Grafana

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior / Principal Golang developer (AI Agents, MCP) Команда Evrone занимается продуктовой разработкой стартапов и помогает в цифровой трансформации бизнеса в России, США и Европе. Ищем разработчиков уровня Senior / Principal для работы над международным проектом. Проект: enterprise integration platform (название под NDA). Среди клиентов платформы: Cisco, Vodafone, Nasdaq, Epic Games, Coinbase, Zendesk, Atlassian, Canva и другие крупные enterprise-компании. Enterprise-платформа автоматизации интеграций и бизнес-процессов между сервисами. По сути - iPaaS-решение для orchestration workflow: соединяет SaaS, внутренние системы, базы данных и API. Используется для автоматизации процессов, routing событий, очередей, трансформации данных и real-time интеграций. Платформа работает как инфраструктурный слой между системами компании - CRM, ERP, биллинг, аналитика, внутренние сервисы. Высокая нагрузка, distributed архитектура, строгие требования к latency и отказоустойчивости. Зона ответственности команды (куда ищем человека) - ядро платформы. Отвечает за routing, auth, caching, throttling, очереди и observability. Задачи: - разработка high-performance gateway компонентов - routing и request processing на уровне платформы - auth, caching, throttling, work queues - logging / monitoring инфраструктура - поиск bottleneck и оптимизация latency - участие в архитектуре distributed системы Стек: Go, MCP, PostgreSQL, AWS, Kafka, ELK, Kubernetes, Redis, Grafana, RoR (legacy) Требования: - Backend. 8-ми лет и более - Опыт в качестве архитектора, тех.лида, etc - Golang от 3-х лет. Также, опыт оптимизации производительности и понимание внутрянки Go - Высшее техническое образование в области компьютерных наук, математики, физики или других точных или технических дисциплин - Разговорный английский. Коммуникация с членами команды будет идти на английском Будет плюсом опыт c MCP, Ruby, Rust, Open-source, ML, DBA, DevOps (AWS / Azure / Google Cloud / YandexCloud). Почему Evrone: - Мы занимаемся технически сложными, высоконагруженными, наукоёмкими проектами, проектами с большой бизнес логикой или большой серверной инфраструктурой. Нам доверяют: аналитику, проектирование интерфейсов и дизайн, разработку, инфраструктуру и эксплуатацию. Мы становимся технической командой проекта целиком или консультируем и расширяем возможности существующих команд наших клиентов. - Кроме того, Evrone помогает развивать

