Вакансии по AI-ассистентам

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, создавшая Grafana Cloud, управляемую платформу наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций для обеспечения надёжности, ускорения инцидент-менеджмента и оптимизации телеметрии в масштабе. Платформа построена на открытом исходном коде и открытых стандартах, разработана для совместимости с любым стеком. Grafana Cloud объединяет ИИ и наблюдаемость, предоставляя командам единое представление о данных. Среди клиентов — Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая, команда работает в более чем 40 странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG и Lead Edge Capital. Вакансия открыта для кандидатов, проживающих в часовых поясах Ирландии. Роль: Software Engineer — Platform Productivity. Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, логов и трейсов в секунду из окружений клиентов, обеспечивая высокую доступность и низкую задержку. Цель — рост до сотен миллионов в секунду с одновременным улучшением производительности и надёжности. Внутренняя инженерная платформа, предоставляемая департаментом Platform, даёт инженерам приложений инструменты, системы и Kubernetes-кластеры для сборки, развёртывания и запуска рабочих нагрузок. Платформенные роли ориентированы на инженеров с интересом к производительности и надёжности, которые любят вести проекты от идеи до продакшена. Команды организованы в сквады: облачная инфраструктура, сети и безопасность; инженерная продуктивность; управление ёмкостью; клиентский административный инструментарий; соответствие требованиям US Federal. Из-за продакшен-сервисов есть дежурства для поддержания здоровья системы. Все сотрудники используют продуктовую линейку компании в повседневной работе, дежурства помогают понять систему и то, как люди пользуются продуктами. Обязанности сквада Platform Productivity: - Помощь внутренним инженерам в выпуске ПО на инфраструктуру безопасными и измеримыми способами. - Автоматизация процессов релиза — от CI/CD до бутстрапинга. - Внедрение «золотых путей» для внутренних инженерных команд, поддержка крайних случаев и максимально эффективное использование инструментов. - Установка собственного роадмапа сквада, участие в выборе приоритетов и своевременном выводе из эксплуатации устаревших систем. - Разработка и поддержка внутренней инженерной платформы (IEP). - Управление и развитие CI/CD-платформы. - Автоматизация сборки, релиза и развёртывания. - Инструментарий управления конфигурацией приложений. - Автоматизация обновления ПО. - Управление артефактами. - Работа с разными внутренними командами — от разработки приложений до безопасности — для реализации их требований. - Участие в дежурствах для поддержки платформенных инструментов. Условия: - Полная удалённая работа. - Доступ к современным ИИ-ассистентам для программирования в ежедневном рабочем процессе — выбор инструментов в рамках политики безопасности, с оплачиваемым компанией бюджетом использования. - Поощряется прагматичная ИИ-ассистированная разработка: быстрое прототипирование, генерация тестов, рефакторинг, документация и разбор инцидентов — при строгих стандартах код-ревью и качества. - Доступ к последним frontier-моделям от OpenAI и Anthropic.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Сиэтл

Грейд

Senior

Docusign, платформа для управления соглашениями, ищет AI-инженера в команду Platform AI Engineering. Задачи: - Разрабатывать и внедрять агентные AI-решения для автоматического решения типовых задач ИТ-поддержки (запросы, инциденты, рутинные операции) с использованием фреймворков Crew AI или Vertex AI. - Интегрировать AI-агентов с SaaS и ИТ-платформами для самовосстановления и автоматического исправления проблем. - Встраивать принципы безопасности в каждый агентный процесс для обеспечения соответствия требованиям и защиты корпоративных активов. - Отслеживать производительность, влияние и охват агентов, обеспечивая непрерывное улучшение и расширение автоматизации. - Взаимодействовать с командами EUS Ops, Security и владельцами ИТ-платформ для выявления ценных возможностей автоматизации. - Документировать дизайн агентов, рабочие процессы, вопросы безопасности и управление жизненным циклом. - Отслеживать тренды в GenAI, агентных фреймворках и ИТ-автоматизации для расширения внедрения. - Вносить вклад в стратегию владения AI-сервисами, обеспечивая масштабируемость, надежность и безопасную интеграцию в ИТ-экосистеме. Требования: - 5+ лет опыта в AI/ML-инженерии, ИТ-автоматизации или разработке SaaS. - 2+ года работы с агентными AI-фреймворками, автоматизацией рабочих процессов или интеллектуальным управлением ИТ-сервисами. - Практический опыт работы с LLM и интеграцией RAG-пайплайнов в корпоративные решения. - Практический опыт работы с одним или несколькими языками программирования (например, Python, Java). - Опыт внедрения мер безопасности и соответствия в AI- или автоматизированные решения. - Понимание ИТ-операций, управления инцидентами и тикет-систем. - Знакомство с Agile, DevOps и CI/CD. - Знакомство с контейнеризацией и оркестрацией (например, Docker, Kubernetes). - Умение проектировать и внедрять разговорных AI-чат-ботов и виртуальных ассистентов. - Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии или смежной области. Будет плюсом: - Опыт работы с AI/ML-фреймворками и платформами мультиагентной оркестрации. - Опыт разработки или интеграции фронтенд-точек входа для AI-приложений (чат-боты, копилоты, порталы самообслуживания). - Способность быстро создавать и демонстрировать прототипы агентных AI-решений. - Знакомство с zero-trust и мониторингом безопасности в SaaS и ИТ-средах. - Подтвержденный опыт снижения операционной нагрузки через автоматизацию или агентный AI. - Сертификаты в области AI, облачных вычислений или ITSM-платформ. - Опыт в промпт-инжиниринге и разработке стратегий промптов для LLM. - Опыт работы с облачными провайдерами (AWS, Azure, GCP) и паттернами интеграции SaaS. - Навыки совместной работы с ИТ, безопасностью и бизнес-заинтересованными сторонами. Условия: - Гибридный формат: не менее 2 дней в неделю в офисе. - Должность индивидуального контрактора, подчинение старшему менеджеру Cloud Apps.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, создавшая Grafana Cloud, управляемую платформу наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций для обеспечения надежности, ускорения устранения инцидентов и оптимизации телеметрии в масштабе. Платформа построена на открытом исходном коде и открытых стандартах, предназначена для совместимости с любым стеком. Клиенты, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, полагаются на Grafana Labs. Компания полностью удаленная, команда распределена по более чем 40 странам. Роль: Software Engineer - Platform Productivity. Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, строк логов и трейсов в секунду из окружений клиентов, обеспечивая высокую доступность и низкую задержку. Цель — рост до сотен миллионов в секунду с одновременным улучшением производительности и надежности. Внутренняя инженерная платформа, создаваемая департаментом Platform, предоставляет инженерам приложений инструменты, системы и Kubernetes-кластеры для сборки, развертывания и запуска их рабочих нагрузок. Роли в платформе ориентированы на инженеров с интересом к производительности и надежности, которые любят доводить проекты от идеи до продакшена. Команды организованы в сквады, охватывающие облачную инфраструктуру, сети и безопасность, инженерную продуктивность, управление мощностями, клиентские административные инструменты и соответствие требованиям федерального правительства США. Из-за работы с продакшен-сервисами предусмотрены дежурства для обеспечения здоровья системы. Обязанности в скваде Platform Productivity: - Помощь внутренним инженерам в выпуске программного обеспечения на инфраструктуру безопасными и измеримыми способами. - Автоматизация процессов релиза — от CI/CD до начальной настройки окружений. - Внедрение «золотых путей» для внутренних команд и поддержка нестандартных случаев. - Поддержка, улучшение и расширение существующих систем. - Участие в выборе направлений развития и своевременном выводе устаревших систем. - Разработка и сопровождение внутренней инженерной платформы. - Управление и развитие CI/CD. - Автоматизация сборки, релиза и развертывания. - Инструменты управления конфигурацией приложений. - Автоматизация обновления программного обеспечения. - Управление артефактами. - Взаимодействие с внутренними командами — от разработки приложений до безопасности — для реализации их требований. - Участие в дежурствах для поддержки инструментов платформы. Компания инвестирует в продуктивность разработчиков. Разрешено использование современных ИИ-ассистентов для написания кода в рамках ежедневного рабочего процесса с выбором инструментов в пределах политик безопасности и оплачиваемым бюджетом. Поощряется прагматичная ИИ-разработка: ускоренное прототипирование, генерация тестов, рефакторинг, документация и разбор инцидентов — при строгих стандартах код-ревью и качества. Предоставляется доступ к последним моделям от OpenAI и Anthropic. Это удаленная позиция, рассматриваются кандидаты, проживающие в часовых поясах Великобритании.

