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. Клиенты, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, полагаются на Grafana Labs. Компания с 100% удаленной работой, с членами команды из более чем 40 стран, поддерживаемая инвесторами, включая Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG и Lead Edge Capital.
Это удаленная вакансия, кандидаты ищутся из Канады. Жители Квебека не подходят для этой роли.
Возможность
Grafana Labs ищет старшего инженера (ИИ и автоматизация), который возьмет на себя ответственность за инфраструктуру ИИ-агентов и платформу автоматизации, поддерживающую организацию маркетинговых операций. Вы будете создавать архитектуры с несколькими агентами, интеграции с большими языковыми моделями (LLM) и бэкенд-сервисы, которые связывают ИИ-модели с внутренними и сторонними платформами данных. Вы будете выпускать производственные системы, от которых команды зависят ежедневно.
Это роль с высокой автономией, где вы управляете техническим направлением. Вы будете выявлять задачи с наибольшим потенциалом воздействия в командах маркетинга, RevOps и SDR, проектировать решения и внедрять их. Вы определите техническое направление платформы автоматизации (модели данных, API-контракты, общие библиотеки, эталонные архитектуры) и будете сотрудничать с командами Data Engineering, GTM Systems и Field Operations для создания масштабируемой, самообслуживаемой автоматизации, которая устраняет ручной труд и повышает операционную эффективность.
Что вы будете делать
Агентские системы и инфраструктура ИИ
•Отвечать за полный цикл разработки многоагентных ИИ-систем — от архитектуры и реализации до тестирования, развертывания и постоянной эксплуатации
•Создавать модульные, составные агентские системы с использованием фреймворков оркестрации (LangChain, CrewAI, Anthropic MCP или аналогичных), работающих круглосуточно и без выходных в разных командах
•Разрабатывать повторно используемые агентские навыки, которые агенты вызывают через интерфейсы (Slack, панели управления, внутренние приложения, CLI)
•Реализовывать наблюдаемость и обратные связи, включая логирование, метрики производительности, итерации подсказок, оценку моделей и управление затратами
•Устанавливать стандарты управления и соответствия для рабочих процессов ИИ, включая контроль доступа, аудиторские следы, обработку персональных данных (PII) и пути эскалации с участием человека
Интеграция систем и бэкенд-сервисы
•Создавать MCP-серверы, API, CLI и микросервисы, связывающие ИИ-модели с бизнес-системами (BigQuery, Slack, CRM, электронная почта, календари, аналитические инструменты)
•Проектировать потоки данных для генерации с дополнением извлечения (RAG), связывая LLM с внутренними базами знаний, данными клиентов и контекстом бизнеса в реальном времени
•Создавать бессерверные или контейнеризированные сервисы (GCP Cloud Functions, Cloud Run), которые масштабируются в зависимости от нагрузки и интегрируются с облачной инфраструктурой Grafana
Автоматизация и поддержка рабочих процессов
•Сотрудничать с командами RevOps, Demand Generation, регионального маркетинга и SDR для определения задач автоматизации с высоким воздействием, выявления узких мест и создания решений с измеримыми бизнес-результатами
•Проектировать и внедрять рабочие процессы с использованием инструментов оркестрации (n8n, Workato или собственных платформ) с поддержкой CI/CD, тестирования и стандартов надежности в производстве
•Создавать системы, ориентированные на самообслуживание, с документацией, руководствами и материалами для обучения, позволяющими партнерским командам работать самостоятельно
Компания сильно инвестирует в производительность разработчиков. У вас будет доступ к помощникам по программированию на базе ИИ (Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Codex и другие по вашему выбору в рамках правил безопасности). Поощряется прагматичный подход к разработке с поддержкой ИИ в сочетании с тщательным код-ревью и стандартами качества.
