Site Reliability Engineer

О позиции

Команда Productivity Engineering: Automation & Self-Service (PEAS) отвечает за автоматизацию, CI/CD и самообслуживание платформ, на которых строятся продукты MyFitnessPal. В TechOps вы будете влиять на скорость доставки функций при сохранении высокой доступности и безопасности. Роль сочетает инфраструктуру, разработку инструментов, управление инцидентами и партнёрство с Security для реализации SRE-практик в реальном B2C/mobiled-среде с высокими нагрузками.

Чем заниматься

• Владение SLI/SLO и framework error-budget, влияние на приоритизацию и продуктовые решения
• Управление инцидентами, проведение postmortems и трансформация находок в системные улучшения
• Построение и поддержка наблюдаемости: метрики, логи, трейсы (Datadog), снижение alert-fatigue
• Проектирование и эксплуатация отказоустойчивой инфраструктуры как код (Terraform)
• Управление production Kubernetes и контейнерными workload'ами: capacity planning и оптимизация cloud-стоимостей
• Владение CI/CD pipeline и safe deployment strategies (canary, progressive rollout, fast rollback)
• Интеграция security controls в delivery pipeline: SAST/DAST/SCA сканирование, policy-as-code (OPA/Rego, Kyverno, Conftest)
• Драйвинг vulnerability triage и remediation SLAs для pipeline и infrastructure
• Участие в on-call rotation, создание runbooks и автоматизации для sustainable on-call
• Коучинг команды и инженеров по надёжности и операционным best practices

Что ждут

• 5+ лет в site reliability, platform или infrastructure engineering с senior ownership production systems
• Сильные навыки программирования для automation и tooling (Go, Python, TypeScript)
• Опыт работы с major cloud platform (AWS приветствуется), Kubernetes, Infrastructure as Code (Terraform приветствуется)
• Доказанный опыт leadership incident response и SLO-driven reliability practices
• Флюэнтная работа с observability tooling (Datadog приветствуется)
• Практический опыт интеграции security в CI/CD pipelines: SAST/DAST/SCA, dependency scanning, policy-as-code
• Глубокое понимание cloud security fundamentals (identity/IAM, least-privilege, policy/guardrails, secrets management)
• Навыки коммуникации для поднятия security/reliability findings с senior engineers

Будет плюсом

• Policy-as-code frameworks enforced at admission time (Kyverno, OPA/Rego, Conftest)
• Опыт в regulated/compliance-driven средах (SOC 2, PCI DSS, HIPAA)
• Chaos engineering или game-day experience
• Поддержка B2C/mobile backend сред с высокими нагрузками и rapid iteration

Условия

• Конкурентный пакет компенсации: $120,000–165,000 в год
• Медицинское, стоматологическое и vision страхование
• Родительский leave с paid maternity/paternity support
• Менторская программа для career growth
• Responsible Time Off policy для work-life balance
• Ежегодный performance bonus и 401(k) plan с match
• Monthly wellness и technology allowances
• Volunteer days для community service
• MyFitnessPal Premium для сотрудников
• Virtual learning и development библиотека
• DEI Committee для inclusive workplace culture

Навыки

• Go
• Python
• TypeScript
• Kubernetes
• Docker
• Terraform
• AWS
• CI/CD
• Datadog
• Infrastructure as Code
• Observability
• SRE
• Incident Management
• Postmortem
• Canary Deployment
• Security Scanning
• SAST
• DAST
• SCA
• Policy as Code
• OPA
• Kyverno
• Conftest
• SLI/SLO
• Error Budget
• On-Call
• Vulnerability Management
• Cloud Security
• IAM

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы строили и эволюционировали SLI/SLO и error-budget framework на предыдущих проектах? Какие изменения привели к лучшим результатам?
2. Опишите самый сложный инцидент, которым вы руководили. Как вы организовали постмортем и какие systemic changes внедрили?
3. Как вы интегрировали security controls в CI/CD pipeline и управляли уязвимостями без блокировки скорости разработки?
4. Какой подход вы использовали для миграции legacy infra в IaC + Kubernetes с минимальным downtime? Какие были компромиссы?
5. Как вы оценивали и уменьшали alert fatigue в observability stack? Какие критерии для создания/удаления алертов работали лучше всего?