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

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Что предстоит делать: — Вести проекты в нишах: онлайн-школы, экспертные блоги. — Писать тексты для постов и сторис. — Оформлять сторис и адаптировать контент под разные соцсети для кросспостинга. — Составлять контент-планы. — Делать базовый монтаж видео для сторис. — Ставить ТЗ дизайнеру и монтажеру. — Работать с органическим продвижением и базовой аналитикой. Ваше преимущество: — Классные тексты, написанные в первую очередь головой, а не ChatGPT. — Опыт работы в CapCut, Studio, Canva/Figma (кейсы приветствуются). — Умение анализировать конкурентов и адаптировать лучшие практики. — Опыт органического и платного продвижения. Требования: — Опыт работы от 2 лет. — Умение держать сроки и работать в команде. — На связи с 10:00 до 19:00 по МСК. — График выкладки 6/1 (контент добавляем через планер), работа по графику 5/2. Условия: — Зарплата от 50 000 ₽/мес + рост в зависимости от проектов. — Испытательный срок обсуждается индивидуально. — Возможность роста до управления проектами. — Полная удаленка. — Обучение и развитие внутри команды за наш счёт.

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

SMM-маркетолог в детский парк Badaboom. Удаленная работа. О нас: Ищем SMM-маркетолога в детский парк Badaboom. Задачи: • Снимать и монтировать Reels, сторис, TikTok, посты для Тредс. • Отвечать на сообщения с заботой, по-человечески. • Искать и вести партнёрства с блогерами и компаниями (взаимопиар, реклама, коллаборации). • Рассылать наши предложения партнёрам. • Заниматься печатной продукцией (флаеры, листовки, сертификаты) — общаться с дизайнером и типографией. • Продумывать и запускать спецпредложения, активности. • Отслеживать, что работает, а что нет, и предлагать идеи. Требования: • Любите людей и умеете говорить с ними с теплом. • Понимаете, что SMM — это не только картинки, а забота и доверие. • Умеете снимать на телефон и монтировать в CapCut/InShot (без сложного монтажа). • Ответственны, готовы браться за разные задачи и умеете доводить дела до конца. • Готовы работать на узнаваемость и привлечение гостей, а не просто «постить по графику». Условия: • Удалённая работа с гибким графиком. • Возможность развиваться вместе с проектом и влиять на его лицо. • Тёплая команда и благодарность родителей, которые приходят к нам благодаря тебе. • Обсуждаемая оплата в зависимости от опыта и занятости.

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

Россия

Город

Не указан

Описание вакансии не содержит информации о компании, требованиях к кандидату, обязанностях, условиях работы или уровне зарплаты. Представленный текст является подборкой достижений и качеств кандидатов, а не описанием вакансии.

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

Ирландия

Город

Не указан

Grafana Labs, компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости, ищет Backend-инженера в команду Platform, подгруппу Stacks. Роль доступна для кандидатов в Великобритании, Германии, Испании, Ирландии и Швеции. Группа Application Core Services (AppCore) входит в отдел Foundations, который создает внутреннюю инженерную платформу (IEP) и тесно сотрудничает с командами Cloud, Enterprise и Grafana. Команда разрабатывает системы, поддерживающие бизнес-операции Grafana, включая биллинг, автоматизацию provisioning после подписания контракта, интеграцию с облачными маркетплейсами AWS, Azure и GCP, а также пользовательский портал для управления аккаунтами. Квад Stacks отвечает за системы, которые создают, настраивают, согласовывают, мигрируют и эксплуатируют стековые окружения Grafana Cloud. Стек — это пользовательское окружение, связывающее организацию с Grafana и бэкенд-сервисами, включая Mimir, Loki, Tempo, плагины, дашборды, источники данных и конфигурацию уровня стека. Работа включает создание control-plane сервисов и рабочих процессов, поддерживающих согласованность состояния стека между grafana.com, Stack State Service (SSS), Hosted Grafana, облачными регионами и инфраструктурой Grafana Cloud. Задачи: - Проектирование, разработка и эксплуатация систем согласования, включая бэкенд SSS, для отслеживания желаемого состояния стека, обнаружения и устранения расхождений между шаблонами стека, состоянием grafana.com, Hosted Grafana и фактической конфигурацией стека клиента. - Взаимодействие с командами SSS, grafana.com и конфигурациями развертывания для обеспечения надежности, наблюдаемости и отказоустойчивости рабочих процессов жизненного цикла стека. - Повышение операционной эффективности за счет снижения сложности развертывания (например, стремление к развертыванию SSS в одном регионе через один PR) и участие в проекте Stack Config Reconciliation. - Управление механизмами раскатки для provisioned плагинов, дашбордов, источников данных, версий Grafana, каналов релизов и конфигурации уровня стека. - Поддержка запуска новых регионов и кластеров, включая операционные пути для безопасного ввода стеков в новых регионах Grafana Cloud. - Улучшение процессов реагирования на инциденты и восстановления после сбоев стека. Компания полностью удаленная, более 1600 сотрудников в 40+ странах. Инженеры имеют возможность вносить вклад в open-source сообщества и сотрудничать с командами за пределами своей непосредственной зоны ответственности.

