Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Бостон

Компания Benchling, создающая ИИ-платформу для биотехнологических исследований и разработок, ищет Solutions Delivery Manager. Роль включает обеспечение разработки решений Benchling, их охвата, эффективности, качества и внедрения в команде Customer Experience. Специалист работает на стыке продуктовой линейки и клиентов: преобразует возможности продукта в эффективные решения под научные задачи клиентов и помогает команде CX работать по лучшим практикам Benchling. Также Solutions Delivery Manager взаимодействует с командой разработки Benchling и другими отделами CX для создания надежных решений, приносящих ценность клиентам и улучшающих внутренние знания. В рамках процесса найма предусмотрено краткое упражнение или обсуждение, посвященное ИИ, чтобы оценить, как кандидат использует ИИ в своей работе. Можно ссылаться на любые инструменты, платформы или рабочие процессы, которые используются сегодня.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Платформа для бизнес-аналитики, насыщаемая возможностями искусственного интеллекта: естественный язык, умные подсказки, AI-ассистенты. Формат работы: удаленно, РФ, московский часовой пояс. Заработная плата: готовы обсудить ваши пожелания. Корпоративные подписки на AI-инструменты. Чем предстоит заниматься: - Разрабатывать компоненты платформы целиком - Собирать требования, строить модели данных и описывать методики расчётов - Общаться напрямую с конечными пользователями - Проектировать архитектуру и защищать свои решения - Глубоко применять Claude Code и Cursor как agentic-инструменты, а не просто чат - Проводить ревью, технические обсуждения и развивать инженерную культуру Что важно: - 5+ лет коммерческой разработки сложных DWH/BI-систем - Уверенные навыки: C, .NET, ASP.NET, Angular, AI-инструменты - Реальный опыт работы с Claude Code: настройка CLAUDE.md, структурированные промпты, анализ кодовой базы, генерация production-ready кода, рефакторинг, тесты, pull requests и аудит безопасности - Понимание ограничений LLM и умение выстраивать безопасный HITL процесс

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

TechOps SAAS Engineer (Middle+) Локация: удаленно (желательно часовой пояс GMT+5 - GMT+8) Язык команды: английский Обязанности: - Решать технические проблемы клиентов от начала до конца (Helpdesk + Slack) в рамках SLA - Проводить анализ первопричин с помощью Grafana, Datadog (логи, метрики, трейсы) - Строить дашборды мониторинга и проактивные алерты - Писать Python-скрипты для автоматизации и массовых операций - Активно использовать ИИ (Claude, Cursor, ChatGPT) для ускорения диагностики Требования: - Уверенный ежедневный опыт работы с LLM и промпт-инжинирингом - Практический опыт с Grafana/Datadog (создание дашбордов и алертов) - Python-скриптинг и глубокое понимание распределенных систем - 2+ года в TechOps/технической поддержке (FinTech/Forex/Crypto — плюс) - Отличный английский (C1+)

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: Uvation Должность: AI/ML Engineer Уровень: middle+, senior Обязанности: - Проектирование, разработка и внедрение моделей машинного обучения и решений на основе ИИ для поддержки стратегических бизнес-инициатив. - Создание и автоматизация пайплайнов обучения и сервинга моделей. - Работа с командами разработки ПО, аналитики данных и продуктовой командой для сквозной поставки решений. - Оценка перспективных подходов в области ИИ на предмет их применимости. Локация: по всему миру, удалённо. Занятость: полная. Стек: Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, MLOps.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Средний доход: $1 000–2 000 в месяц. Формат работы: — гибрид в Дананге; — либо удалённо, если вы вне РФ. Обязанности: — вести Instagram-аккаунты клиентов; — разрабатывать креативные сценарии; — генерировать AI-ролики и визуалы; — работать с реальными коммерческими проектами.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Appbooster — AdTech-компания в сфере мобильного маркетинга и продвижения в AppStore и Google Play. На рынке с 2013 года. За 12+ лет работы привлекли пользователей в 10 000+ приложений. Среди клиентов: Skyeng, Купибилет, Додо Пицца, Lamoda. Ищем Product Manager, который возьмёт AI-companion подписочное приложение и будет отвечать за его финансовые показатели. В дальнейшем — за портфель продуктов. Основные рынки — США и Великобритания. Продукт с выручкой в районе 10-15k MRR, с актуальной задачей роста и масштабирования. Важно: при отклике приложите 1-3 ссылки на приложения, с которыми работали. Без примеров приложений общение продолжить не сможем. Этапы: отклик и примеры приложений → первичный скрининг с CPO → продуктовое собеседование → cultural fit-интервью → оффер. Что предстоит делать: Что для нас важно: Будет плюсом: Откликайся, даже если: Мы предлагаем:

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Резюме Full-stack Developer, удаленная работа, проектная или полная занятость, от 150 000 ₽. Опыт и достижения: - Внедрение AI-ассистента для генерации вакансий с замером времени (менее 2 минут). - Сокращение времени формирования расписания в CRM с часов до 10-20 минут. - Опыт разработки от сложных CRM до решений для интерактивных терминалов (VK, РосНефть). - Кейс с 50 real-time графиками и оптимизацией рендеринга. - Сокращение бандла на 30%, First Contentful Paint — 1.4 секунды. - Менторство и архитектурный аудит команды. - Показатели эффективности: LCP +40%, время онбординга -60%, баги -25%. - Демонстрация понимания бизнес-ценности кода. - Архитектурная экспертиза: внедрение FSD и миграция на Next.js.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Резюме Frontend / Fullstack Developer, от 80 000 ₽, удаленно, фуллтайм. Демонстрация влияния разработки на реальные бизнес-процессы (сокращение времени на получение информации на 70-80%). Создание собственного SaaS-продукта как доказательство навыков владения полным циклом разработки. Реальные метрики эффективности (уменьшение времени задач на 40%, снижение очереди на 30%). Демонстрация лидерских навыков: от менторства до участия в найме в продуктовой команде. Использование AI-инструментов как часть рабочего процесса для оптимизации производительности. Конкретные технические оптимизации (O(n) -> O(1), работа с Garbage Collector). Четкие бизнес-метрики: сокращение нагрузки на БД в 2.5 раза и time-to-market на 30%. Зрелый подход к архитектуре, подтвержденный опытом лидства. Отличная работа с метриками: улучшение CLS, LCP и снижение ошибок валидации подтверждены конкретными процентами. Демонстрация инженерного подхода через создание компонентных библиотек и оптимизацию рендеринга, а не просто перечисление фреймворков. Отличная работа с метриками: цифры (58%, 8 раз, 30%) превращают абстрактные задачи в измеримый бизнес-результат. Демонстрация архитектурного мышления: описание перехода от монолита к микросервисам в проекте «Кантата». Проактивность: менторство на буткемпе и организация выступлений выделяют кандидата на фоне тех, кто просто «пишет код». Конкретная оптимизация: ускорение Steam-инвентаря и Dice в 3-4 раза с приведением точных цифр задержки. Архитектурное решение: переход на RabbitMQ для обработки критичных колбэков, что реально спасает высоконагруженные системы. Специфический доменный опыт: математические модели (RTP/PRNG) для iGaming, что выделяет кандидата на фоне типичных CRUD-разработчиков. Отличная работа с метриками: цифры роста трафика и снижения нагрузки на бэкенд выглядят убедительно. Грамотное использование FSD и понимание архитектурных рисков в CRM. Наличие полноценного Fullstack pet-проекта с Service Worker и CI/CD. Отличная работа с метриками: указал конкретные проценты роста эффективности (20-73%), что превращает слова из 'я сделал' в 'я принес пользу'. Четкое понимание бизнес-ценности: описание проектов сфокусировано не на 'написал код на React', а на том, как это помогло бизнесу.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Формат: удалённо Занятость: full-time Зарплата: 5 000–6 500 € Что предстоит делать: — backend-разработка на PHP и Golang; — frontend на React + TypeScript; — проектирование REST и gRPC API; — работа с MySQL/PostgreSQL, Redis, RabbitMQ и Kafka; — разработка масштабируемых и отказоустойчивых сервисов; — оптимизация производительности; — code review и участие в архитектурных решениях; — развитие CI/CD и поддержка деплоя в Kubernetes. Требования: — 5+ лет коммерческого опыта в Full Stack/Web Development; — уверенный PHP 7.4–8.x; — OOP, DDD, CQRS, SOLID, MVC, Event-Driven Architecture; — SQL, MySQL/PostgreSQL; — React + TypeScript; — HTML5, CSS3, SCSS; — Git, Docker, CI/CD; — Redis, RabbitMQ, Apache Kafka; — Kubernetes; — понимание Pub/Sub, Outbox, Idempotency, Retry, DLQ; — опыт работы с современными AI-инструментами: Claude, Codex, Cursor и др. Будет преимуществом: Golang, RxJS, gRPC.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