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

DevOps / DevOps Team Lead / Infrastructure Architect Формат работы: удаленно Занятость: полная Ожидания по оплате: от 1700 USD/эквивалент в месяц. Поиск позиции Senior DevOps / DevOps Team Lead / Infrastructure Architect (async-first). Готов рассмотреть и менее ответственные позиции (вплоть до Junior). Без ночных дежурств (UTC+6), дневные/вечерние как в будние, так и в выходные дни — по договоренности, эскалации также по договоренности. Готовность к смене сферы деятельности (с CDN/Streaming на что-то еще). За плечами руководство инфраструктурной командой (6 чел.), перешедшее затем в руководство всей технической командой (+ 2 PHP devs & 2 QA). Два основных продукта: зрелая стриминг-платформа (800+ входящих стримов, 500+ платящих/2300+ неплатящих одновременных пользователей в среднем, 80+ ТБ видео) и пилот облачного сервиса для транскодирования видео. Ответственности: - Техническая: CDN, мониторинг, деплои, IaC, внутренние self-hosted-средства разработки, коммуникации и управления. - Организационная: написание внутренних гайдлайнов, гашение конфликтов, право "последнего слова" на все решения технической команды. - R&D. Стек инфраструктуры: - Bare-metal-хостинги (Hetzner, Scaleway, OVH, colocation-стойка в Worldstream) - GitLab & GitLab CI - Ansible - Docker - MikroTik - Zabbix - Grafana (как удобный фронтенд к Zabbix для первой линии) - Nginx Стек разработки: - Laravel - Vue Новое-модное: - Разработка с использованием LLM С чем не сталкивался (из критичного сегодня): - k8s - Гиперскейлеры - Self-hosted СХД (имеется в виду, прежде всего, Ceph) - Мультиагентная разработка Готов как к исполнительской роли — сопровождению Linux/Docker, типовым изменениям в Ansible и CI/CD, мониторингу, бэкапам и первичной диагностике инцидентов, — так и к выстраиванию этих процессов "с нуля" и подбору cost-effective-решений на базе bare-metal-хостингов. В IT более 15 лет, в стриминге был более 5, решил посмотреть в сторону других сфер. Оплата криптой (только well-known-койны и/или стейбл-токены).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Constructor — AI-first платформа для электронной коммерции, запущенная в 2019 году. Она помогает покупателям находить нужные товары и позволяет мировым брендам увеличивать выручку и конверсию. О роли Команда Platform Enablement — это SRE-команда, ориентированная на разработчиков. Мы поддерживаем базовые слои, влияющие на ежедневные рабочие процессы: observability, CI/CD и оркестрацию нагрузок. Цель — упростить и ускорить развертывание и управление сервисами. Задачи - Развивать внутреннюю экосистему observability (Grafana, VictoriaMetrics, OpenSearch) для самостоятельного решения проблем командами. - Улучшать CI/CD и инструменты разработчиков с помощью Jenkins и GitHub Actions. - Внедрять Kubernetes и стандартизировать шаблоны развертывания нагрузок. - Тесно взаимодействовать с инженерными командами для решения технических узких мест и создания собственных инструментов. - Участвовать в разработке и поддержке внутренней платформы разработчика на базе Backstage. - Разрабатывать и поддерживать специализированные инструменты для AI-инициатив. Требования - Более 5 лет профессионального опыта в SRE или DevOps с явным фокусом на успех разработчиков. - Развитые межличностные навыки и эмпатия к задачам разработчиков. - Подтверждённый опыт работы с AWS и Kubernetes, владение Infrastructure as Code через Terraform или аналоги. - Практический опыт управления мониторингом и пайплайнами деплоя в масштабе. - Склонность к созданию автоматизированных, переиспользуемых систем, предпочтение self-service ручному вмешательству. - Опыт интеграции AI-инструментов в инженерные процессы для повышения продуктивности. Будет плюсом - Знакомство с экосистемой ClickHouse, Sentry или порталами разработчика типа Backstage. - Понимание принципов FinOps и оптимизации инфраструктурных расходов. - Опыт создания или масштабирования внутренних платформ разработчика. Условия - Безлимитный отпуск (рекомендуется минимум 3 недели в год). - Полностью удалённая команда. - Выплата на обустройство домашнего офиса. - Ноутбуки Apple для новых сотрудников. - Бюджет на обучение и развитие, обновляется каждый год. - Декретный отпуск для соответствующих сотрудников. - Зарплата: $80,000–$120,000 в год, зависит от знаний, навыков, опыта и результатов собеседования. - Регулярные командные оффсайты.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания: ИП Фомин Сергей Александрович Python-разработчик Мы — небольшая аутстаф компания, созданная ИТ-инженерами. Ищем Python-разработчика для работы над разнообразными проектами. Рассматриваем специалистов уровня Senior. Ты нам подходишь, если: - У тебя коммерческий опыт разработки на Python от 4 лет, и ты проходил полный цикл – от идеи до запуска в прод - Ты глубоко понимаешь Python: асинхронность (AsyncIO), многопоточность и многопроцессорность – и умеешь применять это для построения высоконагруженных сервисов - Ты уверенно владеешь FastAPI, а также имеешь опыт с Django или Flask / aiohttp - Ты проектировал микросервисные и событийно-ориентированные системы, работал с брокерами сообщений (Kafka, Redis PubSub) и знаешь, как обеспечить консистентность и отказоустойчивость - Ты умеешь работать со сложной логикой в PostgreSQL (оптимизация запросов, индексы, транзакции) и эффективно используешь SQLAlchemy, избегая проблем с производительностью - Ты имел дело с интеграциями: REST API, WebSockets, внешние системы (CRM, облачные хранилища, AI-сервисы) и готов проектировать надежные интерфейсы - У тебя есть практический опыт с Docker и оркестрацией (Kubernetes) – ты понимаешь, как упаковать, запустить и масштабировать сервис - Для тебя CI / CD – неотъемлемая часть процесса, ты привык к автоматическим сборкам, тестам и деплою - Качество кода для тебя важно: ты пишешь юнит- и интеграционные тесты, следуешь принципам чистой архитектуры и не забываешь про документацию (Swagger / OpenAPI) - Ты умеешь анализировать инциденты в production и обеспечивать наблюдаемость – логи, метрики, трейсинг – чтобы всегда понимать, что происходит в системе Будет плюсом: - Опыт в голосовых технологиях (ASR / TTS, SIP, VoIP) или работа с LLM / RAG-архитектурами - Опыт с большими данными: ClickHouse, ETL / ELT-пайплайны, Spark, Azure DataBricks / DataFactory - Знание Golang (для высокопроизводительных компонентов) - Настройка систем мониторинга (Prometheus, Loki, Grafana) - Опыт с Keycloak / OAuth2 / JWT - Английский язык от B1 Intermediate (для работы с документацией и заказчиками) Преимущества работы с нами: - Работа на удаленке с гибким графиком - После успешного проекта готовы предлагать вам новые, ещё более интересные задачи - Мы полностью берем на себя всю бюрократию, переговоры и поиск проектов - Подбираем проекты в технологичных и перспективных сферах: финтех, телеком, e-com и edtech

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python Developer / Highload Backend Компания: Альфа-Банк Обязанности - Разработка и поддержка высоконагруженных backend-сервисов на Python - Проектирование и разработка REST API - Интеграция сервисов с внутренними и внешними системами - Работа с асинхронным кодом и высоконагруженными сценариями - Настройка логирования, метрик, healthcheck endpoints и трассировки - Интеграция сервисов с observability-инфраструктурой: OpenTelemetry, Prometheus-compatible метрики, ElasticSearch - Работа с контейнеризацией и инфраструктурой: Docker, Kubernetes, Kafka - Участие в диагностике инцидентов, анализе логов, метрик и трейсов Пожелания к кандидатам - Коммерческий опыт разработки на Python от 4 лет - Опыт разработки REST API и микросервисной архитектуры - Опыт асинхронного программирования: asyncio, aiohttp/httpx или аналогичные инструменты - Опыт работы с FastAPI, Pydantic или аналогичным backend-стеком - Опыт работы с PostgreSQL, плюсом будет ClickHouse SQL - Опыт работы с Redis - Опыт работы с очередями или брокерами сообщений: Kafka или RabbitMQ - Опыт работы с Docker, базовое понимание Kubernetes: pod, deployment, service, liveness/readiness probes, Helm - Опыт настройки логирования: logging, structlog или аналогичные инструменты, ElasticSearch/OpenSearch - Опыт работы в Grafana, Kibana для мониторинга - Опыт написания тестов: pytest, unittest, mocks - Vibe-Coding (Cursor, Claude Code, Codex и другие)

