Inżynier inżyniera GTM (sztuczna inteligencja i automatyka) | USA | Zdalny

Grafana Labs to zdalnie sterowana platforma typu open source. Na całym świecie jest ponad 20 milionów użytkowników Grafany, narzędzia do wizualizacji typu open source, monitorującego wszystko, od uli po zmiany klimatyczne w Alpach. Natychmiast rozpoznawalne pulpity nawigacyjne można było zobaczyć wszędzie, od startu NASA i siedziby Minecrafta po Wimbledon i Tour de France.

Grafana Labs pomaga także ponad 3000 firmom, w tym Bloomberg, JPMorgan Chase i eBay, w zarządzaniu strategiami obserwowalności za pomocą Grafana LGTM Stack, który może być w pełni zarządzany za pomocą Grafana Cloud lub samodzielnie zarządzany za pomocą Grafana Enterprise Stack, oba zawierające skalowalne metryki (Grafana Mimir), dzienniki (Grafana Loki) i ślady (Grafana Tempo). Szybko się skalujemy i pozostajemy wierni temu, co nas wyróżnia: dziedzictwu open source, globalnej kulturze współpracy i pasji do znaczącej pracy. Nasz zespół rozwija się w środowisku opartym na innowacjach, w którym przejrzystość, autonomia i zaufanie napędzają wszystko, co robimy.

Możesz nie spełniać wszystkich wymagań i to jest w porządku. Jeśli ta rola Cię ekscytuje, będzie nam miło, jeśli podniesiesz rękę w sprawie szansy, która naprawdę zadecyduje o Twojej karierze. Jest to odległa oferta i poszukujemy kandydatów ze Stanów Zjednoczonych.

Opportunity Grafana Labs poszukuje inżyniera personelu (AI i automatyzacji), który będzie właścicielem infrastruktury agentów AI i platformy automatyzacji, która napędza naszą organizację ds. operacji marketingowych. Będziesz budować architektury wieloagentowe, integracje LLM i usługi zaplecza, które łączą modele AI z wewnętrznymi i zewnętrznymi platformami danych. Będziesz dostarczać systemy produkcyjne, na których zespoły codziennie polegają.

Jest to stanowisko charakteryzujące się dużą autonomią, w którym odpowiadasz za kierownictwo techniczne. Zidentyfikujesz problemy o największym wpływie w zespołach marketingu, RevOps i SDR, zaprojektujesz rozwiązania i dostarczysz je. Zdefiniujesz kierunek techniczny platformy automatyzacji (modele danych, kontrakty API, biblioteki współdzielone, architektury referencyjne) i współpracujesz z Data Engineering, GTM Systems i Field Operations, aby zbudować skalowalną, samoobsługową automatyzację, która eliminuje pracę ręczną i zwiększa wydajność operacyjną.

Czym będziesz się zajmował Systemy agentowe i infrastruktura AI - Własny, kompleksowy rozwój wieloagentowych systemów AI, od architektury i wdrożenia, poprzez testowanie, wdrażanie i bieżącą eksploatację - Twórz modułowe, komponowalne systemy agentowe przy użyciu struktur orkiestracji (LangChain, CrewAI, Anthropic MCP lub podobne), które działają 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu w zespołach - Rozwijaj umiejętności agenta wielokrotnego użytku, które agenci wywołują w różnych interfejsach (Slack, dashboardy, aplikacje wewnętrzne, CLI) - Wdrażaj pętle obserwowalności i informacji zwrotnej, w tym rejestrowanie, wskaźniki wydajności, szybką iterację, ocenę modelu i zarządzanie kosztami - Ustanawiaj standardy zarządzania i zgodności dla przepływów pracy AI, w tym kontrolę dostępu, ścieżki audytu, obsługę danych osobowych i ścieżki eskalacji w pętli. Integracja systemów i usługi zaplecza - Twórz serwery MCP, interfejsy API, interfejsy CLI i mikrousługi łączące modele sztucznej inteligencji z systemami biznesowymi (BigQuery, Slack, CRM, poczta elektroniczna, kalendarze, narzędzia analityczne) - Projektowanie przepływów danych na potrzeby generowania wspomaganego wyszukiwaniem (RAG), łączenie LLM z wewnętrznymi bazami wiedzy, danymi klientów i kontekstem biznesowym w czasie rzeczywistym - Twórz usługi bezserwerowe lub kontenerowe (GCP Cloud Functions, Cloud Run), które skalują się wraz z użytkowaniem i integrują się z infrastrukturą chmurową Grafana Automatyzacja i przepływ pracy - Współpracuj z zespołami RevOps, Demand Generation, Marketing regionalny i SDR w celu określenia poważnych problemów z automatyzacją, identyfikacji wąskich gardeł i buduj rozwiązania dające mierzalne wyniki biznesowe - Projektuj i wdrażaj przepływy pracy przy użyciu narzędzi do orkiestracji (n8n, Workato lub platformy niestandardowe) ze standardami CI/CD, testowania i niezawodności produkcji - Twórz systemy zaprojektowane do samoobsługi z dokumentacją, podręcznikami i materiałami ułatwiającymi, które pozwalają zespołom partnerskim działać niezależnie Dużo inwestujemy w produktywność programistów. Będziesz mieć dostęp do asystentów kodowania AI (Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Codex i innych wybranych przez Ciebie zgodnie z wytycznymi bezpieczeństwa).