Формат

Удалённо

Страна

Испания

Город

Не указан

Grafana Labs, компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости, ищет backend-инженера в команду Platform, группу Stacks. Роль доступна кандидатам в Великобритании, Германии, Испании, Ирландии и Швеции. Группа Application Core Services (AppCore) входит в состав Platform в департаменте Foundations. Foundations создает внутреннюю инженерную платформу (IEP) и тесно сотрудничает с командами Cloud, Enterprise и Grafana. Команда разрабатывает ключевые системы, обеспечивающие бизнес-операции Grafana, используя платформу grafana.com для создания индивидуальных интеграций и решений, объединяющих разнообразную техническую экосистему современного программного предприятия. AppCore состоит из нескольких подразделений, каждое из которых сосредоточено на одной или нескольких доменных областях. Работа включает поддержку биллинговой системы для расчета использования клиентами, автоматизацию предоставления доступа после подписания контракта, интеграцию с облачными маркетплейсами AWS, Azure и GCP, а также разработку и поддержку пользовательского портала для управления аккаунтами. Это команда на стыке продукта, платформы и бизнес-операций. Создаваемые системы критически важны для масштабирования Grafana. Подразделение AppCore Stacks владеет системами, которые создают, настраивают, согласовывают, мигрируют и эксплуатируют стекы Grafana Cloud в масштабе. Стек — это клиентская среда Grafana Cloud, которая связывает организацию с Grafana и используемыми бэкенд-сервисами, включая Mimir, Loki, Tempo, плагины, дашборды, источники данных и конфигурацию на уровне стека. Работа находится на стыке продукта, платформы и операций. Команда строит сервисы control-plane и рабочие процессы, которые поддерживают состояние стека согласованным между grafana.com, Stack State Service (SSS), Hosted Grafana, облачными регионами и базовой инфраструктурой Grafana Cloud. Задачи: - Проектировать, создавать и эксплуатировать системы согласования, включая бэкенд SSS, для отслеживания желаемого состояния стека, обнаружения и устранения расхождений между шаблонами стеков, состоянием grafana.com, Hosted Grafana и фактической конфигурацией клиентского стека. - Сотрудничать с командами SSS, grafana.com и конфигураций развертывания, чтобы обеспечить надежность, наблюдаемость и устойчивость рабочих процессов жизненного цикла стеков. - Повышать операционную эффективность за счет снижения сложности развертывания (например, стремление к развертыванию SSS через один pull request для региона) и вносить вклад в проект Stack Config Reconciliation. - Управлять механизмами раскатки для предоставляемых плагинов, дашбордов, источников данных, версий Grafana, каналов релизов и конфигурации на уровне стека. - Поддерживать запуск новых регионов и кластеров, включая операционные пути для безопасного ввода стеков в эксплуатацию в новых регионах Grafana Cloud. - Улучшать пути реагирования на инциденты и восстановления при сбоях стеков. Компания полностью удаленная, насчитывает более 1600 сотрудников в более чем 40 странах. Инженеры Grafana имеют возможность вносить вклад в сообщества открытого кода и сотрудничать с командами за пределами своей непосредственной области.