TwelveAI ищет AI-инженера для разработки LLM-ассистента и backend-логики для AI-платформы, которая автоматизирует продажи, запись и поддержку клиентов. Локация: Астана, офис. Формат: Full-time, 5/2. Зарплата: от 600 000 тенге. Задачи: — разрабатывать LLM-ассистента: чат, сценарии и логику диалогов; — создавать RAG-системы, работать с embeddings, chunking и retrieval; — интегрировать БД и внешние сервисы; — разрабатывать REST и async API; — работать с транзакциями, race conditions и WebSocket; — оптимизировать качество ответов и стоимость инференса. Стек: Django 4.2, Django Ninja, DRF, Daphne, Django Channels, PostgreSQL, Redis, Celery, OpenAI SDK, scikit-learn, NumPy, SciPy, vector DB, Docker. Будет плюсом: Document AI, OCR/NLP, semantic matching, AI-агенты, микросервисы, CI/CD.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Junior

Компания Sasha AI — резидент Сколково, разработчик голосовых AI-агентов для бизнеса. Развивает лидогенерационную платформу, которая позволяет компаниям за 20 минут запустить искусственный интеллект, способный генерировать лидов, работая с клиентской базой по телефону. AI-агенты компании помогают таким компаниям, как МТС, Т-Банк, Синергия, увеличивать выручку без найма сотрудников. За последний год компания выросла в 5 раз и планирует достичь оборота в 300 млн рублей в 2026 году. Цель — сделать технологию простой, окупаемой и доступной каждому крупному бизнесу в России, а за 10 лет построить монополиста, ассоциирующегося с искусственным интеллектом в России. Чем предстоит заниматься: - Развивать и поддерживать высоконагруженную микросервисную архитектуру бэкенда на Node.js (NestJS). - Проектировать сложную бизнес-логику, связанную с интеграцией AI-моделей, обработкой данных, телефонией. - Оптимизировать производительность, надежность и отказоустойчивость систем, от которых напрямую зависит выручка клиентов. Стек: - Бэкенд: Node.js, TypeScript, NestJS, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, Yandex VBD. - Фронтенд: TypeScript, Next.js, Tailwind CSS, UI-библиотеки. - Инфраструктура и другое: K8s, Docker, PM2. - Телефония: Asterisk, ARI/AMI. Требования: - Коммерческий опыт разработки или пет-проекты на TypeScript/Node.js. - Уверенное владение базой: понимание REST API, реляционных баз данных (PostgreSQL) и асинхронности в JS. - Ценность чистого, поддерживаемого кода и практика автотестирования. Будет плюсом: - Опыт или понимание принципов работы телефонии (Asterisk, ARI). - Опыт работы с высокими нагрузками. - Интерес к миру AI/ML и желание погружаться в предметную область. Условия: - Реальная impact-роль: код напрямую влияет на оборот компании и продукт для лидеров рынка. - Сложные и масштабные задачи: высокие нагрузки, интеграции, уникальная экспертиза на стыке AI и телефонии.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Middle

Компания Sasha AI — резидент Сколково, разработчик голосовых AI-агентов для бизнеса. Развивает лидогенерационную платформу, которая позволяет компаниям за 20 минут запустить искусственный интеллект, способный генерировать лидов, работая с клиентской базой по телефону. AI-агенты компании помогают таким компаниям, как МТС, Т-Банк, Синергия, увеличивать выручку без найма сотрудников. За последний год компания выросла в 5 раз и планирует достичь оборота в 300 млн рублей в 2026 году. Маленькая цель — сделать технологию простой, окупаемой и доступной каждому крупному бизнесу в России. Большая цель — за 10 лет построить монополиста, ассоциирующегося с искусственным интеллектом в России. Чем предстоит заниматься: - Развивать и поддерживать высоконагруженную микросервисную архитектуру бэкенда на Node.js (NestJS). - Проектировать сложную бизнес-логику, связанную с интеграцией AI-моделей, обработкой данных, телефонией. - Оптимизировать производительность, надежность и отказоустойчивость систем, от которых напрямую зависит выручка клиентов. Стек: - Бэкенд: Node.js, TypeScript, NestJS, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, Yandex VBD. - Фронтенд: TypeScript, Next.js, Tailwind CSS, UI-библиотеки. - Инфраструктура и другое: K8s, Docker, PM2. Работа с телефонией (Asterisk, ARI/AMI). Требования: - 2+ года коммерческого опыта разработки на TypeScript/Node.js. - Глубокое понимание принципов построения отказоустойчивых и масштабируемых REST/gRPC API. - Серьезный опыт работы с PostgreSQL и Redis. - Ценность чистого, поддерживаемого кода и практика автотестирования. - Готовность брать архитектурную и продуктовую ответственность. Будет плюсом: - Опыт или понимание принципов работы телефонии (Asterisk, ARI). - Опыт работы с высокими нагрузками. - Интерес к миру AI/ML и желание погружаться в предметную область. Условия: - Реальная impact-роль: код напрямую влияет на оборот компании и продукт для лидеров рынка. - Сложные и масштабные задачи.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании и формате Mindrift — платформа, соединяющая специалистов с проектными задачами в области ИИ для ведущих технологических компаний. Работа связана с тестированием, оценкой и улучшением ИИ-систем. Участие проектное, не постоянная занятость. Задачи - Создание реалистичных сред разработки: виртуальная компания с кодовой базой, инфраструктурой и контекстом (тикеты, документация, переписка), формирующим правдоподобную историю разработки. - Проектирование задач из промежуточных состояний этих сред: формулировка промпта, определение критериев «решено», обеспечение решаемости задачи ИИ-агентом. - Написание тестов, проверяющих решения агента: принимать все корректные подходы и отклонять некорректные, не слишком строго и не слишком мягко. - Итеративная доработка задач и тестов на основе QA-обратной связи: анализ решений агента, разбор ошибок, улучшение до справедливой и надёжной оценки. Задачи должны по-настоящему бросать вызов лучшим моделям: frontier-модели уже хорошо пишут код, поэтому важно понимать, где модели ошибаются, и создавать сценарии, выявляющие разницу между хорошим и плохим решением. У задач много корректных решений, поэтому написание тестов, принимающих все правильные варианты и отклоняющих неверные, сложнее, чем кажется. Чем это не является - Не разметка данных. - Не промпт-инжиниринг. - Не написание кода с нуля — большую часть кода пишет агент; вы направляете и оцениваете. Требования - Опыт разработки ПО от 5 лет. - Основной стек: Python (FastAPI), JavaScript/TypeScript (React), Docker, Postgres, Kafka, Redis. - Опыт написания тестов (функциональных, интеграционных). - Владение английским языком на уровне B2 и выше. Условия - Оплата до $50/час в эквиваленте, в зависимости от уровня и темпа. - Задачи оцениваются примерно в 20 часов каждая. - Вы сами устанавливаете свой график.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании DataAnnotation — ведущая компания по разработке ИИ. Задачи - Развивать диалоги - Писать ответы - Сравнивать качество работы ИИ-моделей - Проверять факты Требования - Свободное владение английским языком - Сильные навыки письма и исследования - Релевантный опыт в коммуникации Условия - Удалённая работа - Гибкий график - Подходит для внимательных к деталям фрилансеров или владельцев малого бизнеса - Оплата от $20 в час, бонусы за выдающуюся работу - Вилка зарплаты: USD 20–25 в час