Формат

Удалённо

Страна

Испания

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, управляемой платформой наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций для обеспечения надежности, быстрого устранения инцидентов и оптимизации телеметрии в масштабе. Платформа построена на открытом исходном коде и открытых стандартах, предназначена для взаимодействия с любым стеком. Клиенты, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, полагаются на Grafana Labs. Это полностью удаленная компания с сотрудниками в более чем 40 странах. Платформа Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, лог-строк и трейсов в секунду из окружений клиентов, обеспечивая высокую доступность и низкую задержку. Цель — рост до сотен миллионов в секунду с улучшением производительности и надежности. Внутренняя инженерная платформа, создаваемая департаментом Platform, предоставляет прикладным инженерам инструменты, системы и Kubernetes-кластеры для сборки, развертывания и запуска рабочих нагрузок. Команда Platform Productivity отвечает за помощь внутренним инженерам в выпуске программного обеспечения на инфраструктуру безопасными и измеримыми способами. Задачи включают автоматизацию процессов релиза (от CI/CD до бутстраппинга), внедрение «золотых путей» и поддержку краевых случаев. Команда самостоятельно определяет дорожную карту, включая выбор направлений и вывод устаревших систем из эксплуатации. Обязанности: - Разработка и поддержка внутренней инженерной платформы (IEP) - Управление и развитие CI/CD платформы - Автоматизация сборки, релиза и развертывания - Инструменты управления конфигурацией приложений - Автоматизация обновления программного обеспечения - Управление артефактами - Взаимодействие с внутренними командами, от разработки приложений до безопасности, для реализации их требований - Участие в on-call ротации для поддержки инструментов платформы Условия: - Полная удаленная работа, рассматриваются кандидаты в часовых поясах Испании - Доступ к современным AI-ассистентам для кодирования в рамках ежедневного рабочего процесса, с корпоративным бюджетом на использование - Доступ к последним моделям от OpenAI и Anthropic

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

О проекте Платформа для бизнес-аналитики, которую насыщают возможностями искусственного интеллекта: естественный язык, умные подсказки, AI-ассистенты. Задачи - Вести задачу полностью, от идеи до продакшена. - 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. Требования - 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. Условия - Удалённая работа, РФ, московский часовой пояс. - Зарплата: готовы обсудить ваши пожелания. - Корпоративные подписки на AI-инструменты.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания KRASNOV — студия архитектурного дизайна, реализовавшая более 150 объектов в бизнес- и премиум-сегменте. Студия развивает собственную AI-платформу и ищет специалиста, который будет самостоятельно находить точки автоматизации, собирать решения и внедрять их в реальный бизнес. Условия - До 100 000 ₽ на руки - Полностью удалённо - Оформление по СЗ - Выплаты 2 раза в месяц - Опыт от 3 лет Направления автоматизации - Анализ дизайн-проектов и подготовка черновиков смет - AI-ассистент для коммуникации с заказчиками - Создание контента в стиле студии - База знаний по объектам - Дедлайны, итоги недели и контроль бюджета - Другие рутинные процессы студии Задачи - Анализировать процессы и находить возможности для автоматизации - Создавать AI-навыки и инструкции для платформы - Интегрировать Telegram, Google Calendar / Tasks / Sheets, OpenAI - Работать с Railway и Supabase - Исправлять баги и тестировать решения - Контролировать достоверность данных - Измерять результат автоматизации Требования - Опыт от 3 лет - Уверенная работа с Claude Code, Cursor, Copilot, ChatGPT - Python на уровне чтения, исправления и доработки кода - Опыт создания решений через Cursor / Claude Code - Самостоятельность и умение доводить задачи до результата - Опыт в строительстве или дизайне интерьеров будет большим плюсом - Важно самостоятельно увидеть, где AI может сэкономить бизнесу часы работы, собрать решение и внедрить его Этапы отбора - HR-интервью - Тестовое задание - Согласование с CEO - Рекомендации - 3 дня стажировки