Что делает вас отличным кандидатом
•Более 8 лет опыта в разработке программного обеспечения с глубокими знаниями в бэкенд-разработке, интеграции систем или инженерии данных/аналитики
•Более 2 лет практического опыта применения LLM/ИИ в производственных рабочих процессах, а не только в прототипах
•Сильное владение Python и JavaScript/Node.js с использованием Git-ориентированных рабочих процессов, практик код-ревью и дисциплины тестирования
•Практический опыт работы с фреймворками и паттернами LLM, включая проектирование подсказок, RAG, вызов функций/использование инструментов, парсинг структурированного вывода и оценку
•Опыт создания и эксплуатации многоагентных систем в масштабе, включая декомпозицию агентов, паттерны оркестрации (последовательные цепочки, маршрутизатор/диспетчер, параллельное разветвление), управление состоянием и мониторинг в производстве
•Умение диагностировать бизнес-проблемы до написания кода, мышление в терминах рабочих процессов и результатов, а не только функций
•Глубокое знакомство с Google Cloud Platform, BigQuery и бессерверными/контейнеризированными сервисами (Cloud Functions, Cloud Run)
•Понимание режимов сбоев LLM и методов их смягчения в производстве, включая пороги уверенности, логику резервных вариантов, эскалацию человеку и управление затратами/задержками
•Доказанная способность выявлять задачи с высоким потенциалом воздействия, отказываться от низкоэффективных запросов и доставлять решения от начала до конца с минимальным руководством
•Свободное владение инструментами разработки с поддержкой ИИ (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code)
•Ясный технический коммуникатор, способный объяснять сложные системы простыми словами как инженерам, так и бизнес-стейкхолдерам
Дополнительные преимущества
•Опыт работы с векторными базами данных или конвейерами извлечения (Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant, pgvector)
•Знакомство с маркетинговыми или продажными платформами (Salesforce, Customer.io, HubSpot, Marketo, Outreach)
•Опыт работы с фронтенд-фреймворками (React, Slack Block Kit) для создания пользовательских интерфейсов ИИ-инструментов
•Инструменты наблюдаемости для ИИ-систем (LangSmith, Weights & Biases, собственные фреймворки оценки)
•Опыт работы с платформами оркестрации рабочих процессов (n8n, Temporal, Prefect, Airflow)
•Знакомство с протоколом Model Context Protocol (MCP) или аналогичными стандартами для подключения ИИ-систем к источникам данных
•Опыт автоматизации маркетинговых, продажных или клиентских рабочих процессов в B2B SaaS-среде
•Активное участие в сообществах с открытым исходным кодом
Компенсация
В Канаде базовый диапазон компенсации для этой роли составляет от 164 490 CAD до 197 389 CAD. Фактическая компенсация может варьироваться в зависимости от уровня, опыта и набора навыков, оцененных в ходе собеседования. Все роли включают ограниченные акции (RSU), предоставляющие каждому члену команды долю в успехе Grafana Labs.
Диапазоны компенсаций специфичны для каждой страны. Если вы подаете заявку на эту роль из другого региона, рекрутер обсудит с вами конкретный диапазон оплаты и льготы для вашего рынка в начале процесса.
Почему вам будет комфортно в Grafana Labs
•100% удаленная работа, глобальная культура — объединение талантов со всего мира, объединенных культурой сотрудничества и общей целью
•Растущая организация — значимые задачи в условиях быстрого роста и постоянных изменений
•Прозрачное общение — открытое принятие решений и регулярные обновления для всей компании
•Инновационная среда — автономия и поддержка для выпуска отличных продуктов и экспериментов
•Корни в открытом исходном коде — ценности сообщества, которые формируют работу
•Уполномоченные команды — культура высокого доверия и низкого эго, ценящая результаты больше, чем видимость
•Возможности карьерного роста — четко определенные пути для развития карьеры
•Доступное руководство — прозрачные руководители, которые вовлечены, видимы и человечны
•Страстные люди — команда умных, поддерживающих коллег
•Очное введение в должность — старт с первого дня вместе с другими новыми «Grafanistas»
•Баланс — ключ к успеху — глобальная политика ежегодного отпуска в 30 дней в год, 3 дня из которых зарезервированы для дней отключения Grafana