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Область и стек: QA Должность: Middle+ QA Engineer (Manual + Auto Java) Компания: Меташаркс Зарплатная вилка: от 180 000 рублей на руки Формат работы: Удаленка Страна работы: РФ/РБ Задачи - Ручное тестирование (front 30% / back 70%) + автотесты на Java 21 - Анализ требований, тест-дизайн, работа с TMS (Allure TestOps) - Работа с БД (Oracle / Postgres), SQL, PL/SQL - Настройка CI/CD пайплайнов (GitLab CI) - Ведение тестовой документации и взаимодействие с командой Ключевые требования - Опыт в тестировании ПО 3–5 лет - Практическая автоматизация на Java 21 в связке с JUnit 5, RestAssured, Selenide, JDBC - Уверенный SQL, знание SOAP / REST API - Понимание пирамиды тестирования, тест-дизайна, локализации дефектов - Использование AI для повышения эффективности (кейсы, автотесты, отчёты) Будет плюсом: опыт с ELK / Grafana, настройка заглушек, Spring Framework.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

DevOps-инженер Компания: ApexPlay Сфера: AI Занятость: Full-time Формат: удалённо Зарплата: 2 500–5 000 USDT ApexPlay ищет DevOps-инженера для развития инфраструктуры, поддержки Production и мониторинга систем. Чем предстоит заниматься - развивать и поддерживать инфраструктуру; - сопровождать Production-окружения; - работать с переменными окружения и Ansible-плейбуками; - управлять сборками и релизами приложений; - работать с GitHub Actions; - настраивать и развивать мониторинг и алертинг; - реагировать на инциденты и вести их от обнаружения до закрытия; - улучшать покрытие мониторинга; - искать причины проблем и предлагать решения для предотвращения повторных инцидентов; - публично информировать команду о проблемах и статусе их устранения. Требования - опыт работы с Ansible; - опыт с Docker / Docker Swarm; - опыт настройки мониторинга и алертинга; - понимание процесса управления инцидентами; - проактивность и самостоятельность; - готовность работать в быстром стартап-темпе; - умение эффективно коммуницировать во время инцидентов; - способность быстро разбираться в новых технологиях. Будет плюсом - Grafana; - VictoriaMetrics / VictoriaLogs; - Sentry; - Patroni; - Cloudflare; - GitHub Actions; - опыт работы в стартапах, финтехе, мессенджерах или социальных сетях. Условия - удалённая работа; - полная занятость; - зарплата 2 500–5 000 USDT; - работа в AI-компании с высокой скоростью принятия решений.

Формат

Удалённо

Страна

Испания

Город

Не указан

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, доверяют Grafana Labs обеспечение надёжности своих приложений и систем. Компания полностью удалённая, 1600+ сотрудников в 40+ странах. Позиция удалённая. Рассматриваются кандидаты только из Великобритании, Испании и Ирландии. О платформе: Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, логов и трейсов в секунду из окружений клиентов, обеспечивая высокую доступность и низкую задержку. Внутренняя инженерная платформа (IEP), создаваемая группой Foundations, предоставляет инженерам приложений инструменты, системы и Kubernetes-кластеры для сборки, развёртывания и запуска их нагрузок. Новая команда «Metal» будет отвечать за создание и предоставление ресурсов — хранилищ, сетей и Kubernetes-кластеров — в новых окружениях, начиная с собственного физического оборудования. Команда предоставит Kubernetes control plane и базовые ресурсы вне публичного облака остальной части инженерного отдела. Задачи: - Управление физическим окружением «Metal» от bare metal до Kubernetes. - Управление компонентами кластерной сети: балансировка нагрузки, NAT, DNS, CNI, межкластерная связь, протоколы маршрутизации, архитектура. - Управление планированием и автоматическим масштабированием. - Поддержка Crossplane-композиций и Terraform-модулей для общих ресурсов CSP, а также управление версионированием и совместимостью Crossplane и Terraform core и провайдеров. - Работа с пользователями (командами приложений Grafana Cloud) для понимания их потребностей и инвестирования в нужные возможности. Требования: - Опыт работы с распределёнными системами. - Опыт эксплуатации собственного кода. - Опыт работы с дата-центрами. - Участие в дежурствах (on-call rotation). - Основной стек: Go, Python, Shell. - Готовность работать в удалённой компании, коммуникабельность, умение работать по консенсусу и следовать командным решениям. - Целостный подход к разработке: от написания дизайн-документов до интеграционного тестирования. Бонусы: - Опыт работы с Cluster-API, Tinkerbell, Talos и/или Ceph. - Опыт участия в open source или других сообществах. - Опыт работы с несколькими облачными провайдерами (AWS, GCP, Azure; управляемые Kubernetes-сервисы EKS, GKE, AKS). - Опыт эксплуатации и управления нагрузками на Kubernetes.

