ЧУБАККА

Site reliability engineer for a mobile app

Коротко

Удалённая роль SRE-инженера для мобильного приложения (iOS и Android) AI-платформы для сериалов Klyp: эксплуатация продакшна, мониторинг доставки видео через CDN/HLS, разбор инцидентов до первопричины, поддержка Kubernetes, Kafka и GitOps-процессов. Компания — платформа для создания и просмотра AI-сериалов с глобальной нагрузкой. Требуется от 2 лет опыта в SRE/DevOps/техподдержке, уверенные Linux, SQL, kubectl, понимание Kubernetes, CDN и микросервисной архитектуры. График 5/2 по 9 часов, привязка к московскому времени.

Описание
Klyp — единая платформа для создания и просмотра AI-сериалов: авторы создают сериалы с помощью генеративного AI, а зрители их смотрят. Платформа работает под нагрузкой, с асинхронными процессами и большими объёмами данных и рассчитана на глобальный рынок. Ищем SRE-инженера в Klyp App — мобильное приложение платформы для iOS и Android, в котором зрители смотрят сериалы. Твоя зона ответственности — чтобы видео запускалось быстро и без ошибок, опубликованные сериалы вовремя появлялись в приложении, оплаченный доступ открывался сразу, а проблемы зрителей разбирались до первопричины.
Задачи
•Ежедневная эксплуатация через административные инструменты: внутреннее DevOps-приложение, админ-панель, Grafana, Loki, ArgoCD, консоль AWS
•Следить за доступностью и качеством просмотра: ошибки воспроизведения, время старта видео, буферизация, ответы CDN, отказы API приложения
•Поддерживать доставку видео: CloudFront, подписанные ссылки на HLS, кеширование, поведение под пиковой нагрузкой
•Контролировать путь контента до зрителя: транскодинг эпизодов в HLS, языковые дорожки (субтитры и дубляж), события публикации в Kafka и их попадание в каталог; находить, где застрял сериал, который не появился в приложении
•Разбирать обращения поддержки: найти зрителя, проверить его подписку и доступ к платному контенту, прогресс просмотра и запросы к API, понять, где сломалось, и исправить или передать команде с готовым диагнозом
•Сопровождать покупки в приложении: серверные уведомления App Store и Google Play, сверка статусов подписок, разбор случаев «оплатил, а доступ не открылся»
•Следить за входом и аккаунтами зрителей: Cognito, вход через Apple и Google, гостевые сессии
•Мониторинг и алерты: реагировать на инциденты, доводить их до первопричины, убирать шумные алерты; отслеживать всплески падений приложения после релизов
•Готовить систему к пикам нагрузки (премьеры сериалов, маркетинговые кампании): масштабирование, кеши, нагрузка на базу
•Выкатывать и откатывать сервисы по GitOps-процессу, контролировать версии между сервисами и совместимость с версиями мобильного приложения
•Бэкапы и восстановление: регулярно проверять, что они реально работают, проводить учения
•Доступы, ротация секретов и токенов (включая ключи подписи CDN), VPN
Требования
•От 2 лет опыта эксплуатации продакшна: SRE, DevOps или сильная техподдержка 2-й/3-й линии
•Уверенные Linux, SQL (PostgreSQL) и kubectl; умение читать логи и метрики
•Kubernetes на уровне диагностики: поды, логи, ресурсы, рестарты и OOM, переменные окружения, раскатки
•Понимание доставки контента: HTTP, CDN, кеширование, подписанные ссылки
•Понимание микросервисной архитектуры и асинхронного взаимодействия через Kafka и очереди
•Базовое понимание Terraform и CI/CD (GitLab CI): читать и вносить небольшие правки
•Аккуратность с продом: сначала проверить, потом менять, и всегда оставлять план отката
•Не боишься продакшна и ответственности
•Доводишь проблему до первопричины, а не до «вроде заработало»
•Умеешь разобраться в сложной системе без полного контекста
•Смотришь на сбой глазами зрителя: что он увидел и сколько это длилось
•Умеешь задавать правильные вопросы и понятно описывать диагноз для команды
Будет плюсом
•Опыт эксплуатации видео- или стриминговых сервисов: HLS, транскодинг, метрики качества просмотра (QoE)
•Опыт с CloudFront или другими CDN: подпись ссылок, edge-функции, инвалидация кеша
•Опыт с in-app подписками и серверными уведомлениями App Store / Google Play
•Опыт с Kafka и CDC
•Python или bash для скриптов
•Умение использовать AI-инструменты в работе (анализ логов, разбор инцидентов, скрипты и т.п.)
Условия
•Инциденты разбираются до первопричины, а не закрываются рестартом
•Изменения в проде — через GitOps и ревью, с планом отката
•Решения обсуждаются, но не затягиваются
•Подробная документация по сервисам: спецификации, модели данных, события
•График 5/2, рабочий день 9 часов по московскому времени
•Видеостриминг с реальной нагрузкой: CDN, HLS, пики на премьерах
•Весь путь контента — от транскодинга до экрана зрителя — в зоне твоего влияния
•Современный стек: Kubernetes, GitOps, Kafka, CDC, AWS
•Минимум бюрократии
•Прямое влияние на продукт и опыт зрителей

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте