Роман О. , Senior, DevOps

Развитие и эксплуатация инфраструктурных сервисов сетевого контура банка.

1. Эксплуатировал и развивал инфраструктурные сервисы сетевого контура: Linux, Docker, Docker Compose, Kubernetes, GitLab CI/CD, Ansible, Kafka, ClickHouse, Grafana/Prometheus.
2. Поддерживал контейнеризированные сервисы в Kubernetes: деплой приложений, настройка манифестов, probes, resources, securityContext, CronJob/Job, анализ статусов Pod/ReplicaSet/Deployment.
3. Сопровождал CI/CD-процессы в GitLab CI: сборка Docker-образов, доставка артефактов, деплой в Kubernetes, работа с переменными окружения, секретами и пайплайнами доставки.
4. Развивал систему автоматического сбора конфигурационных бэкапов примерно с 4000 сетевых устройств.
5. Оптимизировал сбор бэкапов за счёт асинхронного подхода на Python, работы с SSH/Telnet, настройки таймаутов, обработки ошибок и управления конкурентностью.
6. Развивал легаси-систему управления конфигурациями сетевых устройств на базе NetBox: дорабатывал модели, API, валидации, бизнес-логику и пользовательские сценарии применения конфигураций.
7. Развернул и сопровождал внутренний Looking Glass для диагностики сетевой связности, маршрутизации и доступности сетевых направлений.
8. Участвовал в администрировании ClickHouse для хранения и анализа BMP/сетевых логов.
9. Повышал наблюдаемость инфраструктуры: развивал Grafana-дашборды, настраивал метрики, алерты и правила выявления аномалий для быстрого обнаружения деградаций.
10. Участвовал в расследовании production-инцидентов: анализировал логи, метрики, сетевое взаимодействие, поведение сервисов и причины деградаций.
11. Работал с DR-сценариями и устойчивостью сервисов: проверял отказоустойчивость, участвовал в эксплуатационных работах, планировал безопасные изменения и сопровождал критичные инфраструктурные компоненты.
12. Автоматизировал настройку серверов через Ansible: писал и поддерживал playbook’и, шаблоны конфигураций, роли и сценарии для повторяемого администрирования инфраструктуры.
13. Участвовал в регулярных on-call дежурствах 24/7: реагировал на алерты, выполнял аварийные и плановые работы, координировал восстановление сервисов и снижал влияние инцидентов на пользователей.
14. Поддерживал внутренние Python-библиотеки и сервисы: исправлял баги, обновлял зависимости, улучшал обработку ошибок, логирование, производительность и стабильность приложений.
15. Работал с Kafka: участвовал в разработке внутренних библиотек и интеграций для обмена событиями между сервисами.
16. Оптимизировал нагрузку на сервер после рефакторинга приложения: улучшал работу с памятью, параллелизмом и обработкой больших объёмов данных.
17. Разработал и внедрил внутренний LLM-сервис для технической поддержки: semantic search по похожим обращениям, суммаризация тредов и автоматизированная подготовка ответов на основе найденного контекста.
18. Спроектировал end-to-end pipeline обработки текстов: сбор данных, нормализация, построение эмбеддингов, поиск релевантных документов, reranking и генерация ответа.
19. Реализовал поиск релевантного контекста на базе Bi-Encoder + Cross-Encoder, FAISS и transformer-моделей.
20. Интегрировал Qwen API / LLM API в контур генерации ответов: подготовил промпты, правила работы с контекстом, постобработку результата и ограничения для снижения некорректных ответов.
21. Контейнеризировал ML/LLM-сервис и развернул его в Kubernetes.
22. Настроил GitLab CI/CD для сборки Docker-образов, доставки изменений и обновления ML-сервиса в кластере.
23. Подготовил эксплуатационный контур для ML-сервиса: health-check’и, логирование, конфигурацию через env/secrets, воспроизводимый деплой и базовые метрики для сопровождения.
24. Решал задачи на стыке SRE, DevOps и MLOps: от разработки backend/ML-логики до промышленного развертывания, мониторинга и поддержки сервиса.

Инфраструктурная поддержка и развитие внутренних backend-сервисов банка.

1. Поддержка production-сервисов в Linux/Kubernetes-окружении.
2. Настройка CI/CD-пайплайнов для сборки, тестирования и деплоя приложений.
3. Работа с Docker-образами, registry, переменными окружения и секретами.
4. Настройка Kubernetes Deployment, Service, ConfigMap, Secret, probes, requests/limits.
5. Диагностика падений pod’ов, ошибок запуска, нехватки ресурсов, проблем с доступами и сетевыми зависимостями.
6. Настройка мониторинга и алертинга через Prometheus/Grafana.
7. Анализ логов, метрик, ошибок приложений и инфраструктурных событий.
8. Автоматизация повторяющихся операций через Bash/Python-скрипты.
9. Работа с PostgreSQL/Redis/Kafka на уровне эксплуатации и диагностики интеграций.
10. Участие в разборе инцидентов и post-incident activities.

Разработка и внедрение ML- и backend-сервисов для автоматизации бизнес-процессов, обработки изображений, распознавания лиц, сбора данных из внешних источников и интеграции с внутренними системами.

1. Разработал систему распознавания лиц для задач идентификации и верификации пользователей.
2. Реализовал полный ML-пайплайн: детекция лиц, извлечение эмбеддингов, сравнение по cosine similarity, thresholding и обработка результатов.
3. Работал с предобученными моделями компьютерного зрения и адаптацией моделей под конкретную задачу.
4. Занимался подготовкой и аугментацией датасетов: очистка изображений, удаление битых/шумных данных, нормализация, подготовка train/test-наборов.
5. Оптимизировал inference ML-моделей: batching, снижение latency, использование GPU, подготовка моделей к production-запуску.
6. Выполнял конвертацию и упаковку моделей через ONNX / TorchScript для более удобного и стабильного инференса.
7. Оборачивал ML-модели в backend-сервисы с REST API для инференса.
8. Реализовывал очереди задач для асинхронной обработки изображений и данных.
9. Разработка Telegram-ботов.
10. Разрабатывал data pipeline: сбор данных, нормализация, хранение изображений и метаданных, подготовка данных для ML-моделей.
11. Организовывал хранение данных в PostgreSQL / ClickHouse и S3-совместимом хранилище MinIO.
12. Разрабатывал парсеры для внешних источников: API, HTML-страницы, нестабильные источники данных.
13. Обрабатывал rate limits, временные блокировки, нестабильные ответы, ошибки сети и антибот-защиту.
14. Перевёл часть парсинга на асинхронную модель через asyncio / aiohttp.
15. Использовал batching, очереди и параллельную обработку для ускорения сбора данных.
16. Контейнеризировал backend- и ML-сервисы через Docker.
17. Настраивал окружения через Docker Compose, переменные окружения, конфигурационные файлы и секреты.
18. Поддерживал CI/CD-процессы в GitLab CI: сборка образов, тестирование, деплой сервисов.
19. Настраивал базовый мониторинг, логирование, healthcheck’и и диагностику ошибок для production-сервисов.