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания Bates Landscaping, растущая ландшафтная компания, обслуживающая клиентов на юго-востоке Пенсильвании, ищет Web & AI разработчика для использования технологий в улучшении и автоматизации рабочих процессов. Роль предполагает полную занятость и долгосрочное сотрудничество. Разработчик будет работать с руководством, чтобы понимать бизнес-потребности и превращать задачи в практические технологические решения. Задачи: - Редизайн, разработка и поддержка корпоративного сайта. - Создание и внедрение инструментов на базе ИИ. - Выявление и автоматизация повторяющихся ручных процессов. - Разработка внутренних инструментов, дашбордов и программных решений. - Интеграция существующих программных систем. - Исследование и внедрение новых технологий для улучшения бизнеса. - Устранение технических проблем и поиск эффективных решений. - Тестирование, документирование и улучшение создаваемых систем. - Отслеживание новинок в области ИИ, автоматизации, веб-разработки и ПО. Требования: - Опыт от 2 лет в разработке ПО, веб-разработке, автоматизации или смежной области. - Опыт фронтенд- и бэкенд-разработки. - Опыт работы с базами данных и интеграциями. - Опыт создания автоматизаций и рабочих процессов. - Опыт использования ИИ-инструментов или платформ для разработки ИИ. - Развитые навыки решения проблем. - Способность самостоятельно изучать новые технологии. - Умение работать самостоятельно в удалённом формате. - Хорошие письменные и устные коммуникативные навыки на английском языке. Будет плюсом: - Опыт с ИИ-ассистентами, ИИ-агентами или приложениями на базе ИИ. - Опыт с платформами автоматизации: n8n, Make, Zapier или аналогичными. - Опыт интеграции CRM, бухгалтерских, проектных или других бизнес-систем. - Опыт создания дашбордов и визуализации данных. - Знание современных веб-фреймворков и технологий. Примеры проектов: - Редизайн и пересборка корпоративного сайта. - Создание ИИ-ассистентов для внутреннего использования. - Автоматизация HR, финансовых, коммерческих и административных процессов. - Создание внутренних дашбордов и отчётных инструментов. - Интеграция существующих программных систем. - Разработка ИИ-решений для общения с клиентами и управления лидами. Условия: - Полная занятость, долгосрочное сотрудничество. - Работа над разнообразными проектами: сайты, ИИ, автоматизация, ПО. - Высокая степень самостоятельности и ответственности. - Возможность влиять на технологическое развитие компании. - Потенциал роста по мере расширения технологических потребностей. - Оплата от 1000 долларов в месяц. - Оплачиваемые праздничные дни. - Удалённая работа.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Software Engineer в команду Global Cluster Engineering. Проект — платформа, где автономные AI-агенты запускают кампании валидации оборудования, разбирают сбои и пополняют общую базу знаний без участия человека. Роль — ключевой инженер системы: проектирование и разработка LLM-агентного фреймворка, RAG-пайплайнов, MCP-бэкенда и инструментов для разработчиков. Задачи: - Проектирование и поддержка слоя оркестрации агентов: мультиагентная маршрутизация, управление контекстом, защита от галлюцинаций, отслеживание прогресса, восстановление после сбоев, журналы аудита, протоколы межмодульного взаимодействия. - Разработка и улучшение RAG-пайплайна: загрузка документов из Slack, GitHub, Jira и Confluence; стратегии чанкинга и эмбеддингов; гибридный векторный и ключевой поиск; реранкинг на основе кросс-энкодеров и LLM; индексация графа знаний через LightRAG и Neo4j. - Создание веб-приложений и пользовательских интерфейсов для взаимодействия инженеров с AI-агентами, базами знаний, процессами валидации, дашбордами наблюдаемости и операционными инструментами. - Проектирование и реализация распределённых сервисов, API, событийно-ориентированных архитектур и микросервисов для AI-процессов и интеграций платформы. - Разработка масштабируемых низколатентных AI-сервисов для генерации метаданных, извлечения признаков и поиска знаний. - Создание LLM-инструментов: автоматическая генерация тест-планов, аудит качества тест-кейсов, AI-разбор сбоев, автономное пополнение знаний после каждого тестового запуска, интеллектуальная генерация отчётов. - Разработка и внедрение агентных AI-решений: автономные агенты, мультиагентные фреймворки, LLM-процессы. Требования: - Опыт разработки ПО с сильным портфолио продакшн-систем. - Увлечённость AI-нативным ПО: опыт запуска реальных LLM-систем, внимание к деталям — grounding, оценка, сценарии отказов, а не только промпты. - Практический опыт создания RAG-пайплайнов: модели эмбеддингов, векторные базы данных, стратегии чанкинга, оценка поиска, гибридный поиск, реранкинг. - Продакшн-опыт с LLM-инструментами, мультиагентной оркестрацией, промпт-инжинирингом, управлением контекстом и снижением галлюцинаций. - Уверенное владение одним или несколькими современными языками программирования: Python, TypeScript/Node.js, Go, Java, C, Rust. Предпочтителен Python из-за AI/ML-экосистемы. - Асинхронное программирование, проектирование API, распределённые системы, чистый код. Опыт проектирования надёжности в автоматизированных средах без участия человека: восстановление после сбоев, журналы аудита, управление состоянием, наблюдаемость. - Опыт работы с AWS, Azure или GCP: предоставление инфраструктуры, управляемые сервисы, сети, развёртывание продакшн-нагрузок в масштабе. - Активное использование AI-ассистентов и LLM-инструментов для разработки: Claude Code, GitHub Copilot, Cursor и аналогичных. Условия: - Найм двух Senior Software Engineers на эту роль; зоны ответственности определяются сильными сторонами и интересами каждого. - Глубокие знания аппаратного обеспечения не требуются, но интерес к валидации прошивок и сетевому оборудованию поможет создавать лучшие инструменты для инженеров.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Full Stack Engineer (Realtime & Voice) в команду Customer Experience Platform. HTS Assist — агентный ИИ-ассистент Hopper для путешествий: обрабатывает изменения рейсов, отмены, возвраты и бронирования в чате и по голосу для крупнейших мировых туристических брендов. Инженер будет отвечать за продукт целиком, владея слоем realtime и voice от начала до конца, и работать с фронтендами на React/TypeScript, сервисами на Scala и Python и облачной инфраструктурой. Команда небольшая и опытная, зона ответственности широкая, путь от кода до звонка путешественника короткий. Задачи: - Владеть голосовым каналом целиком: телефония и интеграции CPaaS (Twilio, Amazon Connect), стриминговые пайплайны speech-to-text и text-to-speech, оркестрация realtime-моделей, бюджеты задержки и качества. - Разрабатывать продуктовые фичи по всему стеку: веб-чат на React/TypeScript, бэкенд-сервисы на Scala и Python, инфраструктура на GCP. - Проектировать мультитенантный масштаб: одна кодовая база обслуживает множество партнёров через конфигурацию, а не форки. - Строить механизмы безопасности и соответствия, которые проверяют корпоративные партнёры: guardrails, фильтрация контента, точки интеграции для удаления PII. - Поддерживать критичные для выручки деплои через observability, алертинг, реагирование на инциденты и выполнение SLA. - Развивать платформенные возможности, которые forward-deployed инженеры настраивают для партнёрских телефоний и запусков. - Повышать инженерную планку через код-ревью, архитектурные ревью и менторство. Требования: - 6+ лет опыта в разработке ПО, владение продакшн-системами на senior-уровне и настоящий full-stack диапазон. - Практический опыт с realtime-системами: голосовые приложения, WebRTC/SIP, стриминг медиа или аналогичные low-latency продукты. - Сильный современный фронтенд (React, TypeScript) и глубина на бэкенде (Scala или другой JVM-язык, и/или Python), плюс опыт с облачной инфраструктурой на GCP или AWS. - Подтверждённый опыт проектирования, разработки и поддержки RESTful API, микросервисов или event-driven систем. - Знакомство с ИИ-инструментами кодинга как стандартной частью рабочего процесса, с умением ревьюить, исправлять и отвечать за всё, что выходит в продакшн. - Мышление оператора систем: SLA, observability, дежурства, планы отката. - Умение декомпозировать сложные задачи, принимать прагматичные компромиссы и итеративно доставлять, с сильной коммуникацией с продуктом, дизайном и операциями. - Бонус: опыт с conversational AI или оркестрацией LLM, включая речевые технологии (Deepgram, ElevenLabs, Whisper, OpenAI Realtime). - Бонус: рабочие знания облачной телефонии или CPaaS-платформ (Twilio, Amazon Connect, Genesys, LiveKit). - Бонус: опыт создания инструментов для клиентского сервиса, CRM, контакт-центров или автоматизации рабочих процессов. - Знание технологий туристической индустрии (PSS/GDS, hotel PMS/CRS) — плюс, но не обязательно. Условия: - Хорошо финансируемый стартап с большими амбициями, конкурентная зарплата, опционы pre-IPO. - Hopper покрывает 100% страховых взносов за сотрудника по групповому плану Vitality Health. - Автоматические взносы в Smart Pension при старте. - Щедрый parental leave, значительно выше отраслевых стандартов. - Доступ к коворкингам по запросу через FlexDesk и стипендия на работу из дома. - Carrot Cash — стипендия на путешествия. - Безлимитный PTO. - Предпринимательская культура, где расширять границы и рисковать — обычное дело. - Открытая коммуникация с менеджментом и руководством компании. - Небольшие динамичные команды, огромное влияние. О компании: Hopper — туристическая платформа, развивающая мобильное приложение, сайт и B2B-бизнес HTS (Hopper Technology Solutions). Платформа использует большие объёмы данных и алгоритмы машинного обучения, сочетая турагентский сервис с собственными финтех-продуктами. Приложение Hopper скачано более 120 миллионов раз, 70% пользователей — поколение Z и миллениалы. Через HTS компания усиливает прямые каналы своих партнёров.

