О компании
Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, полностью управляемой платформой наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций для обеспечения надежности, более быстрого разрешения инцидентов и оптимизации телеметрии в масштабе. Построенная на основе открытого исходного кода и открытых стандартов и разработанная для взаимодействия с любым стеком, Grafana Cloud привносит ИИ в наблюдаемость и наблюдаемость в ИИ, предоставляя командам (и их агентам) единое видение их разрозненных данных. Клиенты, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, полагаются на Grafana Labs. Компания 100% удаленная, с сотрудниками более чем из 40 стран, поддерживается инвесторами, включая Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG и Lead Edge Capital.
Это удаленная вакансия, кандидаты рассматриваются из США или Канады. Жители Квебека не подходят для этой роли.
О проекте
Компания недавно начала инициативу skunkworks с миссией привнести наблюдаемость в остальные бизнес-процессы. Цель — сделать Grafana лучшим местом, где люди и ИИ-агенты понимают и действуют на основе данных в реальном времени по всему предприятию. В рамках этой инициативы создается система интеллектуального анализа данных на основе ИИ, которая предоставляет агентам надежный и управляемый доступ к контексту предприятия. Система помогает агентам получать правильные данные, метаданные, определения, происхождение, сигналы качества и институциональные знания без необходимости каждому разработчику агента поддерживать свои собственные хрупкие файлы контекста. Принцип: система контекста извлекает данные, агенты принимают решения, а команды данных поддерживают интеллект.
Новая команда — смесь опытных Grafanistas и новых сотрудников, работающая с высокой степенью автономии и ответственности как индивидуально, так и командой.
Компания ищет старшего backend-инженера, который поможет создать первые производственные сервисы для системы управления слоем контекста. Предстоит проектировать и запускать основную backend-архитектуру, обеспечивающую прием данных, хранение контекста, API для извлечения и интеграции с агентами. Это роль на ранней стадии в команде с высокой автономией, требующая комфорта в условиях неопределенности, прагматичных архитектурных решений и построения систем, которые могут эволюционировать от внутреннего тестирования до SaaS уровня производства. По мере развития команды есть возможность расширить или переопределить эту роль в зависимости от влияния и инициативы.
Основные обязанности
•Создавать основные backend-сервисы: проектировать, реализовывать, тестировать и эксплуатировать первые сервисы для приема контекста, индексирования контекста, оркестрации извлечения, доступа через API, настройки источников и администрирования системы.
•Создавать масштабируемую SaaS-платформу: помогать определять и строить архитектуру многоарендного сервиса, включая изоляцию арендаторов, отслеживание использования, квоты, журналы аудита, фоновые задачи и надежные границы сервиса.
•Обеспечивать рабочие процессы извлечения для агентов: создавать API и интерфейсы сервисов, которые позволяют ИИ-агентам, инструментам MCP, CLI и внутренним приложениям получать релевантный контекст, происхождение, сигналы уверенности и предупреждения.
•Работать с продуктом и инфраструктурой: сотрудничать с командой для принятия практических компромиссов между быстрыми экспериментами и долгосрочной надежностью, особенно при переходе проекта от прототипа к производству.
•Эксплуатировать созданное: инструментировать сервисы метриками, логами, трассировками, оповещениями и панелями мониторинга, использовать инструменты наблюдаемости для понимания поведения системы и повышения надежности.
•Вносить вклад в техническое направление: помогать формировать архитектуру, границы сервисов, выбор хранилищ, контракты API, схемы развертывания и инженерные практики для новой продуктовой области.
•Эффективное общение: работать в динамичной и совместной среде, эффективно общаться и вносить вклад в работу команд.
•Ответственность и влияние: брать полную ответственность за разрабатываемые ИИ-решения, обеспечивая их инновационность, масштабируемость, поддерживаемость и соответствие реальным рабочим процессам пользователей.
Что мы ищем
•Сильные инженерные навыки: солидный опыт создания программных систем производственного уровня, ориентированных на пользователей; инициативность, способность решать сложные инженерные задачи и принимать решения по дизайну UI с минимальным контролем.
•Опыт работы с ИИ и практический подход: знакомство с технологиями и фреймворками ИИ, сосредоточенность на создании качественных решений, работающих в реальном мире, а не только в теории.
•Быстрая итерация и эксперименты: комфорт в выпуске прототипов, сборе отзывов и итеративном улучшении с прагматичным подходом.
•Доказанная инициатива: ответственность за продвижение проектов вперед, расширение границ для поиска наиболее эффективных решений, умение работать в условиях неопределенности и определять рамки там, где они слабо очерчены.
•Сотрудничество: эффективное общение с коллегами, открытость к обратной связи, ориентированный на решения подход.
Требования
•Опыт работы с большими языковыми моделями (LLM), инженерией подсказок и созданием приложений на базе генеративного ИИ.
•Подтвержденный опыт выпуска программного обеспечения, которое было внедрено в производство и активно используется пользователями.
•Опыт работы в облачных средах (например, AWS, GCP, Azure).
•Опыт использования инструментов наблюдаемости для понимания и устранения неполадок в поведении системы.
Желательно
•Опыт создания или работы с фреймворками агентов или многоагентными рабочими процессами.
•Опыт работы аналитиком данных или с платформами данных (например, Looker, Tableau, PowerBI, Snowflake, DataBricks).
•Опыт создания инструментов для инженерии данных.
Компенсация
В США базовый диапазон компенсации для этой роли составляет $154,445 - $185,334. Фактическая компенсация может варьироваться в зависимости от уровня, опыта и навыков, оцененных в процессе собеседования. В пакет льгот входят акции, бонусы (если применимо) и другие преимущества. Диапазоны компенсаций зависят от страны — если вы подаете заявку из другого региона, рекрутер обсудит с вами конкретный диапазон оплаты и льготы, определенные для вашего рынка, в начале процесса.
Почему вам будет комфортно в Grafana Labs
•100% удаленная работа, глобальная культура.
•Растущая организация.
•Прозрачное общение.
•Ориентация на инновации.
•Корни в открытом исходном коде.
•Уполномоченные команды, культура высокого доверия и низкого эго.
•Возможности карьерного роста.
•Доступное руководство.
•Страстные люди.
•Очное введение в должность.
•Глобальная политика ежегодного отпуска в 30 дней в год, из которых 3 дня зарезервированы для дней отключения Grafana.