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

О компании Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа наблюдаемости, гибкая и рассчитанная на масштабирование. Более 35 миллионов пользователей и 7 000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, используют Grafana Labs для обеспечения надёжности приложений и систем, быстрого разрешения инцидентов и оптимизации телеметрии. Компания полностью удалённая: 1 600+ сотрудников в 40+ странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG и Lead Edge Capital. О платформе Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, логов и трейсов в секунду из окружений клиентов, используя высокодоступный стек с низкой задержкой, который обрабатывает и хранит данные, а также отдаёт их в дашборды и инструменты оповещения. Планируется рост до сотен миллионов в секунду, поэтому важно улучшать производительность, надёжность и эффективность. Внутренняя инженерная платформа (IEP), создаваемая группой Foundations, предоставляет инженерам приложений инструменты, системы и Kubernetes-кластеры для сборки, развёртывания и запуска нагрузок. Открывается новая команда Foundations "Metal", которая будет отвечать за создание и предоставление ресурсов, включая хранилища, сети и Kubernetes-кластеры в новых окружениях, начиная с собственного физического оборудования. Команда будет предоставлять контрольную плоскость Kubernetes и базовые ресурсы вне публичного облака для остальной части инженерного отдела. Задачи - Управление физической средой "Metal" от bare metal до Kubernetes. - Управление компонентами кластерной сети: балансировка нагрузки, NAT, DNS, CNI, связь между кластерами, протоколы маршрутизации, архитектура. - Управление планированием (scheduling) и автоматическим масштабированием. - Поддержка Crossplane-композиций и Terraform-модулей для ресурсов облачных провайдеров, общих для пользователей. Также управление версионированием и совместимостью Crossplane и Terraform (ядро и провайдеры). - Работа с пользователями (командами приложений Grafana Cloud) для понимания их потребностей и инвестирования в нужные возможности. Требования - Готовность работать с инженерами и с управленческими структурами, которые поддерживают команду. - Комфортная работа в remote-first компании; важна коммуникация. Работа строится на сотрудничестве, дружелюбии и уважении. Решения принимаются консенсусом: вы можете участвовать в обсуждении, но затем присоединяетесь к командному решению. - Интерес к распределённым системам (компания высокораспределённая). - Желание учиться и развиваться. - Целостный подход к разработке: команда владеет полным жизненным циклом кода — от написания дизайн-документов до анализа обратной связи от разработчиков и интеграционного тестирования. - Опыт работы с Go, Python и Shell (основной стек платформенной команды). - Опыт эксплуатации своего кода. - Опыт работы в дата-центрах. - Участие в дежурствах (on-call rotation). Будет плюсом - Опыт работы с Cluster-API, Tinkerbell, Talos и/или Ceph. - Опыт участия в open source или других проектах на основе сообщества. - Опыт работы с несколькими облачными провайдерами (CSP). Grafana Cloud работает на AWS, GCP и Azure с использованием управляемых Kubernetes-сервисов EKS, GKE, AKS. - Опыт эксплуатации и управления нагрузками на Kubernetes. Условия - Удалённая работа. - Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Испании и Ирландии.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Обязанности - Разрабатывать и поддерживать автотесты - Проводить нагрузочное тестирование - Тестировать REST/gRPC API и асинхронные сервисы - Тестировать AI-модели и cross-service сценарии - Анализировать логи, метрики и трассировки - Взаимодействовать с разработчиками, архитекторами и DevOps Требования - От 3 лет в QA, от 2 лет в backend-автоматизации - Python - Обязательный опыт нагрузочного тестирования - Locust и k6 - Kafka/RabbitMQ - REST, gRPC, WebSockets - Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry, Jaeger - PostgreSQL/MySQL, Redis, MongoDB/DynamoDB - Docker, Git, Jira, Allure - Опыт тестирования высоконагруженных систем и AI-моделей - Понимание отказоустойчивости, retry, timeout, circuit breaker, rate limiting Условия - Формат: удалённо - Зарплата: до 125 000 ₽ на руки - Локация: РФ, гражданство РФ

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

DevOps-инженер Компания ApexPlay. Продукт — AI-модели. Формат работы: удаленно. Занятость: полная. Зарплатная вилка: 2 500 – 5 000 USDT. Город или адрес офиса не имеет значения. Чем предстоит заниматься Инфраструктура и окружения: - Развитие и поддержка инфраструктуры - Сопровождение Production: админ-панели и внутренние технические ресурсы - Работа с переменными окружения, Ansible-плейбуками, сборками приложений Мониторинг и алертинг: - Настройка и поддержание систем мониторинга и алертинга - Обязательная реакция на инциденты — нельзя увидеть проблему и проигнорировать - Улучшение покрытия мониторинга Релизный цикл: - Помощь в выкладке релизов - Работа с GitHub Actions и подготовка сборок Реакция на инциденты: - Публичное оповещение о проблеме - Обозначение времени на разбор Технологический стек - Оркестрация: Ansible, Docker, Docker Swarm - Мониторинг и логи: Grafana, VictoriaMetrics, VictoriaLogs, InfluxDB, Sentry - Базы и HA: Patroni - Скрипты и секреты: Bash, Infisical - Сеть: Cloudflare - CI/CD: GitHub, GitHub Actions - Серверы: OVH, DigitalOcean, Cherry Servers Ожидания от кандидата - Проактивен — сам реагирует на алерты и доводит инциденты до конца - Комфортно работает в стартап-темпе — без корпоративных долгих процессов - Умеет коммуницировать во время инцидента — оповещает, ставит таймер, возвращается с результатом или чётким запросом помощи - После решения предлагает, как предотвратить повторение - Владеет стеком (Ansible, Docker/Swarm, мониторинг) или быстро в него входит Требования - Опыт работы с Ansible и Docker / Docker Swarm - Опыт настройки мониторинга и алертинга - Понимание, как вести инцидент от обнаружения до закрытия Будет плюсом - Опыт с Grafana / VictoriaMetrics / VictoriaLogs / Sentry - Опыт с Patroni, Cloudflare, GitHub Actions - Опыт работы в стартапах, финтехе, мессенджерах или соцсетях

