В блоке "Опыт работы" кратко и нейтрально указывается причина ухода в конце описания каждого места:
Пример 1:
ЗАО «Технологии Мониторинга», Разработчик систем мониторинга
Июль 2021 — Май 2024
Разработка и сопровождение внутренней платформы мониторинга. Интеграция с внешними источниками данных. Оптимизация производительности системы, разработка новых модулей под требования бизнес-подразделений.
Причина ухода: завершение крупного проекта и поиск новых технологических вызовов.
Пример 2:
ООО «СистемСофт», Инженер-программист по мониторингу
Март 2018 — Июнь 2021
Создание решений для мониторинга ИТ-инфраструктуры, внедрение систем сбора и визуализации метрик (Prometheus, Grafana). Участие в переходе на микросервисную архитектуру.
Причина ухода: желание развиваться в более масштабных проектах и новых направлениях.
Пример 3:
АО «ИнфоТех», Специалист по мониторингу
Август 2015 — Февраль 2018
Разработка кастомных плагинов для Zabbix, интеграция с внутренними сервисами, поддержка отказоустойчивости мониторинговой системы.
Причина ухода: переход к проекту с большей зоной ответственности.
Такие формулировки демонстрируют профессиональный рост, стремление к развитию и логичную карьерную траекторию без акцента на негатив.
Пошаговый план поиска удалённой работы для разработчика систем мониторинга
-
Анализ требований рынка
-
Изучить актуальные вакансии на позицию DevOps / Monitoring Engineer / Site Reliability Engineer.
-
Выделить часто упоминаемые технологии (например: Prometheus, Grafana, ELK, Zabbix, Datadog, New Relic, Sentry, Loki, VictoriaMetrics, Telegraf, OpenTelemetry).
-
Определить требования к опыту, языкам программирования (часто Python, Bash, Go), и знание CI/CD (GitLab CI, Jenkins).
-
-
Прокачка резюме
-
Заголовок: Monitoring Systems Developer / Remote / Open to DevOps & SRE roles.
-
Добавить краткий summary: специализация, годы опыта, ключевые технологии, достижения.
-
Использовать активные глаголы и измеримые результаты (например: "снизил время обнаружения инцидентов на 40% путём внедрения Grafana Alerting").
-
Упорядочить блоки: Summary, Tech Skills, Work Experience, Projects, Education, Certifications.
-
Обновить резюме под каждую вакансию, акцентируя релевантный опыт.
-
-
Подготовка портфолио
-
Репозиторий на GitHub:
-
Примеры дашбордов (Grafana JSON + скриншоты).
-
Скрипты интеграции Prometheus exporters.
-
Инфраструктура мониторинга в Docker Compose / Terraform.
-
Кейсы: "Как я внедрил мониторинг в проект X", с графиками, проблемой и решением.
-
-
README к каждому проекту с объяснением, зачем и как он работает.
-
Демонстрационное видео или gif (например, работа Alertmanager, алертинг и восстановление).
-
-
Улучшение профилей на job-платформах
-
LinkedIn:
-
Заголовок: Monitoring Engineer / DevOps / Remote.
-
Описание: достижения, ключевые технологии, 3-4 предложения.
-
Указать статус "Open to Work".
-
Добавить рекомендации от коллег.
-
-
GitHub:
-
Актуализировать pinned репозитории.
-
Оформить профильную страницу с tech stack и ссылками.
-
-
Habr Career:
-
Подробное резюме, открытость к удалёнке.
-
Проекты, ссылки на GitHub.
-
-
Upwork / Toptal:
-
Пройти тесты, заполнить профиль на 100%, сделать video intro (если требуется).
-
Добавить кейсы с результатами.
-
-
-
Активный поиск работы
-
Сайты и платформы:
-
LinkedIn Jobs (с фильтрами Remote + Monitoring/DevOps).
-
Habr Career.
-
Djinni.co.
-
RemoteOK.
-
We Work Remotely.