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании OPENLANE — технологическая компания, создающая цифровой маркетплейс подержанных автомобилей. Задачи - Проектировать, разрабатывать и эксплуатировать масштабируемые сервисы для маркетплейс-процессов (Buy Now, 45M, Simulcast, DealerBlock). - Разрабатывать API и бэкенд-сервисы на современной облачной AI-платформе. - Встраивать AI-функции в функции маркетплейса: ценообразование, переговорные процессы, автоматизация рабочих процессов. - Использовать AI-инструменты для ускорения кодинга, тестирования, отладки и документации, применяя инженерное суждение. - Совместно с Product переводить бизнес-потребности в долгосрочные масштабируемые технические решения. - Участвовать в on-call ротации и поддержке продакшн-систем. - Улучшать надёжность, производительность, безопасность и наблюдаемость систем. - Вносить вклад в техническое направление, инженерные стандарты и долгосрочную эволюцию платформы. Применение AI в работе - AI-ассистированное написание кода и рефакторинг. - AI-генерация тестов и валидация. - AI-поддержка отладки и анализа первопричин. - AI-ассистированная документация и обмен знаниями. - Применение AI-инструментов для снижения повторяющейся работы и повышения инженерной эффективности. Требования - 3+ года опыта создания и поддержки продакшн-систем. - Степень бакалавра в Computer Science, инженерии или смежной области (или эквивалентный практический опыт). - Опыт разработки и поддержки продакшн-софта. - Понимание API, распределённых систем и cloud-native архитектуры. - Опыт работы в современных CI/CD-средах. - Опыт наблюдаемости, мониторинга и реагирования на инциденты. - Способность владеть функциями и системами end-to-end. - AI-first мышление: активное использование AI-инструментов (code copilots, AI-отладчики, генераторы тестов), критическая оценка AI-результатов, готовность адаптироваться к быстро меняющимся инструментам. - Опыт в одной или нескольких областях: бэкенд-разработка (Java, Kotlin, Go, Python, .NET, Ruby или аналоги), фронтенд (React, TypeScript) — плюс, AWS или аналогичные облачные платформы, микросервисы и event-driven архитектуры, SQL и data-driven приложения. - Продуктовая ориентированность, ответственность за системы, техническая любознательность, фокус на качестве. Условия - Удалённая работа. - Работа над высоконагруженными маркетплейс-системами в реальном времени. - Участие в крупной модернизации платформы и AI-трансформации. - Использование AI как основного инструмента разработки. - Совместная работа с опытными инженерами, продуктовыми лидерами и платформенными командами. - Среда, ценящая обучение, ответственность и влияние. Команда - Подчинение Engineering Manager. - Ежедневное взаимодействие с Product Managers, Data Engineers, Infrastructure и Site Reliability Engineering (SRE).

Формат

Офис

Страна

США

Город

Сан-Франциско

О команде Команда платформы разработки плагинов создаёт API, SDK и инструменты, позволяющие расширять ChatGPT и Codex. Работа включает плагины, коннекторы, протокол Model Context Protocol (MCP) и интерактивные приложения. Цель — чтобы любой мог превратить полезный рабочий процесс в плагин, опубликовать его и дать другим возможность использовать. Плагин может объединять инструкции и навыки с подключениями к необходимым инструментам и данным. Работа охватывает создание и публикацию плагинов, системы их выполнения в продуктах и открытые стандарты для разработчиков. О роли Ищем инженеров с платформенным мышлением, понимающих, как создать платформу, которой разработчики захотят пользоваться. Работа охватывает пользовательские интерфейсы для разработчиков, API и серверные системы. Вы будете владеть функциями от первого разговора с разработчиком до внедрения и релиза. Предстоит напрямую общаться с разработчиками, партнёрами и open-source сообществом. Их опыт определит проектируемые API и абстракции, приоритеты и компромиссы. Место работы: Сан-Франциско. Гибридный формат: 3 дня в офисе в неделю. Предоставляется помощь с переездом для новых сотрудников. Обязанности - Проектировать и выпускать API, SDK и сервисы для расширения ChatGPT и Codex. - Упрощать создание, тестирование, публикацию, обновление и распространение плагинов. - Улучшать совместимость и согласованность между ChatGPT и Codex, включая интерактивные приложения. - Вносить вклад в MCP и другие открытые стандарты, учитывая практические потребности разработчиков. - Работать с разработчиками и партнёрами для выявления повторяющихся проблем и улучшения платформы, инструментов и документации. - Взаимодействовать с командами Product, Research, Security и Trust & Safety по вопросам разрешений, совместимости и безопасного и надёжного выполнения. Что поможет вам преуспеть - Опыт создания программного обеспечения, которым пользуются другие разработчики: open-source проект, API или SDK, платформа для разработчиков, внутренние инструменты с реальными пользователями или компания в сфере devtools. - Наличие собственного мнения об API и абстракциях, умение объяснять компромиссы за своими решениями. - Интерес к общению с разработчиками и пониманию того, что они пытаются создать. - Умение переключаться между продуктовыми вопросами и техническими деталями, определять важное и доводить работу от неясной задачи до продакшена. - Уверенная работа с веб-интерфейсами и серверными системами, готовность изучать незнакомые части стека. - Желание участвовать в определении того, как разработчики создают программное обеспечение для ИИ-агентов, в том числе через открытые стандарты, такие как MCP.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, стоящая за открытым облаком наблюдаемости, основана на принципах открытого исходного кода, открытых стандартов, открытых экосистем и открытой культуры. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа наблюдаемости, гибкая и созданная для масштабирования. Сегодня более 35 миллионов пользователей и более 7 000 клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, доверяют Grafana Labs обеспечение надежности своих приложений и систем, быстрое устранение инцидентов и оптимизацию телеметрии для снижения шума и затрат. Мы полностью удаленная компания с более чем 1 600 сотрудников в более чем 40 странах. Мы быстро масштабируемся и остаемся верны тому, что делает нас другими: наследие открытого исходного кода, глобальная культура сотрудничества и страсть к значимой работе. Наша команда процветает в среде, ориентированной на инновации, где прозрачность, автономия и доверие поддерживают все, что мы делаем. Вы можете не соответствовать всем требованиям, и это нормально. Если эта роль вас вдохновляет, мы будем рады вашему отклику. Это удаленная возможность, мы рассматриваем кандидатов, находящихся в Испании, Швеции, Великобритании, Ирландии или Германии. Staff Software Engineer - Grafana Databases, Tempo Мы создаем Tempo — бэкенд распределенной трассировки с открытым исходным кодом, лежащий в основе Grafana Cloud Traces и Grafana Enterprise Traces (GET). Tempo упрощает поиск трейсов, генерацию метрик из спанов и связывание данных трассировки с логами, метриками и профилями во всем стеке Grafana. 2026 год — переломный момент для Tempo. После крупного архитектурного обновления и запуска TraceQL metrics мы переходим от фундаментальной работы к продуктовому и операционному совершенству, превращая Tempo из SaaS-базы данных в платформу, обеспечивающую работу следующего поколения продуктов наблюдаемости Grafana (App Observability, Asserts, Traces Drilldown и AI-ассистентов). В течение следующего года вы поможете: - Сделать Grafana Cloud Traces «просто работающим» для клиентов, устранив шероховатости, запутанные лимиты и скрытые режимы отказов. - Достичь операционного совершенства в масштабе: мы вырастем с почти 50 ячеек сегодня до трехзначного числа в этом году, с автоскейлингом, параметризованными раскатками и агрессивным сокращением рутинной работы. - Развить Tempo в платформенный инструмент: API с более высокой плотностью, агрегация трейсов, математика TraceQL metrics и интерфейсы, удобные для машин и LLM, на которых смогут строить downstream-продукты и агенты. - Продвинуть производительность дальше: более быстрая задержка запросов при приеме сотен МБ/с и производительные диапазоны запросов за 30 дней, чтобы соответствовать конкурентам. - Подготовить Tempo к миру, управляемому агентами: более крупные, более импульсные и высококардинальные нагрузки, а также новые категории рабочих процессов на базе ИИ, такие как триаж с помощью ассистента и исследования в стиле «почему это медленно?». Чем вы будете заниматься: Как Staff-инженер в Tempo, вы будете задавать техническое направление по самым сложным проблемам нашего роадмапа и поднимать планку для всей команды. - Руководить многоквартальными техническими инициативами от постановки проблемы до раскатки, например, API агрегации трейсов, Limitless Tempo, автоскейлинг ячеек и лимиты клиентов или улучшения движка запросов. - Владеть архитектурой основных компонентов Tempo: прием, хранение, запросы и генерация метрик. Проводить ревью дизайна, принимать четкие компромиссы по производительности, стоимости и сложности, документировать «почему» для команды. - Проектировать API для людей и агентов. Формировать следующее поколение интерфейсов Tempo (структурированных, детерминированных, обнаруживаемых), чтобы продукты Act 3, LLM-ассистенты и внешние интеграторы могли надежно строить на Tempo. - Обеспечивать операционное совершенство. Отвечать за результаты по конкретным SLO (P99 задержка записи, повторяемость инцидентов, TCO на принятый ГБ) и вести команду к Zero Ops через автоматизацию, параметризованные раскатки и действенные алерты. - Работать с продуктом и смежными командами. Тесно взаимодействовать с PM и командами App Observability, Asserts, Drilldown и Grafana Assistant, чтобы понимать, как потребляется Tempo, и поставлять то, что их разблокирует. - Наставлять инженеров. Поднимать инженерную планку через ревью кода, обратную связь по дизайну, парное программирование над сложными задачами и написание материалов, которые делают команду умнее. - Участвовать в on-call для сервисов, которые вы помогаете создавать, и быть мультипликатором силы в реагировании на инциденты и пост-инцидентном обучении. - Вносить вклад в открытый исходный код. Tempo — OSS. Вы будете взаимодействовать с сообществом, рецензировать внешние вклады и помогать вести проект открыто. Мы много инвестируем в продуктивность разработчиков. Вы можете использовать современные AI-ассистенты кодирования в повседневном рабочем процессе (инструменты на ваш выбор).