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, полностью управляемой платформой наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций для обеспечения надежности, ускорения устранения инцидентов и оптимизации телеметрии в масштабе. Grafana Cloud построена на открытом исходном коде и открытых стандартах, предназначена для взаимодействия с любым стеком и объединяет ИИ с наблюдаемостью. Среди клиентов — Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удаленная, команда насчитывает более 40 стран. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG и Lead Edge Capital. Это удаленная позиция, рассматриваются кандидаты, проживающие в часовых поясах Ирландии. Роль: Software Engineer — Platform Productivity. Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, строк логов и трейсов в секунду из окружений клиентов в высокодоступный стек с низкой задержкой. Цель — рост до сотен миллионов в секунду с улучшением производительности и надежности. Внутренняя инженерная платформа, предоставляемая департаментом Platform, дает инженерам приложений инструменты, системы и кластеры Kubernetes для сборки, развертывания и запуска их рабочих нагрузок. Платформенные роли ориентированы на инженеров с интересом к производительности и надежности, которые любят доводить проекты от концепции до продакшена. Команды организованы в сквады: облачная инфраструктура, сети и безопасность; инженерная продуктивность; управление емкостью; клиентский административный инструментарий (CAT); соответствие требованиям US Federal. Из-за продакшен-сервисов действуют дежурства (on-call) для обеспечения здоровья системы. Обязанности сквада Platform Productivity: - Помощь внутренним инженерам в выпуске ПО на инфраструктуру безопасными и измеримыми способами. - Автоматизация процессов релиза (от CI/CD до бутстрапинга) и внедрение «золотых путей» (golden path) для внутренних команд, включая обработку крайних случаев. - Поддержка команд, создающих инструменты наблюдаемости: Grafana, Mimir, Loki, Tempo. - Установка собственного роадмапа сквада, участие в выборе приоритетов и плановом выводе из эксплуатации устаревших систем. - Разработка и поддержка внутренней инженерной платформы (IEP). - Управление и развитие CI/CD платформы. - Автоматизация сборки, релиза и развертывания. - Инструментарий управления конфигурацией приложений. - Автоматизация обновления программного обеспечения. - Управление артефактами. - Взаимодействие с разными внутренними командами (от разработки приложений до безопасности) для реализации их требований. - Участие в дежурствах для поддержки платформенных инструментов. Компания инвестирует в продуктивность разработчиков. Доступны современные ИИ-ассистенты для кодирования в ежедневном рабочем процессе (инструменты на выбор в рамках политики безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом использования. Поощряется прагматичная ИИ-ассистированная разработка: быстрое прототипирование, генерация тестов, рефакторинг, документация и разбор инцидентов — при строгих стандартах код-ревью и качества. Также доступны последние frontier-модели от OpenAI и Anthropic.

Формат

Удалённо

Страна

Испания

Город

Не указан

О роли Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, управляемой платформой наблюдаемости. Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, логов и трейсов в секунду, и компания планирует увеличить этот показатель до сотен миллионов. Мы нанимаем инженера в команду Platform Productivity. Команда помогает внутренним инженерам выпускать ПО на инфраструктуру безопасными и измеримыми способами, автоматизирует процессы релиза (от CI/CD до бутстрапинга) и внедряет «золотые пути» (golden path), а также поддерживает крайние случаи. Команда сама определяет свой роадмап, и вы будете участвовать в этом процессе, включая выбор направлений и своевременный вывод устаревших систем. Задачи - Разработка и сопровождение внутренней инженерной платформы (IEP). - Управление и развитие CI/CD. - Автоматизация сборки, релиза и развёртывания. - Инструменты управления конфигурацией приложений. - Автоматизация обновления ПО. - Управление артефактами. - Взаимодействие с внутренними командами (от разработки до безопасности) для реализации их требований. - Участие в дежурствах (on-call) для поддержки инструментов платформы. Условия - Удалённая работа, рассматриваются кандидаты в часовых поясах Испании. - Компания полностью удалённая, команда в 40+ странах. - Оплачиваемый бюджет на использование AI-ассистентов для разработки (в рамках политики безопасности). - Доступ к новейшим моделям OpenAI и Anthropic.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