Zachęcamy do pragmatycznego rozwoju wspomaganego sztuczną inteligencją w połączeniu z rygorystycznym przeglądem kodu i standardami jakości. Co sprawia, że świetnie pasujesz - Ponad 8 lat doświadczenia w inżynierii oprogramowania z dogłębną wiedzą na temat rozwoju backendu, integracji systemów lub inżynierii danych/analityki - Ponad 2 lata praktycznego doświadczenia w stosowaniu LLM/AI w procesach produkcyjnych, a nie tylko prototypach - Wysoka biegłość w Pythonie i JavaScript/Node.js z przepływami pracy opartymi na Git, praktykami przeglądu kodu i dyscypliną testowania - Praktyczne doświadczenie z frameworkami i wzorcami LLM, w tym szybką inżynierią, RAG, wywoływaniem funkcji/używaniem narzędzi, ustrukturyzowanym wyjściem parsowanie i ocena - Doświadczenie w budowaniu i obsłudze systemów wieloagentowych na dużą skalę, w tym rozkład agentów, wzorce orkiestracji (łańcuchy sekwencyjne, router/dyspozytor, równoległe rozdzielanie), zarządzanie stanem i monitorowanie produkcji - Diagnozujesz problemy biznesowe przed napisaniem kodu. Myślisz o przepływach pracy i wynikach, a nie tylko o funkcjach. - Dogłębna znajomość Google Cloud Platform, BigQuery i usług bezserwerowych/kontenerowych (Cloud Functions, Cloud Run) - Zrozumienie trybów awarii LLM i środków łagodzących produkcję, w tym progów ufności, logiki awaryjnej, eskalacji ludzkiej i zarządzania kosztami/opóźnieniami - Sprawdzona umiejętność identyfikowania problemów wymagających dużej dźwigni, odrzucania żądań o niewielkim wpływie i dostarczania kompleksowych rozwiązań przy minimalnym kierunku - Biegła znajomość narzędzi programistycznych wspomaganych sztuczną inteligencją (GitHub Copilot, Kursor, Claude Code).

Wykorzystujesz sztuczną inteligencję do tworzenia systemów AI - Przejrzysty komunikator techniczny, który potrafi w prosty sposób wyjaśnić złożone systemy zarówno inżynierom, jak i interesariuszom biznesowym. Punkty premiowe - Doświadczenie z wektorowymi bazami danych lub potokami wyszukiwania (Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant, pgvector) - Znajomość platform marketingowych lub sprzedażowych (Salesforce, Customer.io, HubSpot, Marketo, Outreach) - Doświadczenie z frameworkami frontendowymi (React, Slack Block Kit) dla budowanie interfejsów narzędzi AI skierowanych do użytkownika - Narzędzia obserwowalności dla systemów AI (LangSmith, Weights & Biases, niestandardowe platformy ewaluacyjne) - Doświadczenie z platformami orkiestracji przepływu pracy (n8n, Temporal, Prefect, Airflow) - Znajomość protokołu Model Context Protocol (MCP) lub podobnych standardów łączenia systemów AI ze źródłami danych - Wcześniejsze prace nad automatyzacją przepływów pracy w zakresie marketingu, sprzedaży lub sukcesu klienta w środowisku B2B SaaS - Aktywność w społecznościach open source. Grafana opiera się na OSS i cenimy inżynierów, którzy mają to samo DNA.

