Резюме: Devops

DevOps / DevOps Engineer Middle+
Информационные технологии, системная интеграция, интернет
• Интернет-компания (поисковики, платежные системы, соц.сети,
информационно-познавательные и развлекательные ресурсы, продвижение сайтов и
прочее)
DevOps-инженер
3+ года в DevOps, 7-летний инженерный бэкграунд
Специализация: развитие Kubernetes-платформы, построение CI/CD-процессов, внедрение
observability-стека, миграция инфраструктуры в облако. Работаю на стыке эксплуатации и
автоматизации — там, где нужно не просто «поднять кластер», а сделать так, чтобы он жил и не падал.

Проект: миграция инфраструктуры с on-premise (Proxmox) в Yandex Cloud / VK Cloud,
перестройка процессов доставки кода, внедрение единого мониторинга.
Что делал:
Спроектировал и внедрил CI/CD-пайплайны в GitLab CI для всех 12 микросервисов: сборка,
тестирование, деплой через Helm, автоматический откат при неудачном health-check.
Развивал Kubernetes-платформу: управление ресурсами (requests/limits, HPA), настройка
Ingress, сетевых политик, секретов. Деплой и обновление через Helm-чарты.
Построил observability-стек с нуля во всех трёх средах: Prometheus, Grafana, Loki, cAdvisor.
Написал дашборды под каждый сервис и общие для платформы.
IaC: Terraform для облачной инфраструктуры (сети, VPC, инстансы, бакеты), Ansible для
конфигурации нод и сервисов.
Сети и безопасность: Nginx и HAProxy как ingress / балансировка, WireGuard и OpenVPN
межсервисных и удалённых подключений.
БД: сопровождение PostgreSQL и MongoDB — настройка доступов, автоматизация бэкапов,
мониторинг производительности.
Автоматизация рутины: скрипты на Bash и Python (ротация логов, чистка старых образов,
генерация конфигов). Внутренние утилиты писал с помощью AI-инструментов (Cursor, Claude
Code) — это ускорило разработку мелких скриптов примерно вдвое.

Что изменилось после моего прихода:
До меня деплой был полуручной, логи собирались через ssh + grep, алерты приходили в общий
чат без контекста. После — полностью автоматизированный пайплайн, единый мониторинг,
чёткие алерты с runbook, откат за 30 секунд.
Стек: GitLab CI, Kubernetes, Docker, Helm, Terraform, Ansible, Prometheus, Grafana, Loki, Yandex
Cloud, VK Cloud, PostgreSQL, MongoDB, Nginx, HAProxy, Proxmox, WireGuard, OpenVPN, Bash,
Python.

Авиадиспетчер 2020- 2023
Управление воздушным движением
Одновременное сопровождение десятков воздушных судов, приоритизация в условиях
жёсткого дефицита времени. Непрерывный мониторинг радиолокационной обстановки,
выявление отклонений от нормы до того, как они станут проблемой. Действия в нештатных
ситуациях строго по чек-листам. Послеполётные разборы и разбор первопричин инцидентов.
Координация со смежными секторами по жёстким протоколам.
Что забрал в DevOps: привычку работать по чек-листам, а не по памяти. Системный подход к
инцидентам — сначала диагностика, потом действие. Понимание, что дисциплина изменений
(никаких «горячих правок» без фиксации) спасает жизни. В инфраструктуре это спасает
продакшн.
Радиотехник
2016 — 2020
Эксплуатация спутниковых систем связи и сетевого оборудования. Обеспечение
бесперебойности критических узлов: резервирование каналов, сценарии автоматического
переключения при сбоях. Диагностика неисправностей на физическом и канальном уровне.
Плановое обслуживание по регламентам, ведение технической документации.
Что забрал в DevOps: понимание, что происходит под абстракциями. Когда говорят «сеть не
работает», я начинаю не с kubectl, а с вопроса, на каком уровне проблема. Привычку к
резервированию и отказоустойчивости как базовому требованию, а не опции.

Ключевые результаты
Время релиза: 2 часа → 20 минут.
Что было сделано: разобрал существующий пайплайн на этапы, убрал ручные шаги (сборка,
прогон тестов, деплой в staging, промоут в prod), переписал на GitLab CI с использованием
кэширования образов, параллельных джоб и Helm-релизов. Откат версии стал занимать одну
команду — helm rollback, без ручного вмешательства и риска.
Реакция на инциденты: в 3 раза быстрее.
До прихода алерты приходили в разные чаты, логи искали вручную по серверам. Собрал
единый стек: Prometheus + Grafana для метрик, Loki для логов, cAdvisor для контейнеров.
Настроил алерты с понятными runbook-ссылками. В результате инженер видит не «что-то
упало», а конкретный сервис, конкретную метрику и инструкцию, что делать.
Масштаб: 12 микросервисов, 3 окружения (dev / staging / prod), около 8–10 деплоев в день.
Кластер на 6 нод, трафик ~2 000 RPS в пике. Инфраструктуру в облаке проектировал и
поднимал с нуля (до этого всё жило на bare-metal в Proxmox).


Навыки
Знание языков Русский — Родной
Английский — B1 — Средний
Linux Docker PostgreSQL Kubernetes Git SQL Ubuntu
Английский язык Nginx Docker-compose DevOps VPN Grafana AWS
Zabbix SSH Gitlab GitLab CI Python Ansible OSI Bash

Опыт вождения
Права категории B

Дополнительная информация
Обо мне Мой путь в инженерии начался с физического уровня: спутниковые каналы, кабели,
резервирование. Потом — управление воздушным движением, где цена ошибки
принципиально другая и просто выключить/ перезапустить не вариант. И уже оттуда я
пришёл в DevOps, где весь этот багаж оказался как нельзя кстати.
Понимаю инфраструктуру от железа до облака. Когда сервис падает, ищу первопричину, а не
перезапускаю под и надеюсь, что прокатит. Привык работать в среде, где ошибка недопустима,
и переношу эту планку в повседневную инженерную практику.
Инженерные принципы: изменения только через код и IaC, мониторинг с первого дня жизни
сервиса, чек-листы и root cause analysis вместо героических тушений пожаров в 3 часа ночи.
Ищу продуктовую команду с зрелой инженерной культурой, где ценят автоматизацию,
прозрачность процессов и нормальный work-life