Компания Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, полностью управляемой платформой observability, которой доверяют более 10 000 организаций. Платформа построена на открытом исходном коде и открытых стандартах. Среди клиентов — Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая, сотрудники работают в более чем 40 странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG и Lead Edge Capital. О роли Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, логов и трейсов в секунду из окружений клиентов, обеспечивая высокую доступность и низкую задержку. Внутренняя инженерная платформа (IEP) предоставляет прикладным инженерам инструменты, системы и Kubernetes-кластеры для сборки, развёртывания и запуска рабочих нагрузок. Платформенные роли в Grafana Labs ориентированы на инженеров с интересом к производительности и надёжности, которые любят вести проекты от концепции до продакшена. Команда организована в сквады: Cloud Infrastructure, Networking and Security; Engineering Productivity; Capacity Management; Client Administrative Tooling (CAT); US Federal compliance. Так как разворачиваются продакшен-сервисы, есть дежурства (on-call) для обеспечения здоровья системы. Открыта позиция в сквад Platform Productivity. Сквад помогает внутренним инженерам выпускать ПО на инфраструктуру безопасными и измеримыми способами: автоматизирует процессы релиза (от CI/CD до бутстрапинга), внедряет «золотые пути», помогает с краевыми случаями и обеспечивает максимальную пользу от инструментов. Сквад самостоятельно определяет свою дорожную карту, и участник команды участвует в этом процессе. Обязанности - Разработка и поддержка внутренней инженерной платформы (IEP). - Управление и развитие CI/CD. - Автоматизация сборки, релиза и развёртывания. - Инструменты управления конфигурацией приложений. - Автоматизация обновления программного обеспечения. - Управление артефактами. - Взаимодействие с разными внутренними командами — от разработки приложений до безопасности — для реализации их требований. - Участие в on-call ротации для поддержки платформенных инструментов. Условия Удалённая работа, рассматриваются кандидаты в часовых поясах Великобритании. Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: разрешено использовать современные AI-ассистенты кодирования в рамках политики безопасности, с оплачиваемым бюджетом на использование. Доступны последние модели OpenAI и Anthropic.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Software Engineer для модернизации платформы SAP Commerce Cloud с применением AI-инструментов и durable-оркестрации. Роль предполагает проектирование бизнес-процессов, устойчивых к сбоям сервисов, деплоям, ретраям и длительному выполнению. Требуется понимание моделей программирования в стиле Temporal и их применение на Temporal, Cadence, Azure Durable Functions, Conductor или аналогичных платформах. Это практическая инженерная роль, не связанная с AI-стратегией или промт-инжинирингом. Задачи: - Разработка и поддержка возможностей SAP Commerce Cloud на Java и Spring. - Создание интеграций с OCC и REST API. - Проектирование durable-воркфлоу для длительных коммерческих процессов: корзина, оркестрация заказов, обновление остатков, операции восстановления. - Разделение детерминированной логики оркестрации и побочных эффектов. - Проектирование воркфлоу с поддержкой: durable-состояния и replay событий, автоматических ретраев с настраиваемой задержкой, идемпотентного выполнения активностей, таймаутов, таймеров и отмен, компенсаций и бизнес-откатов, сигналов, событий и внешних колбэков, обработки с участием человека, запросов к воркфлоу и операционной видимости, версионирования продакшн-воркфлоу, безопасного восстановления после сбоев воркеров и зависимостей. - Установка осмысленных идентификаторов воркфлоу, очередей задач, ограничений конкурентности и контроля скорости. - Предотвращение неограниченной истории воркфлоу через стратегии продолжения и жизненного цикла. - Автоматизация тестов воркфлоу, активностей, replay, интеграций и сценариев отказов. - Интеграция durable-воркфлоу с SAP Commerce, Kafka, API, базами данных и внешними сервисами. - Применение AI и контекстного инжиниринга для поиска кода, реализации, тестирования, документации, реагирования на инциденты и анализа релизов. - Создание переиспользуемых AI-инструкций, навыков агентов, MCP-интеграций, контекста репозитория и защитных проверок. - Диагностика проблем производительности SAP Commerce: FlexibleSearch, персистентность, кэширование, TaskEngine, Kafka-консьюмеры, конкуренция в базе данных. Требования: - Опыт уровня senior в разработке распределенных продакшн-систем. - Сильный опыт разработки на SAP Commerce Cloud/Hybris или аналогичной платформе. - Продвинутые навыки Java и Spring. - Опыт работы с React.js и современным JavaScript или TypeScript. - Практический опыт минимум с одной durable-платформой оркестрации: Temporal, Cadence, Azure Durable Functions, AWS Step Functions или Conductor. - Глубокое понимание: детерминизма воркфлоу и replay, разделения ответственности воркфлоу и активностей, семантики at-least-once, идемпотентности и предотвращения дублей, классификации ретраев и неретраябельных ошибок, компенсаций и паттернов saga, durable-таймеров и асинхронных событий, версионирования воркфлоу и обратной совместимости, восстановления после сбоев и операционной видимости. - Опыт проектирования событийно-ориентированных интеграций с Kafka или аналогичной технологией обмена сообщениями. - Подтвержденное использование AI-ассистентов или агентных инженерных инструментов в существенной программной работе. - Практическое понимание контекстного инжиниринга: оснащение AI-систем релевантными доменными знаниями, инструментами, инструкциями, примерами и валидацией. - Сильные навыки автоматизированного тестирования, отладки, анализа производительности и поддержки продакшена. Предпочтительно: - Опыт работы с Temporal Java SDK. - Опыт эксплуатации Temporal-воркеров, очередей задач, неймспейсов, расписаний, search attributes, сигналов, запросов и обновлений. - Опыт тестирования replay воркфлоу и безопасной эволюции активных определений воркфлоу. - Знание Protobuf, эволюции схем и обратно совместимых контрактов. - Опыт работы с SAP Commerce 2211, Java 21 и Spring 6. - Опыт с OpenTelemetry, Dynatrace, Kubernetes, Azure и централизованным логированием. - Опыт создания AI-агентов, MCP-серверов, переиспользуемых навыков агентов или систем retrieval-augmented разработки. Критерии успеха: - Коммерческие процессы продолжают работать надежно во время деплоев, сбоев и транзиентных отказов зависимостей. - Ретраи воркфлоу не создают дублирующих платежей, заказов, изменений остатков или внешних запросов. - Длительные процессы наблюдаемы, запрашиваемы, тестируемы и восстанавливаемы. - Существующие воркфлоу эволюционируют без сбоев replay и без нарушения выполняющихся процессов. - AI-инжиниринг измеримо улучшает поставку при сохранении тестирования, ревью и ответственности человека. - Производительность SAP Commerce, операционные издержки и риски релизов снижаются со временем.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