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости. Мы развиваем Pyroscope — открытую базу данных непрерывного профилирования, лежащую в основе Grafana Cloud Profiles. Pyroscope дает инженерам видимость на уровне кода: как приложения используют CPU и память, вплоть до конкретной строки, и связывает этот сигнал с метриками, логами и трейсами в стеке Grafana. 2026 год — переломный для Pyroscope. Мы завершили внедрение архитектуры V2, сократив производственные затраты на 92% и значительно улучшив масштабируемость, а число клиентов продукта выросло на 64% за прошлый год. Продукт выходит за пределы аудитории, знакомой с профилированием, и наш фокус смещается с разработки отдельных функций на снижение трения во всем опыте: лучший онбординг, глубже интеграция с остальной частью Grafana, профили, работающие для операционных и SRE-процессов, а не только для специалистов по производительности. В течение следующего года вы поможете нам: - Выпустить Adaptive Profiles как стратегию приема данных по умолчанию, чтобы клиенты автоматически собирали нужные профили по разумной цене. - Превратить Pyroscope в платформенную возможность внутри Grafana: двунаправленная корреляция трейсов и профилей, интеграция с Kubernetes Monitoring и App Observability, вывод профилей там, где инженеры уже начинают расследования. - Подготовить Pyroscope к миру агентов: API, CLI и документация, спроектированные так, чтобы ИИ-агенты могли управлять профилированием от начала до конца, покрывая полный цикл оптимизации производительности — от обнаружения проблемы до проверки исправления. - Продвигать операционное совершенство и совокупную стоимость владения: обобщенное автопроксирование, лучший UX для длинных запросов, автоматизация BYOC, запускающая новую ячейку без ручного вмешательства. - Удвоить принятие продукта, сделав профилирование простым в начале: направляемый онбординг, документация на основе сценариев использования, помощь в инструментировании, чтобы пользователи получали ценность за минуты, а не дни. Чем вы будете заниматься: - Вести проекты от концепции до запуска, например, повышение эффективности пути чтения или корреляцию трейсов и профилей, включая дизайн, поставку, эксплуатацию и сопровождение клиентов. - Проектировать, создавать и эксплуатировать ключевые компоненты распределенной базы данных: прием, хранение и запросы, принимая острые компромиссы по производительности, стоимости и сложности. - Носить «продуктовую шляпу»: у нас нет выделенного продакт-менеджера — инженеры команды участвуют в звонках с клиентами, превращают болевые точки в выполнимые задачи и напрямую формируют дорожную карту. Ваши вопросы и идеи будут определять, что мы строим. - Обеспечивать операционное совершенство: отвечать за результаты против конкретных SLO и целевых показателей стоимости единицы, сокращать рутину через автоматизацию и делать дежурства тише каждый квартал. - Взаимодействовать с другими командами Grafana: тесно работать с App Observability, Alloy, Tempo и другими командами баз данных, чтобы профили были полезны там, где работают инженеры. - Поддерживать коллег через обсуждения дизайна, ревью кода и парное программирование в полностью удаленной среде. - Участвовать в дежурствах (ротация EMEA) для сервисов, которые вы создаете, и относиться к реагированию на инциденты и разбору после них как к части ремесла. - Вносить вклад в открытый исходный код: Pyroscope — OSS. Вы будете взаимодействовать с сообществом, ревьюить внешние вклады и помогать вести проект открыто. Мы много инвестируем в продуктивность разработчиков. Вы можете использовать современные ИИ-ассистенты для кодирования в повседневной работе (инструменты на ваш выбор, в рамках политики компании). Условия: - Полная удаленная работа. - Рассматриваем кандидатов только из Великобритании, Германии, Испании, Швеции и Ирландии.

