Описание
Insapp — B2B-интегратор страховых и финансовых продуктов. Мы встраиваем ОСАГО, КАСКО, ипотечное страхование и финансовые продукты в банки, маркетплейсы и финтех-платформы через API и White Label. Обрабатываем 70 000+ полисов в месяц, работаем с 200+ партнёрами. Резидент Сколково, IT-аккредитация Минцифры.
Ищем инженера эксплуатации, который построит единую систему наблюдаемости Insapp и будет ей владеть: метрики, логи, события инфраструктуры, продукта и бизнес-процессов — в одной Grafana, с понятной системой уведомлений и анализом в реальном времени.
Задачи
•Собрать в одну систему сигналы из разных источников: бизнес-данные (продажи, оплаты, конверсии воронок, объёмы полисов по партнёрам), логи приложения, транспортные логи — все HTTP-запросы: от партнёров, к страховым и платёжным шлюзам, между нашими сервисами; инфраструктура (ОС, прокси и веб-серверы, Docker, СУБД, очереди, сеть, сертификаты), фоновые задачи, а также MCP-серверы наших ИИ-агентов
•Организовать Grafana как единую точку состояния: от общего «светофора» по компании до детализации по сервису, партнёру, страховой компании
•Выбрать и внедрить инструменты сбора и хранения метрик и логов совместно с DevOps (Prometheus / VictoriaMetrics, Loki / ELK / OpenSearch, Sentry или аналоги)
•Вести каталог событий и алертов: что отслеживаем, уровни критичности, кому, куда и когда уходит уведомление, правила эскалации
•Критичные события — 24/7, сразу и точно: звонок на телефон ключевой команде; некритичные — в сводки и дайджесты
•Бороться с шумом: дедупликация, группировка, подавление каскадов, настройка порогов, регулярная ревизия «слепых зон» и лишних алертов
•ИИ-анализ потока событий и логов в живом режиме: группировка, краткая сводка, связь событий между собой, первичная гипотеза причины, понятное сообщение для команды и бизнеса
•Алгоритмический анализ там, где ИИ не нужен: пороги, базовые линии с учётом сезонности, поиск аномалий, корреляционные правила
•Отказоустойчивость анализа: критичные алерты не зависят от ИИ; при медленной работе или падении ИИ-провайдера система переключается на резервного провайдера или работает на алгоритмах — без потери оповещений
•Маскирование персональных данных перед передачей логов на ИИ-анализ (152-ФЗ)
•Разработке — систематизация событий в логах приложения: структурированные логи, единые коды событий, сквозной идентификатор запроса, бизнес-события ключевых процессов
•DevOps — инфраструктурные логи и метрики: агенты сбора, экспортеры, сроки хранения, доступы к источникам
•Формулировать требования с критериями приёмки, приоритизировать, принимать результат
•Скрипты и сервисы сбора данных, SQL-проверки бизнес-процессов, интеграции, Telegram-боты, правила алертов и дашборды в виде кода
•Работа с текущим AI-агентом мониторинга: снижение шума, встраивание его сигналов в общую систему
•Первая линия: обнаружить, подтвердить факт, оценить масштаб, оповестить ответственных, держать всех в курсе до закрытия
•Разбор после инцидента: почему не увидели раньше — и новая проверка, чтобы в следующий раз проблему увидела система
•Инструкции по типовым ситуациям и база известных паттернов: что норма, что шум, что реальный сигнал
Требования
•Опыт от 2 лет в эксплуатации / мониторинге / SRE / DevOps, включая реальный опыт настройки систем мониторинга и алертинга — не только их использования
•Grafana на уровне построения дашбордов и алертов; опыт с Prometheus / VictoriaMetrics / Zabbix и системами логов (Loki, ELK / OpenSearch, Graylog) или аналогами
•Понимание устройства веб-приложения: сервисы, API, БД, очереди, фоновые задачи — где обычно «болит» и как это увидеть
•Понимание разных источников сигналов и того, на какой вопрос отвечает каждый: уведомления по бизнес-данным, логи приложения, транспортные логи (HTTP-запросы), логи инфраструктуры (ОС, прокси / веб-сервер, Docker, СУБД)
•Уверенный SQL — самому достать данные, посчитать метрику бизнес-процесса, проверить воронку
•Скриптинг (Python — предпочтительно; Bash / PowerShell): самостоятельно написать сборщик данных, проверку, интеграцию с API
•Ежедневная работа с ИИ-инструментами — и как с ассистентом в разработке, и как с инструментом анализа; понимание, как встраивать LLM в рабочие процессы через API. Для нас это обязательное требование, а не пожелание
•Linux — уверенно; Windows Server и Docker — базово
•Системность: умеете превращать хаос событий в каталог, правила и понятные задачи для других команд
•Ответственность и проактивность: вам важно узнать о проблеме раньше всех и довести её до решения
Будет плюсом
•Опыт интеграции LLM (через API или локальные модели) в мониторинг, анализ логов, ChatOps
•Опыт алгоритмического поиска аномалий: сезонные базовые линии, статистические методы
•OpenTelemetry, трассировка запросов, SLO / SLI
•Опыт дежурств (on-call), инцидент-менеджмента и разборов после инцидентов
•Знакомство со стеком .NET / MS SQL Server, логированием Serilog / NLog
•Опыт в финтехе / страховании, понимание бизнес-метрик (конверсия, воронка)
•Мониторинг внешних интеграций и платёжных потоков
•Конфигурация как код: Grafana provisioning, Terraform, Ansible
Условия
•Доход 150 000 – 180 000 ₽ до вычета НДФЛ, по итогам собеседования
•Удалённый формат (РФ, рабочий день по МСК), полная занятость, оформление по ТК РФ, ДМС
•Стандартный рабочий день 5/2, ночных смен нет. О критичных событиях в любое время система звонит ключевой команде — руководителям, CTO, DevOps и вам; добиться, чтобы такие звонки были редкими и только по делу, — часть вашей задачи
•Роль владельца: вы строите систему наблюдаемости компании практически с нуля и решаете, как она будет устроена
•ИИ-инструменты в ежедневной работе всей команды, минимум бюрократии
•Компания с IT-аккредитацией, резидент Сколково