AI Software Engineer — SAP Commerce и durable orchestration, удалённо. Основной стек: SAP Commerce Cloud, Java, Spring, React.js. Оркестрация: Temporal или аналогичная технология durable workflow. Требования: - Опыт уровня senior в разработке распределённых production-систем. - Сильный опыт разработки на SAP Commerce Cloud/Hybris или аналогичной платформе. - Продвинутые навыки Java и Spring. - Опыт работы с React.js и современным JavaScript или TypeScript. - Практический опыт минимум с одной платформой durable orchestration: Temporal, Cadence, Azure Durable Functions, AWS Step Functions или Conductor. - Глубокое понимание: детерминизма и replay workflow, разделения ответственности workflow и activity, семантики at-least-once, идемпотентности и предотвращения дубликатов, классификации ретраев и неретраируемых ошибок, компенсаций и паттернов saga, durable-таймеров и асинхронных событий, версионирования workflow и обратной совместимости, восстановления после сбоев и операционной видимости. - Опыт проектирования event-driven интеграций с Kafka или аналогичной технологией обмена сообщениями. - Подтверждённое использование AI-ассистентов кодирования или agentic-инструментов в существенной программной работе. - Практическое понимание context engineering: оснащение AI-систем соответствующими доменными знаниями, инструментами, инструкциями, примерами и валидацией. - Сильные навыки автоматизированного тестирования, отладки, анализа производительности и поддержки production.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Обязанности - Создавать быстрые прототипы, proof-of-concepts, внутренние инструменты и приложения на базе ИИ с использованием современных практик разработки ПО и технологий генеративного ИИ. - Использовать AI-ассистированные инструменты разработки, такие как Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT и аналогичные платформы, для ускорения разработки и экспериментов. - Разрабатывать full-stack приложения и сервисы с использованием React, Next.js, Node.js, Python, JavaScript/TypeScript или Golang. - Работать с большими языковыми моделями (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), промт-инжинирингом, AI-агентами и Model Context Protocol (MCP). - Проектировать и интегрировать REST API, микросервисы и компоненты приложений с поддержкой ИИ. - Экспериментировать с паттернами оркестрации ИИ и новыми инструментами разработчика, быстро превращая идеи в работающие решения. - Взаимодействовать с командами продукта, UX и инженерии для понимания требований и разработки инновационных прототипов. - Использовать Git и GitHub для контроля версий, совместной работы и управления кодом. - Тестировать, отлаживать, дорабатывать и документировать прототипы и приложения. - Отслеживать новые технологии генеративного ИИ, фреймворки, coding-ассистенты и методологии разработки. Требования - Сильные навыки программирования на Python, JavaScript/TypeScript, Golang или Node.js. - Опыт работы с React и/или Next.js. - Знание REST API, микросервисов и Git/GitHub. - Практический опыт работы с Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT или аналогичными AI-ассистированными инструментами кодирования. - Понимание LLM, RAG-архитектур, промт-инжиниринга, AI-агентов и MCP. - Развитые навыки решения проблем, аналитического и креативного мышления. - Способность быстро осваивать новые технологии и экспериментировать с новыми инструментами. - Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде. - Интерес к генеративному ИИ, быстрому прототипированию и AI-ассистированной разработке ПО. Опыт и образование - 0–2 года профессионального опыта разработки ПО. - Подтверждённый опыт создания программных проектов, прототипов, приложений или proof-of-concepts с использованием современных технологий разработки. - Опыт использования AI-ассистентов кодирования или инструментов генеративного ИИ для улучшения разработки строго предпочтителен. - Академический, личный, стажёрский, open-source или проектный опыт может рассматриваться вместо большого профессионального опыта. - Обязательно гражданство США. - Предпочтительно степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering, Information Technology или смежной технической области; эквивалентное образование, обучение, курсы или подтверждённый технический опыт могут быть рассмотрены. - Требуются отличные устные и письменные коммуникативные навыки на английском и способность профессионально взаимодействовать с разными людьми. Условия - Удалённая работа на территории США. - Длительность: 12 месяцев. - Ожидаемая базовая зарплата: $114,000–$135,000. Предложения по зарплате основываются на навыках, обучении, опыте, образовании, рыночных факторах и, где применимо, лицензиях или сертификатах. - Также предлагается конкурентный пакет льгот. О компании - CTG, компания Cegeka, предоставляет ИТ- и бизнес-решения, повышающие цифровую гибкость клиентов. - Более 60 лет опыта. - Более 9 000 сотрудников в более чем 15 странах. - Работает в Америке, Европе и Индии, с более чем 3 000 клиентов в отраслях с высоким ростом.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Ищем Senior System Analyst в команду Platform. Вы будете отвечать за 2–3 домена в области core banking, платежей и переводов, ведя их от дизайна решений и интеграций с партнёрами до продакшн-поддержки. Задачи - Вести аналитику для сложных интеграционных инициатив в доменах core banking и платежей, включающих несколько внутренних сервисов, внешних партнёров и кросс-функциональных стейкхолдеров. - Проектировать технические решения вместе с командой разработки: API, модели данных, интеграционные потоки и бизнес-процессы с учётом масштабируемости и надёжности. - Разрабатывать и поддерживать технические спецификации, системную документацию и интеграционные контракты для команд разработки. - Взаимодействовать с Product, Finance, Compliance и внешними партнёрами для преобразования бизнес- и регуляторных требований в технические планы. - Расследовать и решать проблемы продакшена: трассировать транзакции, анализировать данные, координировать работу с поддержкой и операциями для поиска первопричин и их устранения. - Участвовать в полном жизненном цикле продукта: от discovery и дизайна решения до поставки, тестирования и пост-релизной поддержки. - Находить возможности оптимизации процессов, улучшения взаимодействия систем и сокращения ручной работы для операционных и финансовых команд. Требования - Опыт от 4 лет в роли системного аналитика или аналогичной (технический проджект-менеджер, solution analyst). - Опыт в финансовых сервисах: банкинг, обработка платежей или финтех; опыт с core banking системами, платежами или процессингом карт — существенное преимущество. - Уверенное владение SQL: самостоятельно получать данные, расследовать инциденты и проверять поведение систем. - Практический опыт использования AI-ассистентов для кода (например, Cursor, Claude Code) для ускорения разработки и автоматизации рабочих процессов; уверенное чтение, генерация и доработка production-ready кода с помощью AI. - Понимание архитектурных паттернов: микросервисы, REST/gRPC API, реляционные базы данных, асинхронные потоки (Kafka или аналоги). - Умение читать и понимать схемы БД, API-контракты, JSON/proto-файлы и техническую документацию. - Навыки архитектурной визуализации и документирования (UML и Mermaid); опыт создания диаграмм последовательностей, потоков и связей для описания поведения систем и логики интеграций. - Опыт ведения интеграций с внешними партнёрами или сложных кросс-системных проектов. - Развитое чувство ответственности: проактивно продвигать инициативы, самостоятельно разбираться в проблемах и отвечать за результаты. - Свободный английский, письменный и устный. Будет плюсом - Знакомство с safeguarding, сверкой и казначейскими операциями. - Практический опыт с PostgreSQL или Snowflake. Условия - Гибридный формат в одном из офисов или полностью удалённо вне офисных локаций. - Поддержка релокации на Кипр (виза, пакет) при необходимости. - Конкурентная зарплата и соцпакет (зависит от локации). - Реальные возможности роста, значительная ответственность и возможность сразу влиять на результат с первого дня. - Выделенный бюджет на обучение для профессионального роста. - Итоговая компенсация определяется индивидуально на основе опыта, навыков и объёма роли по объективным гендерно-нейтральным критериям. О компании Vivid — финтех-платформа, основанная в 2019 году в Берлине Александром Емешевым и Артёмом Ямановым. Развивает продукты для бизнеса и частных лиц в Европе: мульти-IBAN счета, сберегательные продукты с высоким доходом, кешбэк для бизнеса, командные карты, интеграции с бухгалтерией; для частных лиц — доступ к акциям, ETF и 150+ криптовалютам, кешбэк и персональные финансовые аналитические инструменты. Компания выросла до одной из ведущих финансовых платформ Германии для МСБ и частных счетов, обслуживает более 500 000 клиентов, привлекла более €200 млн инвестиций, оценка — €775 млн. Vivid строится как AI-native организация: автоматизация выполняет растущую долю повседневных задач во всех функциях — от продукта до комплаенса и операций.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О роли Replit — платформа для создания программного обеспечения с помощью агентов, позволяющая любому человеку создавать приложения на естественном языке. Миллионы пользователей по всему миру. Поиск перестраивается в реальном времени: миллионы людей начинают с вопроса к ChatGPT, Claude, Gemini или Perplexity, и полученный ответ определяет, какие продукты они попробуют. Replit должен быть ответом на вопрос, как создать приложение, сайт или инструмент для бизнеса. Мы нанимаем AEO/GEO/SEO-лида, который будет отвечать за то, как Replit находят через AI-ответы и традиционный поиск. Это роль с нуля: вы определите стратегию и будете реализовывать её сами, используя AI-инструменты, партнёрские агентства и кросс-функциональные команды. Ежедневная работа с командами Web, Growth, Brand, Content, Product, Engineering и Analytics. Быстрорастущие AI-нативные компании уже превратили AI-ответы в основной канал привлечения. Ваша задача — сделать то же для Replit: превратить AI-реферальный трафик в один из крупнейших источников новых пользователей, поддерживать рост традиционного поиска и сделать Replit платформой, которую AI-ассистенты рекомендуют всем, кто хочет создавать ПО. Replit движется быстро: непрерывные релизы, постоянные эксперименты. Нужен человек, который thrives в такой среде: частично стратег, частично оператор, частично исследователь канала, который меняется каждый месяц. Что нужно делать - Владеть стратегией AEO/GEO: определить, где Replit должен появляться в ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity и Google AI Overviews, для каких запросов и покупательских интентов, и создать плейбук для победы в этих ответах. Устанавливать цели, планировать дорожную карту и защищать стратегию данными. - Завоевывать цитирования в открытом вебе: LLM цитируют то, чему доверяют: треды Reddit, видео на YouTube, авторитетные публикации, контент сообществ и хорошо структурированные собственные страницы. Создавать долгосрочные программы на каждой из этих поверхностей, понимать период полураспада AI-цитирования и поддерживать позиции Replit при переобучении моделей и изменении систем поиска. - Управлять SEO от начала до конца: стратегия ключевых слов, оптимизация страниц, техническое SEO и контентный органический рост в партнёрстве с руководителем Web. Защищать и развивать поисковый капитал во время крупного редизайна сайта, координировать с командой платного поиска покрытие ключевых слов. - Создавать контент-движок: производить и направлять контент, рассчитанный на два типа читателей одновременно: LLM-краулеры и людей. Блоги, страницы сравнений, видео и структурированные ресурсы, создаваемые в объёме с помощью AI-ассистированных процессов и удерживаемые на высоком уровне качества. Основная человеческая работа здесь — суждение: стратегия, редакционное качество и дистрибуция. - Настроить измерение: создать отчётность для канала без идеальной атрибуции: AI-реферальный трафик, доля голоса в AI-ответах, отслеживание цитирований и последующие регистрации и выручка. Проводить контролируемые эксперименты, выявлять, что реально влияет на цитирования, и обучать остальную компанию. - Управлять агентствами и инструментами: владеть отношениями с агентствами и вендорами в области поиска и AI-видимости, а также стеком инструментов для