-
Angel.co (Startups).
-
Upwork (для фриланса).
-
Turing, Toptal (после отбора).
-
Indeed и Glassdoor (с фильтром "Remote").
-
Stack Overflow Jobs (если доступен).
-
Telegram-каналы: Remote OK Dev, DevOps Jobs, IT Remote Work и др.
-
-
Стратегия откликов:
-
10-15 релевантных откликов в неделю.
-
Кастомизация cover letter под описание вакансии.
-
Прямое сообщение рекрутерам в LinkedIn.
-
Холодные письма HR на email, если указан.
-
-
-
Подготовка к собеседованиям
-
Технические темы:
-
Архитектура систем мониторинга.
-
Протоколы (SNMP, Prometheus exposition).
-
Работа с метриками, логами и трассировками.
-
CI/CD, Alerting, Auto-healing.
-
Bash, Python, Go — основные паттерны.
-
-
Практика:
-
Mock interviews (Interviewing.io, Pramp).
-
Разбор типичных кейсов (инцидент-менеджмент, RCA, alert fatigue).
-
Повторение STAR-метода для описания опыта.
-
-
-
Параллельная прокачка
-
Курсы:
-
Udemy: Prometheus, Grafana, DevOps Bootcamps.
-
Coursera: Site Reliability Engineering.
-
Pluralsight: Monitoring and Observability.
-
-
Сертификаты:
-
Prometheus Certified Associate (в разработке).
-
AWS CloudWatch или Azure Monitor (если применимо).
-
-
Участие в комьюнити:
-
DevOps-чаты, митапы, конференции (онлайн).
-
Ответы на Stack Overflow, блоги на Habr.
-
-
Опыт работы с базами данных и системами хранения информации
Разработка и поддержка систем мониторинга с интеграцией баз данных для хранения и обработки данных в реальном времени. Опыт работы с реляционными и NoSQL базами данных, такими как PostgreSQL, MySQL, MongoDB, а также с системами хранения данных, включая распределенные файловые системы.
-
Разработал архитектуру базы данных для системы мониторинга, обеспечив высокую доступность и масштабируемость хранимых данных.
-
Оптимизировал запросы и индексы в реляционных базах данных, что позволило значительно снизить время отклика системы.
-
Интегрировал систему мониторинга с решениями для хранения больших объемов данных (Hadoop, Elasticsearch), что улучшило аналитические возможности системы.
-
Реализовал автоматическое архивирование и резервное копирование данных для предотвращения потери информации при сбоях.
-
Настроил процессы миграции данных между различными СУБД для обеспечения совместимости с новыми требованиями системы.
-
Применял механизмы репликации и шардирования для повышения отказоустойчивости и обеспечения бесперебойного функционирования мониторинговых сервисов.
-
Разработал интерфейсы для взаимодействия с API сторонних сервисов, обеспечив возможность получения и хранения данных в различных форматах.
-
Проектировал и внедрял модели данных для эффективного хранения информации о событиях и метриках, используя подходы нормализации и денормализации.
Карьерные цели для разработчика систем мониторинга
-
Развивать и углублять знания в области построения масштабируемых и высокодоступных систем мониторинга для крупных распределённых инфраструктур, с акцентом на облачные технологии и контейнеризацию.
-
Освоить современные подходы и инструменты в области автоматизации мониторинга и анализа данных, внедряя практики машинного обучения и искусственного интеллекта для повышения точности предсказания сбоев и оптимизации производительности.
-
Стать экспертом в области интеграции систем мониторинга с другими корпоративными решениями, такими как CI/CD, DevOps и платформи для управления инцидентами.
-
Повысить свою квалификацию в области анализа и визуализации больших данных, создавая эффективные, легко интерпретируемые отчеты и дашборды для различных стейкхолдеров в компании.
-
Развить лидерские качества и начать участие в управлении командами, которые разрабатывают системы мониторинга, с целью взять на себя роль архитектора решений или технического руководителя.