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

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 7 000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, доверяют Grafana Labs. Компания полностью удалённая, более 1 600 сотрудников в 40+ странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, Lead Edge Capital. О роли Это удалённая позиция, рассматриваются кандидаты из Германии. Команда Grafana Alerting работает в ядре open-source проекта Grafana. Миссия — предоставить пользователям самый глубокий способ управления алертами. Бэкенд-команда тесно работает с клиентами и командами Grafana Cloud, чтобы Alerting работал как on-prem, так и в бесконечном масштабе в Cloud. Недавние проекты: - Построение распределённых систем для масштабирования приёма и доставки алертов на основе Prometheus. - Унификация настройки и доставки алертов для Grafana и Prometheus. - Построение распределённых систем для масштабирования оценки алертов Grafana-managed, достижение более 500 оценок в секунду в продакшене. Grafana Alerting используется крупными организациями по всему миру для мониторинга медицинских устройств и критической инфраструктуры. Задачи - 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 другие проекты. - Проектировать, создавать, эксплуатировать и поддерживать критически важные системы, отвечая за надёжность, производительность и доступность. - Участвовать в дежурствах (on-call) и владеть сервисами. - Наставлять коллег, участвовать в дизайн-обсуждениях. - Изучать новые навыки, углубляясь в облачный продукт и кодовую базу большой распределённой системы. Требования - Мотивированный самостартёр с ориентацией на действие. - Ориентация на клиента. - Страсть к созданию интуитивных продуктов, соответствующих потребностям клиентов. - Прагматизм: умение разбивать сложные задачи на короткие циклы обратной связи, анализировать, проектировать, строить модульные решения, выпускать MVP, собирать данные и итеративно улучшать. - Совместная работа и коммуникация: хорошие коммуникативные навыки, работа в полностью удалённой команде. - Уверенный опыт как минимум с одним языком программирования. Используется Go, но подойдут Python, Java, C++, Rust или аналогичные. - Опыт самостоятельной реализации проектов от сбора требований до поставки продукта клиенту. - Опыт разработки ПО для облака или системной инженерии. - Опыт написания чистого, надёжного и производительного кода, который легко поддерживать. Условия - Полная удалённая работа. - Компенсация для Германии: EUR 109 709 – EUR 131 651.

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

О роли Grafana Labs — компания, развивающая открытую платформу наблюдаемости Grafana Cloud. Команда Grafana Alerting работает над ядром open-source проекта Grafana. Миссия — предоставить пользователям самый глубокий способ управления алертами. Бэкенд-команда тесно работает с клиентами и командами Grafana Cloud, чтобы Alerting работал как on-prem, так и в облаке в бесконечном масштабе. Недавние проекты: - Построение распределённых систем для масштабирования приёма и доставки алертов на основе Prometheus. - Унификация настройки и доставки алертов для Grafana и Prometheus. - Масштабирование оценки Grafana-управляемых алертов до более 500 оценок в секунду в продакшене. Grafana Alerting используется крупными организациями по всему миру, включая мониторинг медицинских устройств и критической инфраструктуры. Задачи - Влиять на дорожную карту и собственные карьерные цели. - Работать с командой над новыми функциями и улучшать их по результатам. - Вести проекты от идеи до эксплуатации. - Участвовать в open-source культуре и вносить вклад в проекты вне зоны ответственности команды. - Проектировать, разрабатывать, эксплуатировать и поддерживать критически важные системы, отвечая за их надёжность, производительность и доступность. - Участвовать в дежурствах (on-call) и отвечать за сервисы. - Наставлять коллег, участвовать в обсуждениях архитектуры. - Изучать новые навыки, разбираясь в облачном продукте и кодовой базе большой распределённой системы. Требования - Мотивированный самостоятельный специалист, ориентированный на действия. - Ориентация на клиента. - Страсть к созданию интуитивных продуктов, отвечающих потребностям клиентов. - Прагматизм: умение разбивать сложные задачи на короткие циклы обратной связи, анализировать, проектировать, строить модульные решения, выпускать MVP, собирать данные и итеративно улучшать. - Хорошие коммуникативные навыки для работы в полностью удалённой команде. - Уверенный опыт как минимум с одним языком программирования. Используется Go, но подойдут Python, Java, C++, Rust или аналогичные. - Опыт самостоятельной реализации проектов от сбора требований до поставки продукта. - Опыт разработки ПО для облака или системной инженерии. - Опыт написания чистого, надёжного и производительного кода, который легко поддерживать. Условия - Удалённая работа (remote) в Ирландии. - Компенсация: EUR 117 600 – 141 120 в год.

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.