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Staff DevOps инженер Мы строим AI-платформу для mental health в США: лицензированные врачи + собственные AI-инструменты, которые забирают рутину (charting, follow-ups, планы лечения), чтобы врачи занимались пациентами, а не бумагами. Ищем Staff DevOps инженера, который сам решает, куда двигать инфраструктуру. Что на тебе - Vision и квартальный роадмап инфры, проактивно, с трейд-оффами и метриками - AWS + Kubernetes (EKS): Karpenter, Kyverno, zero-downtime - IaC end-to-end: Terraform, AWS CDK (TS) + GitLab CI (self-managed) - Observability, которой реально пользуются: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Blue-green деплои, health-gated rollback, zero-downtime миграции PostgreSQL - Security в HIPAA-среде: секреты, Vault as code - Agentic AI (Claude Code и подобные) как часть ежедневной работы, а не «на посмотреть» Стек AWS · EKS · Terraform · AWS CDK (TS) · GitLab CI · Prometheus / Grafana / OTel · Vault · PostgreSQL · Node.js / TS Условия - Remote - Долгосрочный контракт, B2B - Русский свободно, английский от B1 - $6.000-7.500 gross/monthly - Медстраховка после испытательного, компенсация спорта и wellness, 19 дней отпуска + 4 wellness-дня, English на Preply

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Сильный инженер для развития ML-инфраструктуры и платформы хостинга моделей Центр ИИ — Контур ищет сильного инженера для развития ML-инфраструктуры и платформы хостинга моделей. Стек: Python, FastAPI, Celery, Docker, Kubernetes, Helm, Ansible, GitLab CI/CD, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Sentry, PostgreSQL, MongoDB, Redis. Чем предстоит заниматься - Развивать инфраструктуру для запуска и хостинга ML-моделей. - Внедрять inference-движки и проводить R&D новых решений. - Развивать ClearML, Milvus, инструменты разметки данных и распределённых вычислений. - Создавать внутренние сервисы для управления кластерами и ресурсами. Ожидания - Уверенный опыт с Docker и Kubernetes. - Ansible, CI/CD, IaC, SRE. - Prometheus, Grafana, ELK. - Python на прикладном уровне. - Опыт проектирования инфраструктурных решений. - Готовность работать в условиях высокой неопределённости. Будет плюсом - ML lifecycle, MLOps, vector DB, ML-библиотеки, GPU-серверы и диагностика GPU. Условия - Формат: удалёнка / гибрид / офис. - Доход: обсуждается индивидуально + бонусы.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Python разработчик на проект по созданию высоконагруженной системы автоматического управления пополнением товарных запасов Компания: ООО Napoleon IT Мы — IT-компания, в которой искусственный интеллект объединяется с человеческим. Более 250 сотрудников, 3 офиса в России, 3 направления развития: заказная разработка, outstaffing, собственные продукты. Помимо существующих продуктов и решений на основе AI, мы развиваем разработку с использованием технологий LLM и Generative AI. Мы строим мультиагентные системы и платформенные решения для брендов, ритейла и маркетплейсов. Мы ищем Python разработчика на проект по созданию высоконагруженной системы автоматического управления пополнением товарных запасов. Проект реализуется на микросервисной архитектуре и направлен на создание решения, которое рассчитывает рекомендации по формированию заказов поставщикам с учетом параметров логистики, складских остатков, спроса и других бизнес-ограничений. Вы будете работать в команде аналитиков, архитекторов и разработчиков, участвуя в проектировании, проработке требований и создании интегрированного решения для управления цепочками поставок. Задачи - Разработка и поддержка высоконагруженных микросервисов; - Интеграция с Kafka для обработки потоков данных; - Проектирование Event Sourcing и CQRS паттернов; - Разработка API для межсервисного взаимодействия; - Настройка мониторинга и алертинга сервисов; - Code review. Требования - Опыт работы с Python от 5 лет; - Django / FastAPI — опыт разработки REST API; - Микросервисная архитектура — опыт проектирования и поддержки; - Apache Kafka — продакшн опыт работы с producers / consumers; - PostgreSQL — проектирование схем, оптимизация запросов; - ETL процессы — Extract, Transform, Load данных; - Docker / Kubernetes — контейнеризация и оркестрация; - Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse; - Event-driven архитектура — паттерны работы с событиями; - API Gateway — опыт интеграции через шлюзы; - Мониторинг: Prometheus, Grafana или аналоги; - Git, CI / CD — DevOps практики. Будет плюсом - Знание gRPC для межсервисного взаимодействия; - Опыт с ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana); - Redis Cluster для высокодоступного кэширования; - Знание Domain-Driven Design (DDD); - Опыт performance tuning Python приложений. Как проходит отбор Первый этап — короткое интервью на ИИ-платформе BRaiN HR. В интервью будут вопросы, которые задает рекрутер и руководитель при первичном собеседовании. Можно пройти интервью в любое время, не нужно ждать звонка рекрутера, интервью занимает до 30 минут. Ответы увидит не только рекрутер, но и нанимающий руководитель. Заработная плата: уровень дохода не указан.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