W Stanach Zjednoczonych podstawowy zakres wynagrodzenia na tym stanowisku wynosi od 174 986 USD do 209 983 USD. Rzeczywiste wynagrodzenie może się różnić w zależności od poziomu, doświadczenia i umiejętności ocenianych podczas rozmowy kwalifikacyjnej. Wszystkie nasze role obejmują jednostki zapasów o ograniczonym dostępie (RSU), dzięki czemu każdy członek zespołu ma udział w sukcesie Grafana Labs.

Wierzymy we wspólne wyniki - jednostki RSU pomagają nam zachować równowagę i inwestować w miarę globalnej skali. *Zakresy wynagrodzeń zależą od kraju. Jeśli aplikujesz na to stanowisko z innej lokalizacji niż wymieniona powyżej, Twój rekruter omówi na początku procesu zakres wynagrodzeń i korzyści określone dla Twojego konkretnego rynku. Dlaczego odniesiesz sukces w Grafana Labs: - W 100% zdalna, globalna kultura - Jako firma działająca wyłącznie zdalnie, skupiamy talenty z całego świata, których łączy kultura współpracy i wspólny cel. - Skalowanie organizacji - podejmuj znaczącą pracę w szybko rozwijającym się, stale rozwijającym się środowisku. - Przejrzysta komunikacja - oczekuj otwartego podejmowania decyzji i regularnych aktualizacji w całej firmie. - Oparta na innowacjach - Autonomia i wsparcie w dostarczaniu świetnych prac i próbowaniu nowych rzeczy. - Open Source Roots - Zbudowane na wartościach kierowanych przez społeczność, które kształtują sposób, w jaki pracujemy. - Wzmocnione zespoły - Wysokie zaufanie i kultura niskiego ego, która przedkłada wyniki nad optykę. - Ścieżki rozwoju kariery - Zdefiniowane możliwości rozwoju i rozwoju kariery. - Przystępne przywództwo - przejrzyści dyrektorzy, którzy są zaangażowani, widoczni i ludzcy. - Ludzie z pasją - Dołącz do zespołu inteligentnych, wspierających ludzi, którzy bardzo dbają o to, co robią. - Wdrożenie osobiście - Chcemy, abyś rozwijał się od pierwszego dnia wraz z innymi nowymi „Grafanistami”, aby dowiedzieć się wszystkiego o tym, co i jak robimy. - Równowaga jest kluczowa - Stosujemy globalną politykę corocznego urlopu wynoszącą 30 dni w roku.

3 dni Twojego rocznego urlopu są zarezerwowane na Dni przestoju Grafana, aby umożliwić zespołowi naprawdę odłączenie się. *W stosownych przypadkach będziemy przestrzegać lokalnych przepisów. Pracodawca zapewniający równe szanse: Będziemy rekrutować, szkolić, wynagradzać i awansować bez względu na rasę, religię, kolor skóry, narodowość, płeć, niepełnosprawność, wiek, status weterana i wszystkie inne fascynujące cechy, które czynią nas wyjątkowymi i wyjątkowymi. Wierzymy, że równość i różnorodność budują silną organizację i ciężko pracujemy, aby mieć pewność, że stanowią one podstawę naszej organizacji w miarę jej rozwoju.

Grafana Labs może wykorzystywać w procesie rekrutacji narzędzia AI, aby pomóc w dopasowaniu informacji podanych w CV do ofert pracy. Zespół rekrutacyjny będzie w dalszym ciągu ręcznie przeglądał przychodzące CV, aby określić ich zgodność z bieżącymi ofertami pracy. Aby uzyskać informacje na temat sposobu wykorzystania Twoich danych osobowych po aplikacji na stanowisko, zapoznaj się z naszą polityką prywatności.

Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/staff-gtm-engineer-ai-automation-us-remote-grafana-labs