Staff Backend Engineer - Second Horizon | US | Remote

Grafana Labs, das Unternehmen hinter der offenen Observability-Cloud, basiert auf den Prinzipien von Open Source, offenen Standards, offenen Ökosystemen und offener Kultur. Grafana Cloud, unsere vollständig verwaltete Observability-Plattform, ist flexibel und skalierbar. Mit der tatsächlich nützlichen KI von Grafana Cloud können Organisationen alle ihre unterschiedlichen Daten sehen, verstehen und darauf reagieren, um mit der Geschwindigkeit ihrer Ambitionen voranzukommen. Heute vertrauen mehr als 35 Millionen Nutzer und über 7.000 Kunden – darunter Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft und Salesforce – Grafana Labs, um die Zuverlässigkeit ihrer Anwendungen und Systeme sicherzustellen, Vorfälle schnell zu lösen und ihre Telemetrie zu optimieren, um Lärm und Kosten zu reduzieren. Wir sind ein 100% remote Unternehmen mit über 1.600 Teammitgliedern in mehr als 40 Ländern und werden von führenden Investoren wie Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG und Lead Edge Capital unterstützt. Wir wachsen schnell und bleiben dem treu, was uns anders macht: ein Open-Source-Erbe, eine globale kollaborative Kultur und eine Leidenschaft für sinnvolle Arbeit.

Unser Team gedeiht in einer innovationsgetriebenen Umgebung, in der Transparenz, Autonomie und Vertrauen alles antreiben, was wir tun. Sie müssen nicht jede Anforderung erfüllen, und das ist in Ordnung. Wenn diese Rolle Sie begeistert, würden wir uns freuen, wenn Sie sich für eine potenziell karriere-definierende Gelegenheit melden. Dies ist eine Remote-Gelegenheit, und wir suchen Kandidaten aus den USA oder Kanada. Bewohner von Quebec sind für diese Rolle nicht berechtigt.

Bei Grafana Labs entwickeln wir Observability-Tools, die den Nutzern helfen, ihre Systeme zu verstehen, darauf zu reagieren und sie zu verbessern – unabhängig von Größe, Komplexität oder Technologie-Stack. Wir haben kürzlich eine Skunkworks-Initiative gestartet, die das Ziel hat, Observability in den Rest des Unternehmens zu bringen. Unser Ziel ist es, Grafana zum besten Ort zu machen, an dem Menschen und KI-Agenten Echtzeitdaten aus dem gesamten Unternehmen verstehen und darauf reagieren können. Im Rahmen dieser Initiative bauen wir ein KI-natives Datenintelligenzsystem, das Agenten zuverlässigen, geregelten Zugang zu Unternehmenskontext bietet. Dieses System hilft Agenten, die richtigen Daten, Metadaten, Definitionen, Herkunft, Qualitätssignale und institutionelles Wissen abzurufen, ohne dass jeder Agentenentwickler seine eigenen brüchigen Kontextdateien pflegen muss. Das Prinzip ist einfach: Das Kontextsystem ruft ab, Agenten entscheiden, und Datenteams pflegen die Intelligenz.

Das neue Team besteht aus erfahrenen Grafanistas und neuen Mitarbeitern. Wir arbeiten mit einem hohen Maß an Autonomie und Eigenverantwortung, sowohl als Einzelpersonen als auch als Team. Ingenieure sind befugt, Entscheidungen zu treffen, schnell zu handeln und Ideen frühzeitig zu validieren – während sie von einer tiefgreifenden kollaborativen Kultur unterstützt werden, die Neugier, Feedback und funktionsübergreifende Partnerschaft schätzt.

Wir suchen einen Backend Engineer auf Staff-Ebene, der hilft, die ersten Produktionsdienste für dieses Kontextschicht-Managementsystem aufzubauen. Sie werden die Kern-Backend-Architektur entwerfen und bereitstellen, die die Datenaufnahme, den Kontextspeicher, die Abruf-APIs und die agentenorientierten Integrationen antreibt. Dies ist eine frühe Rolle in einem Team mit hoher Autonomie, daher sollten Sie sich wohlfühlen, mit Unklarheiten umzugehen, pragmatische architektonische Entscheidungen zu treffen und Systeme zu bauen, die sich von interner Nutzung zu produktionsgerechtem SaaS entwickeln können. Während das Team reift, gibt es eine breite Möglichkeit, diese Rolle basierend auf Einfluss und Initiative zu erweitern oder neu zu definieren.

