Sergey T.

Инженер Data Platform: строю ML-платформу с нуля на Kubernetes — continuous training, online-inference для системы рекомендаций, end-to-end пайплайны от ingestion до деплоя. GitOps-подход (ArgoCD + Helm + Terraform), интеграция со стеком данных (S3, Iceberg, Trino, Spark, Snowplow).

Геораспределенная multi-cluster инфраструктура одного из крупнейших российских маркетплейсов. Кластера от 6 до 100+ нод в кластере, 200+ микросервисов, пики 300k+ rps. CI/CD, observability. С нуля построил команду и отдел технического мониторинга: внедрил инцидент-менеджмент, Grafana OnCall с эскалацией и звонками на critical, покрыл инфраструктуру и сервисы разработчиков алертами, обучил смежные команды.

Спроектировал и выстроил инфраструктуру для AR-стартапа с ML окружением. От идеи до 15 Baremetal серверов в т.ч. GPU. Self-hosted всё: от registry до Airflow. Параллельно настроил CI/CD для Unity-приложений (iOS/Android) и автопубликацию в TestFlight. Для всех проектов настроил dev + prod env.

Инфраструктура CDP в крупном банке: администрирование ClickHouse и Greenplum на больших объёмах (40TB данных), доработка Airflow, внедрение Superset в прод k8s. Проводил технические собеседования и участвовал в архитектурных ревью.

Консалтинг по MLOps: единый API Gateway на Keycloak / OIDC / LDAP / Kerberos, MLflow + JupyterLab платформа, CI/CD для ML-моделей на Jenkins. Разворачивал мониторинг на VictoriaMetrics и kube-prometheus-stack в нескольких кластерах клиентов.