О компании Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой observability. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа observability, гибкая и рассчитанная на масштабирование. 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 Ищем Staff Product Analyst для команды Product Analytics, который станет стратегическим партнёром AI-организации Grafana. Роль поддерживает команды, создающие Grafana Assistant (синхронный чат), Investigations (асинхронный AI-воркфлоу для анализа инцидентов) и решения для AI observability, включая Agent Observability. Вы будете определять, как AI-команда измеряет успех: задавать KPI, улучшать практики измерения, направлять дизайн экспериментов и их оценку, превращать данные в рекомендации, влияющие на продуктовые решения. Это кросс-функциональная роль: работа с Product, Design, Engineering и Data, основной фокус — поддержка AI-команды. Подчинение — менеджеру по продуктовой аналитике. Задачи - Совместно с Product определять ключевые KPI, дашборды и планирование дорожной карты продукта. - Определять, как измеряется успех AI-продуктов: adoption, engagement, quality, retention и пользовательские результаты. - Направлять инструментирование продуктовых данных совместно с Product Design, Product Management и Engineering для надёжного анализа AI-функций и воркфлоу. - Проектировать, оценивать и интерпретировать эксперименты для оценки влияния новых AI-возможностей и принятия продуктовых решений. - Разрабатывать dbt-модели для трансформации и тестирования данных о поведении пользователей совместно с командой Analytics Engineering. - Влиять на лучшие практики продуктовой аналитики и помогать определять стандарты по мере масштабирования компании. - Участвовать в формировании долгосрочного видения и стратегии продуктовой аналитики, балансируя краткосрочные потребности и масштабируемые решения. Требования - Опыт партнёрства с продуктовыми и инженерными командами, знакомство с типовыми продуктовыми KPI и фреймворками (DAU/MAU, воронки, A/B-тестирование). - Опыт определения и отслеживания метрик успеха для сложных продуктовых областей, желательно включая AI-функции или воркфлоу. - SQL: ежедневное написание сложных и эффективных SQL-запросов. - Визуализация данных: опыт с любым из инструментов: Tableau, Looker, Omni, Hex или Grafana. - Опыт написания dbt-моделей, внедрения инструментов продуктовой аналитики (Heap, Pendo, Amplitude, FullStory) и контроля версий кода (git). - Опыт использования AI-ассистированных инструментов кодирования (например, Cursor, Claude Code) для быстрого прототипирования и итераций в анализе, моделировании данных, инструментировании, визуализации и разработке кода. - Отличные коммуникативные навыки: способность объяснять технические темы нетехнической аудитории и поддерживать кросс-командные и кросс-функциональные отношения. Плюсом будет - Знание observability. - Знакомство с Airflow или Prefect для генерации ad hoc ETL-задач. Условия - Удалённая позиция. Рассматриваются кандидаты из США или Канады. - В Канаде диапазон базовой компенсации: $164,490 - $197,389 CAD. Фактическая компенсация может варьироваться в зависимости от уровня, опыта и навыков, оценённых на собеседовании. - Льготы включают акции (equity), бонус (если применимо) и другие бенефиты. - Диапазоны компенсации зависят от страны. Если вы подаёте заявку из другого места, рекрутер уточнит детали.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Grafana Labs, компания, стоящая за открытой платформой наблюдаемости, ищет Staff Backend-инженера для новой инициативы. Миссия — сделать Grafana лучшим местом, где люди и ИИ-агенты понимают и действуют на основе данных в реальном времени. В рамках проекта строится AI-нативная система управления данными, которая дает агентам надежный и контролируемый доступ к корпоративному контексту: данным, метаданным, определениям, происхождению, сигналам качества и институциональным знаниям. Принцип: система контекста извлекает, агенты решают, команды данных поддерживают интеллект. Роль — ранний этап, команда с высокой автономией и владением результатом. Инженеры принимают решения, быстро двигаются и проверяют идеи, опираясь на культуру сотрудничества, любопытства и обратной связи. Задачи: - Проектировать и внедрять основные сервисы: ingestion, индексация контекста, оркестрация извлечения, API-доступ, конфигурация источников и администрирование. - Создавать масштабируемую SaaS-основу: мультитенантная архитектура, изоляция, учет использования, квоты, аудит-логи, фоновые задачи, надежные границы сервисов. - Строить API и интерфейсы для ИИ-агентов, MCP-инструментов, CLI и внутренних приложений: извлечение контекста, происхождения, сигналов уверенности и предупреждений. - Находить баланс между быстрыми экспериментами и долгосрочной надежностью при переходе от прототипа к продакшену. - Эксплуатировать созданное: метрики, логи, трейсы, алерты, дашборды; использовать инструменты наблюдаемости для улучшения надежности. - Определять техническое направление: архитектура, границы сервисов, выбор хранилищ, контракты API, паттерны деплоя и инженерные практики. - Эффективно коммуницировать в динамичной среде и работать кросс-функционально. - Полностью владеть разрабатываемыми AI-решениями, обеспечивая их инновационность, масштабируемость и поддерживаемость. Условия: - Полная удаленная работа, кандидаты из США или Канады. Жители Квебека не подходят на эту роль. - Компания полностью удаленная, более 1600 сотрудников в 40+ странах. - Поддержка ведущих инвесторов: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, Lead Edge Capital. - Возможность расширить или переопределить роль по мере роста команды.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