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Grafana Labs — компания, развивающая открытую облачную платформу наблюдаемости Grafana Cloud. Более 35 миллионов пользователей и 7 000+ клиентов. Полностью удалённая компания: 1 600+ сотрудников в 40+ странах. О продукте Pyroscope — открытая база данных непрерывного профилирования, лежащая в основе Grafana Cloud Profiles. Даёт инженерам видимость использования CPU и памяти на уровне кода. В 2026 году завершён переход на архитектуру V2, что снизило производственные затраты на 92% и увеличило число клиентов на 64% за год. Сейчас фокус смещается на снижение трения во всём опыте: онбординг, интеграция с Grafana, поддержка операционных и SRE-процессов. Задачи на ближайший год - Внедрить Adaptive Profiles как стратегию приёма данных по умолчанию. - Превратить Pyroscope в платформенную возможность Grafana: двунаправленная корреляция трейсов и профилей, интеграция с Kubernetes Monitoring и App Observability. - Подготовить Pyroscope к работе с AI-агентами: API, CLI и документация для сквозного управления профилированием. - Улучшить операционную эффективность: обобщённый автоскейлинг, UX для длинных запросов, автоматизация BYOC. - Удвоить adoption: guided onboarding, документация по сценариям использования, помощь в инструментировании. Обязанности - Вести проекты от концепции до запуска: например, улучшение эффективности read path или корреляция трейсов и профилей. - Проектировать, разрабатывать и эксплуатировать ключевые компоненты распределённой базы данных: приём, хранение и запросы. - Выполнять роль продакт-менеджера: участвовать в звонках с клиентами, превращать проблемы в задачи, влиять на дорожную карту. - Обеспечивать операционное совершенство: достигать SLO и целевых показателей стоимости, автоматизировать рутину, делать дежурства спокойнее. - Взаимодействовать с командами App Observability, Alloy, Tempo и другими подразделениями Databases. - Поддерживать коллег: дизайн-ревью, код-ревью, парное программирование в удалённом режиме. - Участвовать в on-call (EMEA-ротация) для своих сервисов. - Вносить вклад в open source: общаться с сообществом, ревьюить внешние изменения, развивать проект открыто. Условия - Удалённая позиция. - Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Германии, Испании, Швеции и Ирландии. - Разрешено использовать современные AI-ассистенты для программирования в повседневной работе.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, разрабатывающая платформу наблюдаемости Grafana Cloud. Вакансия относится к инициативе skunkworks (2nd Horizon), цель которой — расширить наблюдаемость на общую аналитику данных. Задача — сделать Grafana лучшим местом, где люди и ИИ-агенты понимают и используют данные предприятия. Разрабатываются ИИ-функции для таких сценариев, как аналитика продуктов и данные продаж. Это удалённая позиция. Рассматриваются кандидаты из Германии, Ирландии, Швеции, Испании и Великобритании. Команда состоит из опытных сотрудников Grafana и новых коллег, работает с высокой степенью автономии и ответственности. Инженеры принимают решения, быстро двигаются и проверяют идеи на ранних этапах. Ищем AI-инженера с сильным опытом разработки ПО, быстрым циклом итераций и интересом к экспериментам, а также с фокусом на выпуск и масштабирование полезных функций. В рамках инициативы вы будете выполнять разные роли и не сможете полагаться на кросс-функциональные команды. Вы будете проектировать, разрабатывать, тестировать и выпускать ИИ-функции для работы с большими наборами данных, а также расширять возможности аналитических ИИ-агентов для помощи пользователям в поиске информации. По мере развития команды роль может расширяться. Обязанности - Создание и внедрение ИИ-решений: разработка высокопроизводительных ИИ-функций, помогающих пользователям обнаруживать, организовывать и оптимизировать доступ к большим наборам данных. - Быстрое экспериментирование и итерации: быстрое прототипирование, тестирование и проверка с реальными пользователями, включая разработку и развитие LLM- и агентных рабочих процессов для жизненного цикла инженерии данных. - Совместная работа: участие в формировании ИИ-функций продукта, включая интеграцию агентных компонентов с внутренними инструментами (Slack, системы оповещения), взаимодействие с внутренними командами данных для догфудинга. - Эффективное использование ИИ-инструментов: применение ИИ и инструментов автоматизации для улучшения функциональности продукта и собственных процессов разработки. - Эффективная коммуникация: работа в динамичной среде, умение общаться и вносить вклад в работу команд. - Ответственность и влияние: полная ответственность за разрабатываемые ИИ-решения, обеспечение их инновационности, масштабируемости, поддерживаемости и соответствия реальным рабочим процессам пользователей. Требования - Сильные инженерные навыки: опыт создания production-grade пользовательских систем. Самостоятельность, способность решать сложные инженерные задачи и принимать решения по UI-дизайну при минимальном контроле. - Практический опыт в ИИ: знакомство с ИИ-технологиями и фреймворками, нацеленность на качественные решения, работающие в реальном мире.

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Экспериментальная инициатива 2H нацелена на то, чтобы применить наблюдаемость к бизнес-задачам через общий анализ данных. Цель — сделать Grafana лучшим местом, где люди и ИИ-агенты понимают и работают с данными предприятия. Команда создаёт ИИ-функции для анализа продуктовых и продажных данных, снижая барьер входа и выявляя значимые сигналы в неструктурированных данных. Роль предполагает высокую степень автономии и ответственности. Инженеры принимают решения, быстро двигаются и проверяют идеи на ранних этапах, опираясь на коллаборативную культуру, любознательность и обратную связь. В рамках инициативы придётся совмещать несколько ролей и не рассчитывать на кросс-функциональные команды, которые обычно поддерживают другие группы в инженерном отделе. Чем предстоит заниматься: - Создавать и внедрять ИИ-решения: разрабатывать высокопроизводительные ИИ-функции, помогающие пользователям находить, организовывать и оптимизировать доступ к большим наборам данных. - Быстро экспериментировать и итерировать: прототипировать, тестировать и проверять решения на реальных пользователях, включая запуск и развитие LLM- и агент-ориентированных процессов для жизненного цикла инженерии данных. - Сотрудничать: вместе с командой формировать ИИ-функции продуктов, интегрировать агентные компоненты с внутренними инструментами (например, Slack и системами алертинга), привлекать внутренние команды данных для dogfooding. - Эффективно использовать ИИ-инструменты: применять ИИ и автоматизацию для улучшения функциональности продукта и собственных процессов разработки. - Коммуницировать: работать в динамичной и коллаборативной среде, эффективно взаимодействовать с другими командами. - Отвечать за результат: полностью владеть разработанными ИИ-решениями, обеспечивая их инновационность, масштабируемость, поддерживаемость и соответствие реальным рабочим процессам пользователей. Требования: - Сильные инженерные навыки: опыт создания production-grade пользовательских программных систем. Самостоятельность, способность решать сложные инженерные задачи и принимать решения по UI-дизайну с минимальным контролем. - Практический опыт с ИИ: знакомство с ИИ-технологиями и фреймворками, нацеленность на качественные решения, работающие в реальном мире, а не только в теории. - Быстрая итерация и экспериментальный подход (начало описания, текст обрывается). Условия: - Удалённая позиция. - Рассматриваются кандидаты в Германии, Ирландии, Швеции, Испании и Великобритании.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

