Grafana Labs — компания, создавшая открытую облачную платформу для наблюдаемости, ищет Senior Engineer (AI & Automation) для развития инфраструктуры AI-агентов и платформы автоматизации, поддерживающей операции маркетинга. Вы будете создавать мультиагентные архитектуры, интеграции с LLM и бэкенд-сервисы, соединяющие AI-модели с внутренними и сторонними платформами данных. Это удалённая позиция для кандидатов из Канады. Жители Квебека не могут претендовать на эту роль.
Задачи
Агентные системы и AI-инфраструктура:
- Полный цикл разработки мультиагентных AI-систем: от архитектуры и реализации до тестирования, развертывания и эксплуатации.
- Создание модульных композитных агентных систем с использованием оркестрационных фреймворков (LangChain, CrewAI, Anthropic MCP или аналогичных), работающих круглосуточно.
- Разработка переиспользуемых агентных навыков для вызова через интерфейсы (Slack, дашборды, внутренние приложения, CLI).
- Внедрение наблюдаемости и циклов обратной связи: логирование, метрики производительности, итерация промптов, оценка моделей, управление затратами.
- Установление стандартов управления и соответствия для AI-процессов: контроль доступа, аудит-трейлы, обработка PII, эскалация с участием человека.
Интеграция систем и бэкенд-сервисы:
- Создание MCP-серверов, API, CLI и микросервисов для подключения AI-моделей к бизнес-системам (BigQuery, Slack, CRM, электронная почта, календари, аналитические инструменты).
- Проектирование потоков данных для RAG: подключение LLM к внутренним базам знаний, данным о клиентах и бизнес-контексту в реальном времени.
- Разработка serverless- или контейнерных сервисов (GCP Cloud Functions, Cloud Run), масштабирующихся под нагрузку и интегрирующихся с облачной инфраструктурой Grafana.
Автоматизация и поддержка процессов:
- Совместная работа с командами RevOps, Demand Generation, регионального маркетинга и SDR для выявления высокоприоритетных задач автоматизации, поиска узких мест и создания решений с измеримыми бизнес-результатами.
- Проектирование и развертывание процессов с помощью инструментов оркестрации (n8n, Workato или собственных платформ) с соблюдением стандартов CI/CD, тестирования и производственной надежности.
- Создание систем для самостоятельного использования: документация, плейбуки и обучающие материалы, позволяющие командам работать независимо.
Требования
- 8+ лет опыта в разработке ПО с глубокими знаниями в бэкенд-разработке, системной интеграции или инженерии данных/аналитики.
- 2+ года практического применения LLM/AI в производственных процессах, а не только в прототипах.
- Уверенное владение Python и JavaScript/Node.js, знание Git-процессов, практик код-ревью и дисциплины тестирования.
- Практический опыт работы с LLM-фреймворками и паттернами: промпт-инжиниринг, RAG, функции.