отслеживания и производства. Составлять брифы, держать планку качества и решать, что остаётся внутри компании. Требования - 5+ лет в SEO, органическом росте или контентном привлечении (желательно в SaaS, технологических или разработческих компаниях), включая практическую работу с AEO/GEO в течение последнего года. - Подтверждённые результаты: рост AI-реферального трафика, выигранные цитирования, изменённые позиции и описание того, как вы это измеряли. - Техническое понимание SEO: исследование ключевых слов, краулинг, индексация, структурированные данные, архитектура сайта, анализ логов. - Понимание того, как LLM на самом деле извлекают и цитируют источники, и как это различается между ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity. - Умение ясно и быстро писать, способность направлять людей, агентства и AI-инструменты на создание контента, который получает цитирования. - Аналитические способности для создания достоверных измерений в быстро меняющемся канале, связывая органическую видимость с трафиком, регистрациями, принятием продукта и выручкой. - Умение работать с инженерными, продуктовыми, контентными и аналитическими стейкхолдерами для быстрого внедрения изменений. - Любовь к созданию с нуля: фреймворки, процессы, стратегия. - Мышление основателя: вы видите пробелы и заполняете их, действуете быстро и не ждёте, пока кто-то другой определит плейбук. - Совместный подход без большого эго и готовность вникать в детали. Будет плюсом - Превращение AI-ответов в основной канал привлечения в PLG, потребительской или разработческой компании. - Глубокое понимание Reddit: как работают сообщества и как заслужить там доверие. - Опыт ведения YouTube как органического канала обнаружения. - Практическая работа с инструментами AI-видимости и отслеживания цитирований (Profound, Peec, Ahrefs Brand Radar или аналоги). - Программный SEO в значимом масштабе. - Вы создавали с помощью Replit или других AI-инструментов для создания и понимаете наших пользователей из первых рук. - Опыт управления SEO/AEO-агентствами и фракционными специалистами. Условия - Конкурентная зарплата и опционы. - Программа 401(k) с матчем 4% (только для США). - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и страхование жизни. - Страхование краткосрочной и долгосрочной нетрудоспособности. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком, медицинский и по уходу за родственником. - Гибкий график отпусков (FTO) + праздники. - Компенсация транспортных расходов (для офиса и только для США). - Ежемесячная стипендия на здоровье. - Автономная рабочая среда. - Возмещение расходов на обустройство офиса (только для офиса). - Ежеквартальные командные встречи. - Офисные удобства (только для офиса). О компании Replit — платформа для создания программного обеспечения с помощью агентов, которая позволяет любому человеку создавать приложения на естественном языке. Миссия — сделать программирование более доступным во всём мире. Мы приветствуем уникальные перспективы и опыт, поощряем кандидатов из разных слоёв общества, включая недостаточно представленные и нетрадиционные группы.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Luxury Presence создает AI-платформу роста для недвижимости. При поддержке Bessemer Venture Partners и других ведущих инвесторов, компания находится на стадии Series C и достигла $100M годового регулярного дохода. Более 90 000 специалистов по недвижимости, включая более 30% из топ-100 агентов WSJ Real Trends в США, используют платформу для управления и развития своего бизнеса. О роли Мы ищем Senior Analytics Engineer, который построит и масштабирует аналитическую основу для принятия решений в командах Go-to-Market, Product, Finance, People и Operations. Роль находится на стыке инженерии данных и аналитики: превращение сырых данных о продукте, маркетинге, финансах и операциях в чистые, хорошо смоделированные и надежные наборы данных. Работа будет питать все: от исполнительных дашбордов и когортного анализа до экспериментов, биллинговых операций, AI-аутрича и семантических слоев, которые позволяют AI-агентам автономно отвечать на вопросы стейкхолдеров. Это высококросс-функциональная роль — партнерство с Product Management, Marketing, RevOps, Finance, People Ops и Engineering для обеспечения надежного, масштабируемого и соответствующего бизнесу аналитического стека. Обязанности Построение и владение фундаментом данных - Владение и развитие dbt-проекта: обеспечение производительности, тестирования и документирования моделей. - Проектирование и поддержка хранилища данных Snowflake и процессов загрузки данных. - Использование современных практик моделирования данных для создания ключевых сущностей и наборов данных, учитывающих сложные бизнес-процессы и логику. - Создание и поддержка кастомных Python/Airflow пайплайнов для загрузки данных из сторонних API в Snowflake. - Проектирование и эксплуатация кросс-системных моделей сверки, которые сравнивают данные из разных источников для выявления расхождений и защиты выручки. Обеспечение качества данных и автоматизации - Внедрение тестирования и наблюдаемости для аналитических пайплайнов. - Соблюдение лучших практик CI/CD: автоматизация, линтинг, тесты, код-ревью и согласования. - Стандартизация определений метрик и обеспечение их единообразного расчета во всех инструментах. - Расследование и документирование инцидентов с данными от анализа первопричин до отслеживания исправлений и коммуникации со стейкхолдерами. Кросс-функциональное взаимодействие - Выполнение роли связующего звена между Engineering, GTM и Finance: обеспечение согласованных определений метрик и правильной инструментовки систем. - Предоставление стейкхолдерам возможности самостоятельного доступа к надежным инсайтам. - Повышение грамотности в работе с данными: продвижение лучших практик написания запросов, создания дашбордов и интерпретации метрик; обучение стейкхолдеров самостоятельной работе. Создание AI-готовой инфраструктуры данных - Проектирование и поддержка семантических представлений Snowflake Cortex, служащих управляемым интерфейсом данных для AI-агентов и LLM-инструментов. - Партнерство с AI/продуктовыми командами для определения, создания и валидации определений семантического слоя, поддерживающих внутренних AI-ассистентов. - Создание фреймворков измерения для AI-инициатив, включая дизайн экспериментов и атрибуционное моделирование. Требования Обязательные - Более 5 лет опыта работы аналитическим инженером, инженером данных или на аналогичной роли в SaaS-среде. - Глубокие знания SQL, dbt и современных практик моделирования данных. - Владение Python для разработки пайплайнов, интеграций с API и автоматизации. - Опыт моделирования данных Salesforce: возможности, контракты, подписки, обращения и история полей. - Подтвержденный опыт создания кастомных ELT-пайплайнов для загрузки данных из сторонних API в облачное хранилище данных. - Опыт проектирования кросс-системных моделей сверки: объединение, дедупликация и сравнение данных из нескольких источников для выявления расхождений. - Подтвержденный опыт работы с событийными данными и данными об использовании продукта (например, Posthog, Mixpanel). - Опыт связывания маркетинговых данных (платная реклама, кампании, атрибуция) с продуктовой аналитикой — желательно создание сквозных пайплайнов от рекламных платформ до метрик конверсии и удержания. - Опыт проектирования и поддержки семантических слоев, служащих управляемыми интерфейсами данных (dbt Semantic Layer, Snowflake Cortex или аналоги). - Уверенная работа с масштабными системами данных (Snowflake, BigQuery, Redshift). - Хорошее знакомство с CI/CD, Git-процессами и автоматизированным тестированием. - Опыт кросс-функционального взаимодействия с инженерами, аналитиками и продакт-менеджерами. - Подтвержденные успехи в использовании аналитики для принятия решений в технической или продуктовой среде. - Умение брать на себя ответственность за неоднозначные задачи и проектировать комплексные решения. Желательные - Опыт создания и поддержки DAG в Airflow и оркестрации пайплайнов загрузки из множества API. - Сильная база в статистике и дизайне экспериментов: A/B-тестирование, проверка значимости, измерение инкрементального эффекта. - Опыт работы с основами предиктивного моделирования: классификация, отбор признаков и оценка моделей.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Luxury Presence — платформа ИИ для роста в сфере недвижимости. Компания поддерживается Bessemer Venture Partners и другими ведущими инвесторами, находится на стадии Series C и достигла $100 млн годового регулярного дохода. Более 90 000 специалистов по недвижимости, включая более 30% из топ-100 агентов WSJ Real Trends в США, используют платформу для управления и развития бизнеса. Обязанности Создание и развитие фундамента данных: - Владение и развитие dbt-проекта: производительность, тестирование и документация моделей. - Проектирование и поддержка хранилища данных Snowflake и процессов загрузки. - Применение современных практик моделирования данных для создания ключевых сущностей и наборов данных, учитывающих сложные бизнес-процессы. - Создание и поддержка кастомных Python/Airflow пайплайнов для загрузки данных из сторонних API в Snowflake. - Проектирование и эксплуатация кросс-системных моделей сверки для сравнения данных из разных источников и выявления расхождений. Обеспечение качества данных и автоматизации: - Внедрение тестирования и наблюдаемости для аналитических пайплайнов. - Соблюдение практик CI/CD: автоматизация, линтинг, тесты, код-ревью и согласования. - Стандартизация определений метрик и их единообразный расчет во всех инструментах. - Расследование и документирование инцидентов с данными: от анализа первопричин до отслеживания исправлений и коммуникации со стейкхолдерами. Кросс-функциональное взаимодействие: - Выполнение роли связующего звена между Engineering, GTM и Finance для согласования определений метрик и корректной инструментации систем. - Обеспечение самостоятельного доступа стейкхолдеров к доверенным инсайтам. - Повышение грамотности в работе с данными: продвижение лучших практик запросов, дашбордов и интерпретации метрик, обучение стейкхолдеров самостоятельной работе. Создание ИИ-готовой инфраструктуры данных: - Проектирование и поддержка семантических представлений Snowflake Cortex как управляемого интерфейса данных для ИИ-агентов и LLM-инструментов. - Совместно с ИИ/продуктовыми командами определение, создание и валидация семантического слоя для внутренних ИИ-ассистентов. - Создание фреймворков измерения эффективности ИИ-инициатив, включая дизайн экспериментов и атрибуционное моделирование. Требования Обязательные: - 5+ лет опыта работы аналитическим инженером, дата-инженером или на аналогичной роли в SaaS-среде. - Глубокие знания SQL, dbt и современных практик моделирования данных. - Владение Python для разработки пайплайнов, интеграций с API и автоматизации. - Опыт моделирования данных Salesforce: сделки, контракты, подписки, обращения и история полей. - Подтвержденный опыт создания кастомных ELT-пайплайнов для загрузки данных из сторонних API в облачное хранилище. - Опыт проектирования кросс-системных моделей сверки: объединение, дедупликация и сравнение данных из нескольких источников для выявления расхождений. - Опыт работы с событийными и продуктовыми данными (например, Posthog, Mixpanel). - Опыт связывания маркетинговых данных (платная реклама, кампании, атрибуция) с продуктовой аналитикой, включая сквозные пайплайны от рекламных платформ до метрик конверсии и удержания. - Опыт проектирования и поддержки семантических слоев как управляемых интерфейсов данных (dbt Semantic Layer, Snowflake Cortex или аналоги). - Уверенная работа с масштабными системами данных (Snowflake, BigQuery, Redshift). - Хорошее знание CI/CD, Git-процессов и автоматизированного тестирования. - Опыт кросс-функционального взаимодействия с инженерами, аналитиками и продакт-менеджерами. - Подтвержденные успехи в использовании аналитики для принятия решений в технической или продуктовой среде. - Умение брать на себя ответственность за неоднозначные задачи и проектировать комплексные решения. Желательно: - Опыт создания и поддержки Airflow DAG и оркестрации пайплайнов загрузки из множества API. - Сильная база в статистике и дизайне экспериментов: A/B-тестирование, проверка значимости, оценка инкрементального эффекта. - Опыт в основах предиктивного моделирования: классификация, отбор признаков, оценка моделей.