Grafana Labs развивает инициативу по созданию AI-нативной системы интеллектуальной обработки данных, которая предоставляет агентам надёжный и управляемый доступ к корпоративному контексту. Цель — сделать Grafana лучшим местом, где люди и AI-агенты понимают и действуют на основе данных в реальном времени. Система помогает агентам получать нужные данные, метаданные, определения, происхождение, сигналы качества и институциональные знания без необходимости поддерживать собственные хрупкие контекстные файлы. Принцип: система контекста извлекает, агенты решают, а команды данных поддерживают интеллект. Новая команда состоит из опытных сотрудников Grafana и новых коллег. Работа предполагает высокую степень автономии и ответственности как на уровне отдельных инженеров, так и команды в целом. Ищем Staff-бэкенд-инженера для создания первых production-сервисов системы управления контекстным слоем. Роль ранняя, команда с высокой автономией. Нужно проектировать и запускать основную бэкенд-архитектуру для приёма данных, хранения контекста, API для поиска и интеграций для агентов. Задачи - Проектировать, реализовывать, тестировать и эксплуатировать первые сервисы для приёма контекста, индексации, оркестрации поиска, доступа через API, настройки источников и администрирования системы. - Создавать основу масштабируемого SaaS: архитектура мультитенантного сервиса, включая изоляцию тенантов, учёт использования, квоты, аудит-логи, фоновые задачи и надёжные границы сервисов. - Строить API и интерфейсы для AI-агентов, MCP-инструментов, CLI и внутренних приложений для получения контекста, происхождения данных, сигналов уверенности и предупреждений. - Работать на стыке продукта и инфраструктуры: находить практические компромиссы между быстрым экспериментированием и долгосрочной надёжностью, особенно при переходе от прототипа к production. - Эксплуатировать создаваемые сервисы: инструментировать их метриками, логами, трейсами, алертами и дашбордами; использовать observability-инструменты для понимания поведения системы и повышения надёжности. - Влиять на техническое направление: помогать формировать архитектуру, границы сервисов, выбор хранилищ, контракты API, паттерны развёртывания и инженерные практики для новой продуктовой области. - Эффективно коммуницировать в динамичной и коллаборативной среде, вносить вклад в работу кросс-функциональных команд. - Полностью отвечать за разрабатываемые AI-решения, обеспечивая их инновационность и масштабируемость. Условия - Удалённая работа. - Рассматриваются кандидаты из Испании, Швеции, Великобритании, Ирландии и Германии. - Ранняя стадия проекта, высокая автономия и ответственность, поддержка коллаборативной культуры.

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

О компании Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости. Grafana Cloud — управляемая платформа наблюдаемости, построенная для масштабирования. Более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, доверяют Grafana Labs. Компания полностью удалённая: 1600+ сотрудников в 40+ странах. О проекте Grafana Labs запускает инициативу (skunkworks) с целью принести наблюдаемость в остальной бизнес. Цель — сделать Grafana лучшим местом, где люди и ИИ-агенты понимают и действуют на основе данных реального времени. В рамках инициативы строится ИИ-нативная система интеллектуальной обработки данных, которая даёт агентам надёжный и управляемый доступ к корпоративному контексту. Система помогает агентам получать нужные данные, метаданные, определения, происхождение, сигналы качества и институциональные знания. Принцип: система контекста извлекает, агенты решают, а команды данных поддерживают интеллект. Новая команда состоит из опытных сотрудников Grafana и новых наймов. Работа с высокой степенью автономии и ответственности. Задачи - Проектировать и внедрять основные сервисы бэкенда: ingestion контекста, индексацию, оркестрацию поиска, API-доступ, конфигурацию источников и администрирование системы. - Создавать масштабируемую SaaS-основу: архитектура мультитенантного сервиса, изоляция тенантов, отслеживание использования, квоты, аудит-логи, фоновые задачи и надёжные границы сервисов. - Обеспечивать рабочие процессы извлечения контекста для агентов: API и интерфейсы для ИИ-агентов, MCP-инструментов, CLI и внутренних приложений. - Работать на стыке продукта и инфраструктуры: находить компромиссы между быстрыми экспериментами и долгосрочной надёжностью. - Эксплуатировать создаваемые системы: инструментировать метриками, логами, трейсами, алертами и дашбордами. - Вносить вклад в техническое направление: архитектура, границы сервисов, выбор хранилищ, API-контракты, паттерны развёртывания и инженерные практики. - Эффективно общаться в динамичной и коллаборативной среде. - Полностью отвечать за разрабатываемые ИИ-решения, обеспечивая их инновационность и масштабируемость. Условия - Удалённая работа. - Рассматриваются кандидаты в Испании, Швеции, Великобритании, Ирландии или Германии.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

О компании Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа наблюдаемости, построенная для масштабирования. Более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая: 1600+ сотрудников в 40+ странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, Lead Edge Capital. О роли Мы разрабатываем Tempo — open-source бэкенд распределённой трассировки, лежащий в основе Grafana Cloud Traces и Grafana Enterprise Traces (GET). Tempo позволяет искать трейсы, генерировать метрики из спанов и связывать данные трассировки с логами, метриками и профилями во всём стеке Grafana. 2026 год — переломный момент для Tempo. После крупного архитектурного обновления и запуска TraceQL metrics мы переходим от фундаментальной работы к продуктовому и операционному совершенству, превращая Tempo из SaaS-базы данных в платформу для следующего поколения продуктов наблюдаемости Grafana (App Observability, Asserts, Traces Drilldown и ИИ-ассистенты). Задачи В течение следующего года вы поможете: - Сделать Grafana Cloud Traces «просто работающим» для клиентов: устранить шероховатости, запутанные лимиты и скрытые сбои. - Достичь операционного совершенства в масштабе: рост с почти 50 ячеек сегодня до трёхзначного числа в этом году, с автоскейлингом, параметризованными раскатками и агрессивным сокращением рутинной работы. - Развить Tempo как платформу: API с более высокой плотностью, агрегация трейсов, математика TraceQL metrics, интерфейсы, удобные для машин и LLM, на которых смогут строить downstream-продукты и агенты. - Улучшить производительность: снизить задержки запросов при приёме сотен МБ/с и обеспечить производительные диапазоны запросов за 30 дней, чтобы соответствовать конкурентам. - Подготовить Tempo к миру агентов: более крупные, «взрывные» нагрузки с высокой кардинальностью и новые категории ИИ-рабочих процессов, таких как триаж с помощью ассистента и расследования вида «почему это медленно?». Обязанности Как Staff-инженер в команде Tempo вы будете: - Возглавлять многоквартальные технические инициативы от постановки задачи до раскатки, например: API агрегации трейсов, Limitless Tempo, автоскейлинг ячеек и лимиты клиентов, улучшения query engine. - Владеть архитектурой ключевых компонентов Tempo: приём, хранение, запросы и генерация метрик. Проводить ревью дизайна, принимать решения по производительности, стоимости и сложности, документировать «почему» для команды. - Проектировать API для людей и агентов. Формировать следующее поколение интерфейсов Tempo (структурированные, детерминированные, обнаруживаемые), чтобы продукты Act 3, LLM-ассистенты и внешние интеграторы могли надёжно строить на Tempo. - Обеспечивать операционное совершенство: отвечать за конкретные SLO (P99 задержка записи, повторяемость инцидентов, TCO на ingested ГБ) и вести команду к Zero Ops через автоматизацию, параметризованные раскатки и действенные алерты. - Работать с Product и смежными командами: тесно взаимодействовать с PM и командами App Observability, Asserts, Drilldown и Grafana Assistant, чтобы понимать, как используется Tempo, и поставлять то, что их разблокирует. - Наставлять инженеров: повышать планку через ревью кода, обратную связь по дизайну, парное программирование и тексты, которые делают команду умнее. - Участвовать в on-call для сервисов, которые вы помогаете создавать, и усиливать реагирование на инциденты и разборы после них. - Вносить вклад в open source: Tempo — OSS. Взаимодействовать с сообществом, ревьюить внешние вклады и помогать вести проект открыто. Условия - Удалённая работа. Рассматриваются кандидаты в Испании, Швеции, Великобритании, Ирландии или Германии. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: можно использовать современные ИИ-ассистенты для кодирования в повседневной работе (инструменты на выбор).

