролевых моделей, аутентификации и безопасного сетевого взаимодействия компонентов.
• Проверка гипотез и прототипирование улучшений решений.
• Документирование архитектурных и инфраструктурных решений, участие в расследовании сложных инцидентов.

Мы предлагаем:

• Официальное трудоустройство по трудовому договору, белую заработную плату.
• Премирование по итогам работы за год.
• График работы: 40-часовая пятидневная рабочая неделя, суббота и воскресенье выходные дни.
• Возможность работать в удаленном, гибридном формате (офис есть в Москве, Санкт-Петербурге, Казани, Тимашевске).
• ДМС, возможность проходить обучение за счет средств компании.
• Доброжелательную атмосферу и лояльного руководителя.
• Реальную возможность влиять на технологический стек и архитектуру, участвовать в R&D-проектах и внедрять AI-решения в промышленном контексте.
• Сильную инженерную культуру, доброжелательную атмосферу и минимум бюрократии.

Наши ожидания от кандидата:

• Фундаментальная подготовка и архитектура:
  • Глубокое понимание алгоритмов, структур данных и принципов построения распределённых систем.
  • Уверенное применение SOLID, KISS, DRY; опыт проектирования корпоративных приложений.
• Стек разработки:
  • Владение JavaScript/TypeScript, .NET Core и/или NodeRed, HTML5/CSS.
  • Опыт работы с Python для задач автоматизации, анализа данных или разработки AI-прототипов.
• Работа с данными:
  • Проектирование БД, оптимизация запросов (оконные функции, CTE), создание миграций.
  • Понимание принципов построения ETL/ELT-пайплайнов и подготовки данных для ML-моделей.
• Linux-экспертиза:
  • Продвинутые навыки администрирования Windows/Linux (RHEL, Ubuntu), написание bash-скриптов и systemd-юнитов, управление сетью и безопасностью.
• DevOps и инфраструктура:
  • Понимание GitOps, опыт построения CI/CD (GitLab CI, Jenkins).
  • Уверенная работа с Docker и Kubernetes, умение писать Dockerfile и Helm-чарты.
  • Опыт внедрения систем мониторинга (Prometheus, Grafana) и централизованного логирования (ELK, Loki).
• AI и исследовательские компетенции:
  • Понимание классических алгоритмов машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация) и нейронных сетей.
  • Исследовательский склад ума: способность самостоятельно изучать новые технологии, формулировать гипотезы, планировать эксперименты и интерпретировать результаты.
• Интеграция и промышленные протоколы:
  • Понимание промышленных протоколов (Modbus, OPC UA) и опыт построения защищённых сетевых взаимодействий.
• Опыт внедрения:
  • Успешный запуск и сопровождение приложений в production, в том числе в изолированных контурах заказчика.