О компании Grafana Labs — компания, развивающая открытую платформу наблюдаемости Grafana Cloud. Платформа предоставляется как управляемый сервис. Более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая: 1600+ сотрудников в 40+ странах. О роли Ищем Staff-инженера SRE для поддержки самых ценных клиентов Grafana Cloud за счёт повышения надёжности облачных баз данных на основе Mimir, Loki, Tempo и Pyroscope. Базы данных предоставляются как SaaS-продукт из AWS, GCP и Azure во всех регионах. SRE-команда встроена в продуктовые команды Mimir, Loki и Tempo и отвечает за надёжность продуктов баз данных для клиентов с высокими SLA. Задачи - Тесно работать с продуктовыми командами (встроенная модель). - Отвечать за производственную надёжность сред с высокими SLA и сложных клиентских окружений. - Проектировать и внедрять автоматизацию для масштабирования практик надёжности. - Обеспечивать достижение клиентами целей SLO. - Определять и развивать пер-тенантные SLO и модели надёжности. - Проактивно снижать сжигание SLO для предотвращения повторных инцидентов. - Быть основной точкой эскалации и на связи (on-call) при инцидентах. - Руководить реагированием на инциденты, влияющие на клиентов, и проводить пост-инцидентные разборы. - Участвовать в проектировании (design docs) и ревью кода. - Влиять на дизайн функций для обеспечения масштабируемости и эксплуатационной пригодности. - Строить автоматизацию для устранения рутинной работы (toil). - Улучшать качество алертов и снижать шумные эскалации. Требования - 8+ лет инженерного опыта, из них 4+ в SRE/CRE/production engineering. Предпочтителен формальный опыт в customer reliability engineering. - Сильный опыт работы с Kubernetes в AWS, GCP или Azure, знакомство с инструментами infrastructure-as-code (Helm, Terraform, Jsonnet и т.п.). - Сильный опыт технического лидерства: ведение команды через проекты, наставничество инженеров, роль force-multiplier. - Опыт эксплуатации мультитенантных систем в production. - Сильный опыт проектирования и внедрения SLO. - Опыт с одним или несколькими языками программирования (например, Go, Python, Java). - Опыт с внутренностями операционной системы Linux, базовые знания сетей, облачного хранения и масштабирования. - Отличные навыки решения проблем и траблшутинга. - Опыт спокойного и активного участия в безобвинительном реагировании на инциденты, отслеживании действий и написании качественных PIR (post-incident reviews). - Способность рассуждать о производительности, масштабировании и режимах отказа. - Комфортная работа в инженерной команде с высокой степенью автономии и самонаправленности. - Способность глубоко взаимодействовать с продуктовыми командами. - Ценятся любознательность, прозрачность, склонность к действию и доброжелательность. Условия - Удалённая работа. Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Швеции, Испании или Германии. - Компания предоставляет оплачиваемый бюджет на использование современных AI-ассистентов для разработки (инструменты на выбор в рамках политики безопасности), а также доступ к передовым моделям (например, GPT-Codex, Claude Opus, Gemini 3 Pro).

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Компания: Grafana Labs. Формат: удалённая работа. Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Швеции, Испании, Германии или Ирландии. Роль: Staff Software Engineer — SRE для облачных баз данных Grafana Cloud (Mimir, Loki, Tempo, Pyroscope). Базы данных предоставляются как SaaS на AWS, GCP и Azure во всех регионах. SRE-команда встроена в продуктовые группы Mimir, Loki и Tempo. Задачи - Тесное партнёрство с продуктовыми инженерными командами (встроенная модель). - Обеспечение надёжности production-среды для клиентов с высокими SLA и сложных окружений. - Проектирование и внедрение автоматизации для масштабирования практик надёжности. - Обеспечение достижения клиентами целевых показателей SLO. - Определение и развитие пер-тенантных SLO и моделей надёжности. - Проактивное снижение выгорания SLO для предотвращения повторных инцидентов. - Выполнение роли основного эскалационного контакта и дежурного (on-call) при инцидентах. - Руководство разбором инцидентов, влияющих на клиентов, и пост-инцидентными ревью. - Участие в проектировании (design docs) и код-ревью. - Влияние на дизайн функций для обеспечения масштабируемости и эксплуатационной пригодности. - Создание автоматизации для устранения рутинной работы (toil). - Улучшение качества алертов и снижение шумных эскалаций. Требования - 8+ лет инженерного опыта, из них 4+ в SRE/CRE/production engineering. Предпочтителен формальный опыт в customer reliability engineering. - Сильный опыт работы с Kubernetes на AWS, GCP или Azure, знакомство с инструментами infrastructure-as-code (Helm, Terraform, Jsonnet и т.п.). - Сильный опыт технического лидерства: ведение команды через проекты, наставничество инженеров, роль force-multiplier. - Опыт эксплуатации мульти-тенантных систем в production. - Сильный опыт проектирования и внедрения SLO. - Опыт с одним или несколькими языками программирования (например, Go, Python, Java). - Опыт с внутренностями ОС Linux, знание сетей, облачного хранения и масштабирования. - Отличные навыки решения проблем и диагностики. - Опыт спокойного и активного участия в blame-free инцидент-менеджменте, выполнения последующих действий и написания качественных PIR (Post Incident Reviews). - Умение рассуждать о производительности, масштабировании и режимах отказов. - Комфортная работа в инженерной команде с высокой степенью автономии и самонаправленности. - Способность к глубокому партнёрству с продуктовыми командами. - Ценятся интеллектуальное любопытство, прозрачность, склонность к действию и доброта. Условия - Удалённая работа (из указанных стран). - Компания предоставляет бюджет на использование современных AI-ассистентов для кодирования (в рамках политики безопасности), а также доступ к передовым моделям (например, GPT-Codex 5/3, Claude Opus 4.6, Gemini 3 Pro).