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, стоящая за открытой платформой наблюдаемости. Мы развиваем Tempo — open-source бэкенд распределенного трейсинга, лежащий в основе Grafana Cloud Traces и Grafana Enterprise Traces. Tempo упрощает поиск трейсов, генерацию метрик из спанов и связывание данных трейсинга с логами, метриками и профилями в стеке Grafana. В 2026 году Tempo переходит от фундаментальной работы к продуктовому и операционному совершенству: после крупного архитектурного обновления и запуска TraceQL metrics мы превращаем Tempo из SaaS-базы данных в платформу для следующего поколения продуктов наблюдаемости Grafana (App Observability, Asserts, Traces Drilldown и AI-ассистентов). Задачи на ближайший год: - Сделать Grafana Cloud Traces бесшовным для клиентов: устранить шероховатости, запутанные лимиты и скрытые сбои. - Достичь операционного совершенства в масштабе: рост с почти 50 ячеек до трехзначного числа в этом году, автопайтинг, параметризованные раскатки и агрессивное сокращение рутинной работы. - Развивать Tempo как платформу: API с более высокой плотностью, агрегация трейсов, TraceQL metrics math и интерфейсы, удобные для машин и LLM, на которых смогут строить downstream-продукты и агенты. - Улучшать производительность: снижение задержек запросов при приеме сотен МБ/с и быстрые 30-дневные диапазоны запросов для конкуренции с аналогами. - Готовить Tempo к миру, управляемому агентами: более крупные, импульсные и высококардинальные нагрузки, новые категории AI-рабочих процессов, таких как триаж с ассистентом и расследования вида «почему это медленно?». Обязанности: - Вести многоквартальные технические инициативы от постановки задачи до раскатки: API агрегации трейсов, Limitless Tempo, автопайтинг ячеек и клиентские лимиты, улучшения query-движка. - Владеть архитектурой ключевых компонентов Tempo: прием, хранение, запросы и генерация метрик. Проводить ревью дизайна, принимать решения по компромиссам производительности, стоимости и сложности, документировать обоснования для команды. - Проектировать API для людей и агентов: формировать следующее поколение интерфейсов Tempo (структурированных, детерминированных, обнаруживаемых), чтобы продукты Act 3, LLM-ассистенты и внешние интеграторы могли надежно строить на Tempo. - Обеспечивать операционное совершенство: отвечать за конкретные SLO (P99 задержка записи, частота инцидентов, TCO на принятый ГБ) и вести команду к Zero Ops через автоматизацию, параметризованные раскатки и действенные алерты. - Работать с Product и смежными командами: тесно сотрудничать с PM и командами App Observability, Asserts, Drilldown и Grafana Assistant, чтобы понимать, как потребляется Tempo, и поставлять то, что их разблокирует. - Наставлять инженеров: повышать инженерную планку через ревью кода, обратную связь по дизайну, парное программирование над сложными задачами и письменные материалы. - Участвовать в on-call для сервисов, которые вы помогаете строить, и усиливать реагирование на инциденты и пост-инцидентное обучение. - Вносить вклад в open source: Tempo — OSS-проект, вы будете взаимодействовать с сообществом, ревьюить внешние контрибуции и помогать вести проект открыто. Условия: - Полная удаленная работа. - Локация: Испания, Швеция, Великобритания, Ирландия или Германия. - Компания насчитывает более 1600 сотрудников в 40+ странах. - Мы инвестируем в продуктивность разработчиков: можно использовать современные AI-ассистенты для кодинга в ежедневной работе (инструменты на ваш выбор).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Twilio, организация Conversational Agents, ищет Senior Engineering Manager для руководства командой Agent Implementations. Команда отвечает за создание и эксплуатацию агентов, обеспечивающих внутренние бизнес-процессы Twilio. Обязанности - Руководить инженерной стратегией и реализацией для безопасного и надёжного использования возможностей платформы Twilio клиентскими ИИ-агентами. - Создавать и масштабировать системы, обеспечивающие работу ИИ-агентов для внутренних бизнес-процессов Twilio, повышая эффективность и автоматизацию. - Взаимодействовать с командами продукта, платформы, безопасности и go-to-market для выявления высокоэффективных сценариев использования ИИ-агентов и внедрения готовых к продакшену решений. - Развивать высокопроизводительную инженерную команду: нанимать, наставлять и развивать менеджеров и инженеров в быстро меняющейся технической области. - Обеспечивать операционное совершенство: устанавливать чёткие метрики, планировать дорожную карту, гарантировать надёжность, соответствие требованиям и непрерывное улучшение. - Осваивать новые технические навыки и знания в динамичной среде с высокой отдачей; ожидается крутая кривая обучения и умение самостоятельно разбираться в задачах. Требования Обязательные: - 5+ лет практического опыта инженера с написанием продакшен-кода на современном языке программирования (язык не важен). - 3+ года опыта непосредственного руководства командами инженеров разных направлений. - Опыт формирования культуры технического совершенства и сопровождения команды в технических дизайн-решениях. - Подтверждённый опыт выпуска продуктов в продакшен, раннего тестирования идей с клиентами и быстрой итерации по их обратной связи. - Сильная клиентоориентированность, тесный цикл обратной связи с клиентами. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки. - Интерес к новым технологиям и отслеживание их развития. Желательные: - Опыт создания продукта с нуля до product-market fit (zero to one). - Опыт руководства разработкой продуктов или функций, использующих LLM. - Склонность к практической работе, страсть видеть результаты своего труда. Условия - Удалённая работа (remote-first), но возможны разовые очные встречи для командных мероприятий, офсайтов или встреч с клиентами. - Найм не доступен в Сан-Франциско, Окленде, Сан-Хосе (Калифорния) и окрестностях. - Конкурентоспособная оплата, щедрый отпуск, отпуск по уходу за ребёнком и по wellness, медицинская страховка, программа пенсионных накоплений. Набор льгот зависит от локации. - Оценка зарплаты для кандидатов в Калифорнии, Колорадо, Гавайях, Иллинойсе, Мэриленде, Массачусетсе, Миннесоте, Нью-Джерси, Нью-Йорке, Вермонте, округе Колумбия и штате Вашингтон. Для Колорадо, Гавайев, Иллинойса, Мэриленда, Массачусетса, Миннесоты, Вермонта или округа Колумбия: $207,200.0. Для других локаций зарплата обсуждается в процессе найма. Найм не ограничен указанными локациями.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

