О компании
GitLab — интеллектуальная платформа оркестрации для DevSecOps. GitLab помогает организациям повышать продуктивность разработчиков, улучшать операционную эффективность, снижать риски безопасности и соответствия требованиям и ускорять цифровую трансформацию. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из списка Fortune 100 доверяют GitLab выпуск более качественного и безопасного программного обеспечения быстрее.
Обзор роли
Data Products интегрирует данные GitLab и сторонних систем SDLC и создаёт дашборды, API и продукты данных, превращающие их в надёжную, взаимосовместимую аналитику для клиентов и внутренних команд.
Это команда с нуля, и мы ищем инженера на фундаментальную роль. Это значит, что вы проявляете техническое лидерство в условиях неопределённости: помогаете определить, что строить, принимаете базовые проектные решения и поддерживаете поставку, пока картина ещё формируется. Вы отвечаете за полный жизненный цикл того, что выходит в продакшен, и отвечаете за результат.
Что вы принесёте с собой
•Подтверждённая способность влиять на решения как Staff, владея продуктовыми или платформенными системами end-to-end в нескольких инженерных и продуктовых командах.
•Высокая самостоятельность: находите ответственного, проясняете путь, принимаете решение и продолжаете двигаться, пока работа не будет сделана.
•Множитель силы команды — повышаете уровень людей и кодовой базы вокруг себя.
•Глубокая full-stack экспертиза, включая сильное владение Go, Ruby и Node.
•Глубина как минимум в одной из областей: платформы аналитики и метрик, графовые системы данных, CDC и интеграция с хранилищами данных.
•Практический опыт создания production-оркестрации инструментов на базе ИИ.
•Опыт эксплуатации мультитенантных систем в SaaS и self-managed развёртывании.
•Прямой коммуникатор, выстраивающий согласованность между командами.
•Склонность фиксировать мысли письменно и делать рассуждения понятными для других.
За что вы будете отвечать
•Спроектировать, как данные GitLab и сторонних систем поступают, моделируются и синхронизируются в граф знаний как почти в реальном времени отражение экосистемы разработки.
•Руководить интеграцией с внешними системами для бизнес-контекста (Jira, инструменты observability, Zendesk, ServiceNow), индексируемыми в граф.
•Спроектировать Data Marketplace, чтобы клиенты потребляли данные GitLab через Snowflake, Databricks и BigQuery без зависимости от инженерных команд.
•Публиковать observability GitLab в формате OpenTelemetry и обеспечивать API обмена данными.
•Определять операционную готовность всего, что команда выводит в продакшен, на GitLab.com, Dedicated и Self-Managed.
•Переводить неоднозначное пространство задач «с нуля» в конкретные, итеративные дорожные карты совместно с Product, Design и командой graph backend.
•Разрешать межкомандные зависимости между graph backend, AI Platform и Infrastructure без эскалации каждого вопроса наверх.
•Наставлять senior и middle инженеров через design review, парное программирование и code review.
•Создавать организационный эффект через скорость: выявлять системные узкие места, упрощать процессы и проектировать системы, которые резко повышают скорость исполнения.
О команде
Data Products работает на трёх направлениях:
Dashboard and Reporting Framework — создаёт AI-native компоненты дашбордов, чтобы клиенты и внутренние команды видели здоровье инженерии и влияние GitLab по DORA, VSA, AI Impact, трендам SDLC, безопасности и качеству, и запускали собственные кастомные дашборды на той же платформе.
Internal Ingestion — загружает сторонние данные в GitLab и питает инструменты вроде Knowledge Graph, создавая коннекторы, чтобы сигналы из систем вроде Jira, Zendesk, ServiceNow и observability-инструментов становились единым запрашиваемым графом экосистемы разработчиков почти в реальном времени.
External Ingestion — делает данные GitLab и Knowledge Graph доступными вне продукта — через листинги маркетплейса, API и SDK обмена данными и совместные продукты с партнёрами.
Это новая команда в высоко неопределённой, но высокоэффектной области; нужны инженеры, которые создают ясность в процессе разработки, делают практичные компромиссы, снимают межкомандные блокеры и продолжают двигаться, пока не появится ощутимая ценность для клиента.
Зарплата
Диапазон базовой заработной платы для указанного уровня этой роли в настоящее время действует только для резидентов Соединённых Штатов. Диапазон отражает базовую ставку роли в различных локациях по США. Уровень грейда и диапазоны зарплат определяются по результатам интервью и оценке образования, опыта, знаний, навыков, способностей кандидата, справедливости относительно других членов команды, соответствия рыночным данным и географическому расположению. Диапазон базовой зарплаты не включает бонусы, опционы или льготы.
Диапазон зарплаты в США: $152,800—$259,200 USD.
Как GitLab поддерживает штатных сотрудников
•Льготы для здоровья, финансов и благополучия
•Гибкий оплачиваемый отпуск
•Ресурсные группы сотрудников
•Опционы и программа покупки акций сотрудниками
•Фонд роста и развития
•Отпуск по уходу за ребёнком