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Grafana Labs ищет Staff-инженера (AI и автоматизация) для развития инфраструктуры AI-агентов и платформы автоматизации, поддерживающей операции маркетинга. Кандидат будет создавать мультиагентные архитектуры, интеграции LLM и бэкенд-сервисы, соединяющие AI-модели с внутренними и сторонними платформами данных, и запускать производственные системы, от которых команды зависят ежедневно. Роль предполагает высокую автономию и владение техническим направлением: определение наиболее эффективных задач для маркетинга, RevOps и SDR-команд, проектирование решений и их внедрение. Также потребуется задавать техническое направление платформы автоматизации (модели данных, контракты API, общие библиотеки, эталонные архитектуры) и сотрудничать с командами Data Engineering, GTM Systems и Field Operations для создания масштабируемой автоматизации, устраняющей ручную работу. Задачи: Агентные системы и AI-инфраструктура: - Владение полным циклом 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, вызываемых 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. Системная интеграция и бэкенд-сервисы: - Создание MCP-серверов, API, CLI и микросервисов, соединяющих AI-модели с бизнес-системами (BigQuery, Slack, CRM, email, календари, аналитические инструменты). - Проектирование потоков данных для RAG, соединяющих LLM с внутренними базами знаний, данными клиентов и бизнес-контекстом в реальном времени. - Разработка serverless или контейнерных сервисов (GCP Cloud Functions, Cloud Run), масштабирующихся с нагрузкой и интегрирующихся с облачной инфраструктурой Grafana. Автоматизация и поддержка процессов: - Совместная работа с командами RevOps, Demand Generation, Regional Marketing и SDR для определения задач автоматизации, выявления узких мест и создания решений с измеримыми бизнес-результатами. - Проектирование и развертывание процессов с помощью оркестрационных инструментов (n8n, Workato или собственных платформ) с соблюдением стандартов CI/CD, тестирования и производственной надежности. - Создание систем, рассчитанных на самостоятельное использование: документация, плейбуки и обучающие материалы для независимой работы команд. Требования: - 8+ лет опыта в разработке ПО с углублением в бэкенд-разработку, системную интеграцию или инженерию данных/аналитики. - 2+ года практического применения LLM/AI в производственных процессах, а не только в прототипах. - Уверенное владение Python и JavaScript/Node.js, включая Git-процессы, практики код-ревью и дисциплину тестирования. - Практический опыт с LLM-фреймворками и паттернами: промпт-инжиниринг, RAG, функции и инструменты.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Grafana Labs — компания, разрабатывающая открытую платформу наблюдаемости. Grafana Cloud — управляемая платформа наблюдаемости, построенная для масштабирования. Более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удаленная, более 1600 сотрудников в 40+ странах. О роли Grafana AI-команды помогают пользователям понимать сложные данные наблюдаемости с помощью AI-функций. Эти возможности снижают рутинную работу, понижают порог экспертизы и выявляют значимые сигналы в шумной среде. Команда работает с высокой степенью автономии и ответственности. Инженеры могут принимать решения, быстро двигаться и проверять идеи на ранних этапах, при поддержке коллаборативной культуры. Ищем AI-инженера с сильным бэкграундом в разработке ПО, быстрым итеративным мышлением и страстью к экспериментам, а также с фокусом на выпуск и масштабирование значимых функций. Вы будете работать с кросс-функциональными командами, чтобы разрабатывать, тестировать и выпускать AI-функции, улучшающие инфраструктуру и качество наблюдаемости через автоматизацию, а также расширять возможности AI-агентов в стеке наблюдаемости для помощи пользователям при реагировании на инциденты. Задачи - Разрабатывать и внедрять AI-решения: создавать высокопроизводительные AI-функции для обнаружения, триажа и разрешения инцидентов с использованием данных и инструментов наблюдаемости. - Быстро экспериментировать и итерировать: прототипировать, тестировать и проверять на реальных пользователях, включая выпуск и развитие LLM- или агентских рабочих процессов для управления жизненным циклом инцидентов и автоматизированного анализа. - Работать кросс-функционально: взаимодействовать с аналитиками данных, продакт-менеджерами и дизайнерами для формирования AI-функций, включая интеграцию агентских компонентов с внутренними инструментами, системами оповещения, runbook и рабочими процессами разработчиков. - Эффективно использовать AI-инструменты: применять AI и инструменты автоматизации для улучшения функциональности продукта и собственных рабочих процессов разработки. - Эффективно общаться: работать в динамичной и коллаборативной среде, вносить вклад в работу команд. - Владеть результатом: нести полную ответственность за разработанные AI-решения, обеспечивая их инновационность, масштабируемость, поддерживаемость и соответствие реальным рабочим процессам пользователей. Условия - Удаленная работа, рассматриваются кандидаты только из часовых поясов Канады. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: можно использовать современные AI-ассистенты для кодирования в повседневной работе (инструменты на выбор, в рамках политики безопасности), с оплачиваемым компанией бюджетом на использование. - Поощряется прагматичная AI-разработка: быстрое прототипирование, генерация тестов, рефакторинг, документация и разбор инцидентов — при соблюдении стандартов качества и код-ревью. - Доступ к последним frontier-моделям от OpenAI, Anthropic и Google.