О компании и команде Grafana Labs — компания, разрабатывающая открытую облачную платформу наблюдаемости Grafana Cloud. Платформа интегрирует метрики, логи, трейсы и профили. Команда Databases владеет и управляет телеметрическими базами данных: Mimir для метрик, Loki для логов, Tempo для трейсов, Pyroscope для профилей. Базы данных предоставляются как управляемый сервис в Grafana Cloud и как локальные решения (Grafana Enterprise Metrics, Logs, Traces). Это мультитенантные распределённые системы на Go, работающие в Kubernetes в AWS, GCP и Azure. Сквад Mimir состоит из трёх подсквадов: Ingest, Storage и Query. Команда поддерживает OSS-проект Mimir и управляет Grafana Cloud Metrics в трёх крупных облачных провайдерах. Инженеры фокусируются на оптимизации эффективности и отказоустойчивости обработки, хранения и запросов метрик при больших объёмах. Работа удалённая. Рассматриваются кандидаты в часовых поясах США. Обязанности - Влиять на дорожную карту и собственные карьерные цели. - Работать с командой над новыми функциями и улучшать их на основе результатов. - Вести проекты от идеи до эксплуатации. - Участвовать в open-source культуре и вносить вклад в проекты за пределами своей команды. - Проектировать, разрабатывать, эксплуатировать и поддерживать критически важные системы, отвечая за надёжность, производительность и доступность. - Участвовать в on-call ротации follow-the-sun и отвечать за сервисы. - Поддерживать других членов команды, участвовать в обсуждениях дизайна и сотрудничать. - Изучать новые навыки, углубляя понимание облачного продукта и клиентов, знакомиться с кодовой базой крупной распределённой системы. Условия Компания инвестирует в продуктивность разработчиков. Можно использовать современные AI-ассистенты для кодирования в повседневной работе (на выбор, в рамках политики безопасности), с оплачиваемым бюджетом. Доступны последние модели от OpenAI, Anthropic и Google.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания WorkflowX разрабатывает CRM-, автоматизационные и ИИ-решения для бизнеса, объединяя CRM, коммуникации, данные, API и современные ИИ-технологии в автоматизированные процессы. Задачи: - Создание и развитие n8n-воркфлоу - Разработка автоматизаций между CRM-платформой и внешними приложениями - Техническая реализация и развитие ИИ- и голосовых агентов - Подключение API, вебхуков и сторонних систем - Настройка CRM-воркфлоу и автоматизированных клиентских процессов - Обработка и синхронизация данных между системами - Интеграция телефонии, электронной почты, WhatsApp, календарей, форм и других инструментов - Создание небольших решений на JavaScript, HTML и CSS, когда стандартных функций недостаточно - Анализ ошибок, тестирование и оптимизация существующих автоматизаций - Документирование ключевых воркфлоу и интеграций - Участие в разработке новых решений для автоматизации и ИИ Требования: - Опыт с n8n, Make или аналогичными low-code/no-code платформами - Знание API, REST API и вебхуков - Опыт с CRM-системами и CRM-автоматизацией - Владение JavaScript - Знание HTML и CSS - Понимание JSON и обработки данных - Опыт с ИИ-инструментами и LLM - Опыт с ИИ- или голосовыми агентами - Опыт с интеграциями телефонии и VoIP - Опыт с OpenAI, ElevenLabs, Twilio или аналогичными платформами Важно: отсутствие опыта с конкретным инструментом, например n8n, при уверенном владении Make, не является исключающим фактором. Ключевое значение имеет понимание логики, данных, API и автоматизации. Условия: - Проекты в сфере автоматизации и искусственного интеллекта - Свобода в принятии решений - Современные инструменты и технологии - Короткие пути согласования - Ответственная самостоятельная работа - Удалённая работа - Разнообразные технические задачи - Возможность активно участвовать в развитии систем автоматизации и ИИ

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Eraneos — технический спин-офф глобальной управленческой консалтинговой компании. Клиенты — преимущественно компании из DAX и Fortune Global 500. Мы разрабатываем индивидуальные решения в области аналитики, больших данных и машинного обучения, помогая клиентам становиться компаниями на основе ИИ. Головной офис в Гамбурге, дополнительные офисы в Мюнхене и Дюссельдорфе, хаб-офисы в Кёльне, Берлине, Франкфурте и Штутгарте. Senior AI-инженер соединяет Data Science, машинное обучение, разработку ПО и консалтинг. Задачи: - Разрабатывать и вводить в эксплуатацию ИИ-модели, дающие измеримые результаты для клиентов. - Тесно работать с заинтересованными сторонами: понимать бизнес-задачи, переводить их в подходы на основе данных и превращать в готовые end-to-end решения. - Проектировать, внедрять и оценивать сценарии ИИ и ML — от классического ML до современных LLM, обеспечивать их надёжное развёртывание и мониторинг. - Создавать прототипы, применять практики MLOps, разработку ПО и интеграцию для воспроизводимости, масштабируемости и непрерывного улучшения ИИ-систем. - Понятно и уверенно доносить результаты до технической и нетехнической аудитории. - Думать за пределами краткосрочной реализации, добиваясь устойчивого эффекта для бизнеса клиентов. Требования: - Подтверждённый опыт в Data Science, статистике, машинном обучении, разработке ПО и/или прикладных ИИ-проектах. - Свободное владение Python, уверенное использование современных и распространённых ML-фреймворков и библиотек. - Опыт с Model Serving, мониторингом и CI/CD-процессами (например, MLflow, Airflow, Docker, GitHub Actions). - Написание чистого поддерживаемого кода, структурирование проектов с использованием современных практик разработки (FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic). - Практический опыт с NLP и LLM: GPT, Claude, Gemini, Llama или Deepseek. - Уверенное владение SQL и работа с базами данных, проектирование эффективных пайплайнов для обучения и инференса. - Знакомство с ML-стеками на AWS, Azure или Google Cloud. - Свободный немецкий (C1) и английский. Условия: - Проекты на стыке стратегии, технологий и бизнеса. - Гибкий график, мобильные модели работы, возможность удалённой работы. - Открытая культура на «ты», плоские иерархии, международная среда. - Индивидуальные карьерные пути, обучение и развитие. - Международная сеть из более чем 1300 коллег, регулярные мероприятия. - Возможность саббатикала. - Company Bike и субсидия на EGYM Wellpass. - Современные офисы в Гамбурге, Мюнхене, Дюссельдорфе и гибкие хабы в крупных городах Германии. - Бесплатные напитки, фрукты, закуски и кофе.

Формат

Офис

Страна

Германия

Город

Не указан

Задачи - Владеть стратегией тестирования от начала до конца и постоянно улучшать её в ручном и автоматизированном тестировании по мере роста компании. - Проектировать, выполнять и поддерживать тест-кейсы, покрывающие новые функции, регрессии и крайние случаи. - Создавать надёжные автоматизированные тесты (E2E и API) и поддерживать их в CI/CD — стабильными, значимыми и лёгкими в обслуживании. - Тесно взаимодействовать с продуктом и разработкой для раннего уточнения требований, ужесточения критериев приёмки и предотвращения дефектов до релиза. - Определять сигналы качества и метрики, которые создают реальную уверенность в релизе. - Повышать качество AI-функций, включая: - Тестирование устойчивости к разнообразным входам (неоднозначные промпты, зашумлённые данные, неожиданное поведение пользователей). - Проверку безопасности, конфиденциальности и непреднамеренных выходов в соответствии с требованиями продукта. Требования - Опыт работы в тестировании ПО / QA-инжиниринге в кросс-функциональных командах. - Сильные навыки в дизайне тестов, исследовательском тестировании и расследовании дефектов — поиск первопричин, а не только симптомов. - Уверенный практический опыт в автоматизации тестирования (например, Playwright, Cypress, Selenium) и API-тестировании (например, Postman, Bruno). - Уверенная работа с CI/CD и системами контроля версий (например, Git и пайплайны GitHub/GitLab), отношение к тестированию как части поставки. - Понимание современных практик поставки ПО: shift-left QA, код-ревью, наблюдаемость, документация — и прагматичное их применение. - Рабочее знание функций на базе AI/ML или LLM и умение превращать это в практические проверки качества. - Чёткая коммуникация и прагматичное мышление — баланс качества, скорости и риска для ответственной поставки. Желательно: - Опыт тестирования AI/LLM-функций (вариации промптов, гардрейлы, неожиданные выходы, подходы к оценке). - Опыт в основах нагрузочного и/или тестирования безопасности. Условия - Гибкий график работы и мобильная работа независимо от местоположения, поддерживается ж/д абонементом по Германии (Deutschlandticket) с субсидией 29 евро. - 30 дней отпуска в год (включая 24 и 31 декабря) плюс дополнительные выходные (свадьба, переезд, рождение ребёнка). - Один день волонтёрства для социального проекта. - Программы здоровья: Jobrad, спортивные предложения Hansefit или EGYM Wellpass, доступ к ментальному здоровью через Bloom, дополнительная корпоративная медицинская страховка от Allianz, ежемесячный профессиональный массаж шеи и плеч в офисе в Ганновере. - Ежегодный бюджет на обучение — 800 евро на курсы, книги или коучинг. - Регулярные встречи обратной связи и развития, понятный карьерный путь HERO. - Летние и рождественские вечеринки, регулярные командные мероприятия, ежегодные совместные выездные сессии с командой HERO в других странах ЕС. - Зарплатный диапазон: 42 000–63 000 евро в год. - Начало работы: с 15.09.2026.