Наш клиент работает в сегменте онлайн-развлечений. Продукты компании уникальны благодаря запотентованным инновационным особенностям игр, которые она создает. Сотни игр доступны и в игровых автоматах, и в мобильных, и в веб-приложениях. В них играют пользователи нескольких десятков стран.Мы ищем администратора баз данных, который присоединится к работе над обеспечением стабильности производительности систем и кода социального казино.

DATAART ПРЕДЛАГАЕТПрофессиональное развитие:- Опытные коллеги готовы делиться знаниями, внутренние профессиональные комьюнити.- Возможность менять проекты, технологии, пробовать себя в разных ролях.- Внутренний образовательный портал: более 150 технологических курсов и soft skills - тренингов.- Обучение английскому языку: курсы, общение с коллегами и клиентами из разных стран.- Поддержка докладчиков, выступающих на конференциях и встречах технологических сообществ.Отсутствие бюрократии, удобные корпоративные сервисы.Отсутствие дресс-кода, дружеская атмосфера, забота о комфорте специалистов.Гибкий график, ДМС, рабочее место в современном бизнес-центре.Возможность участвовать в конференциях как слушатель и выступающий.

Место работы: На территории работодателяГрафик работы: Полный рабочий деньОпыт работы: От 3 летТребования: ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ ТРЕБОВАНИЯСтепень бакалавра по информатике, инженерии или в другой технической области.Не менее 4-х лет опыта системного администрирования с акцентом на DevOps.Опыт работы с Cassandra.Опыт работы с MySQL.Опыт работы с базами данных в оперативной памяти (In-Memory Databases)Знание Python, bash или другого схожего скриптового языка программирования.Опыт работы с облачными технологиями.Знания в области администрирования Linux (CentOS или RHEL будет плюсом).Умение работать с людьми, специализирующимися в различных областях, с различным уровнем технических знаний.Умение доносить сложные технические концепции.БУДЕТ ПЛЮСОМОпыт работы с Hazelcast.Участие в развитии проектов open source.Понимание разработки и внедрения аморфных сред.Распределение мощностей и прогнозирование на основе сравнительного тестирования и метрик производительности.