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: обсуждается по пожеланиям кандидата. Предоставляются 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

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Задачи: — разрабатывать промпты для AI-ассистентов; — настраивать логику поведения ботов и сценарии диалогов; — интегрировать AI в бизнес-процессы; — тестировать и находить ошибки; — улучшать ответы и поведение ИИ; — работать с API и AI-инструментами; — создавать инструкции для LLM и оптимизировать промпты. Будет плюсом: — опыт работы с ChatGPT, Claude, Gemini и другими LLM; — понимание API, JSON и webhook; — опыт автоматизаций и работы с CRM; — базовые знания программирования; — опыт создания чат-ботов. Требования к кандидату: — понимание логики ИИ; — умение тестировать решения и доводить ботов до стабильной работы. Условия: — формат: офис; — график: 5/2, 10:00–19:00; — зарплата: обсуждается на месте.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

ООО «М-ТЕХ» — ИТ-компания, развивающая направление ИИ-автоматизации: прикладные LLM/RAG-решения и ИИ-агенты для процессов малого и среднего бизнеса. Условия: - Зарплата до 200 000 ₽ - Опыт коммерческой разработки на Python от 2–3 лет - Неполный рабочий день - Формат работы: можно удалённо (Москва, Санкт-Петербург, Самара) Чем предстоит заниматься: - Проектирование, разработка и внедрение ИИ-агентов под конкретные бизнес-задачи - Настройка сценариев работы агента: диалог, вызов инструментов, работа с базой знаний - Интеграция ИИ-агентов с внешними и внутренними системами (API, БД, ERP/CRM, мессенджеры) - Проектирование RAG-пайплайнов: загрузка документов, чанкинг, embeddings, поиск, ранжирование - Оптимизация качества, скорости ответа и стоимости использования токенов Пожелания к кандидатам: - Опыт коммерческой разработки на Python от 2–3 лет - Практический опыт с LLM-приложениями, RAG, ИИ-ассистентами от 6 месяцев - Опыт работы хотя бы с одним из инструментов: LangChain, LangGraph и аналоги

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

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

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

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

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.