О компании
Grafana Labs — компания за Grafana Cloud, управляемой observability-платформой, которой доверяют более 10 000 организаций. Grafana Cloud построена на открытом исходном коде и открытых стандартах, объединяет AI и observability. Среди клиентов — Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая, сотрудники работают в более чем 40 странах.
О роли
Grafana Labs строит observability-инструменты. В рамках новой skunkworks-инициативы создаётся AI-native система интеллектуального анализа данных, которая даёт AI-агентам надёжный управляемый доступ к корпоративному контексту: данным, метаданным, определениям, lineage, сигналам качества и институциональным знаниям. Принцип: система контекста извлекает, агенты решают, команды данных поддерживают интеллект. Команда работает с высокой степенью автономии и ответственности.
Требуется Staff-бэкенд-инженер для создания первых production-сервисов системы управления контекстом. Роль ранняя, в команде с высокой автономией; нужно комфортно работать в условиях неоднозначности, принимать прагматичные архитектурные решения и строить системы, которые могут развиться от внутреннего использования до production-grade SaaS.
Задачи
- Проектировать, реализовывать, тестировать и эксплуатировать первые сервисы для ingestion контекста, индексации контекста, оркестрации retrieval, доступа через API, конфигурации источников и администрирования системы.
- Создавать масштабируемую SaaS-основу: архитектуру multi-tenant сервиса, изоляцию тенантов, учёт использования, квоты, аудит-логи, фоновые задачи и надёжные границы сервисов.
- Строить API и сервисные интерфейсы, позволяющие AI-агентам, MCP-инструментам, CLI и внутренним приложениям получать релевантный контекст, provenance, сигналы уверенности и предупреждения.
- Работать на стыке продукта и инфраструктуры: находить практические компромиссы между быстрыми экспериментами и долгосрочной надёжностью, особенно при переходе от прототипа к production.
- Эксплуатировать созданное: инструментировать сервисы метриками, логами, трейсами, алертами и дашбордами; использовать observability-инструменты для понимания поведения системы и повышения надёжности.
- Влиять на техническое направление: архитектуру, границы сервисов, выбор хранилищ, API-контракты, паттерны деплоя и инженерные практики нового продукта.
- Эффективно коммуницировать в динамичной и коллаборативной среде.
- Нести полную ответственность за разрабатываемые AI-решения: они должны быть инновационными, масштабируемыми, поддерживаемыми и соответствовать реальным пользовательским сценариям.
Условия
- Удалённая работа.
- Рассматриваются кандидаты в Испании, Швеции, Великобритании, Ирландии или Германии.