Hauptverantwortlichkeiten

• Entwicklung der Kern-Backend-Dienste: Entwerfen, Implementieren, Testen und Betreiben der ersten Dienste für Kontextaufnahme, Kontextindizierung, Abruforchestrierung, API-Zugriff, Quellkonfiguration und Systemadministration.
• Erstellung einer skalierbaren SaaS-Grundlage: Helfen Sie bei der Definition und dem Aufbau der Architektur für einen Multi-Tenant-Service, einschließlich Mandantentrennung, Nutzungstracking, Quoten, Auditprotokollen, Hintergrundjobs und zuverlässigen Servicegrenzen.
• Unterstützung agentenorientierter Abruf-Workflows: Erstellen Sie APIs und Dienstschnittstellen, die es KI-Agenten, MCP-Tools, CLIs und internen Anwendungen ermöglichen, relevanten Kontext, Herkunft, Vertrauenssignale und Warnungen abzurufen.
• Zusammenarbeit über Produkt und Infrastruktur: Arbeiten Sie mit dem Team zusammen, um praktische Abwägungen zwischen schneller Experimentierung und langfristiger Zuverlässigkeit zu treffen, insbesondere wenn das Projekt von Prototypen zu Produktion übergeht.
• Betreiben, was Sie bauen: Instrumentieren Sie Dienste mit Metriken, Protokollen, Traces, Alarme und Dashboards. Verwenden Sie Observability-Tools, um das Systemverhalten zu verstehen und die Zuverlässigkeit zu verbessern.
• Beitrag zur technischen Richtung: Helfen Sie, die Architektur, Servicegrenzen, Speicherentscheidungen, API-Verträge, Bereitstellungsmuster und Ingenieurpraktiken für einen neuen Produktbereich zu gestalten.
• Effektive Kommunikation: Sie arbeiten in einer hochdynamischen und kollaborativen Umgebung, daher benötigen wir jemanden, der effektiv kommunizieren und teamübergreifend beitragen kann.
• Eigenverantwortung und Einfluss: Übernehmen Sie die volle Verantwortung für die KI-Lösungen, die Sie entwickeln, und stellen Sie sicher, dass sie nicht nur innovativ, sondern auch skalierbar, wartbar und an realen Benutzer-Workflows ausgerichtet sind.

Was wir suchen

• Starke Ingenieursfähigkeiten: Solide Erfahrung im Aufbau produktionsgerechter, benutzerorientierter Softwaresysteme. Sie sind ein Selbststarter, der in der Lage ist, komplexe Ingenieurprobleme anzugehen und UI-Designentscheidungen mit minimaler Aufsicht zu treffen.
• KI-Erfahrung mit praktischer Denkweise: Sie sind mit KI-Technologien und -Frameworks vertraut und konzentrieren sich darauf, qualitativ hochwertige Lösungen zu liefern, die in der realen Welt funktionieren, nicht nur in der Theorie.
• Schnelle Iteration und Experimentierung: Sie sind damit vertraut, Prototypen zu veröffentlichen, Feedback zu sammeln und mit einer pragmatischen Denkweise zu iterieren.
• Nachgewiesene Initiative: Sie übernehmen Verantwortung und treiben Projekte voran, indem Sie Grenzen überschreiten, um die wirkungsvollsten Lösungen zu finden. Sie können mit Unklarheiten umgehen und sind in der Lage, den Umfang dort zu definieren, wo Dinge vage sind.
• Kollaborative Einstellung: Sie kommunizieren effektiv mit Ihren Kollegen. Sie sind offen für Feedback und bringen eine lösungsorientierte Denkweise mit.

Anforderungen

• Erfahrung mit LLMs, Prompt Engineering und dem Aufbau von Anwendungen, die von GenAI betrieben werden.
• Nachweisliche Erfolge bei der Bereitstellung von Software, die in die Produktion gelangt ist und aktiv von Benutzern verwendet wird.
• Erfahrung in cloud-nativen Umgebungen (z.B. AWS, GCP, Azure).
• Erfahrung mit Observability-Tools zur Analyse und Fehlersuche des Systemverhaltens.

Nice to have

• Erfahrung im Aufbau oder in der Zusammenarbeit mit Agentenframeworks oder Multi-Agenten-Workflows.
• Erfahrung als Datenanalyst oder in der Arbeit mit Datenplattformen (z.B. Looker, Tableau, PowerBI, Snowflake, DataBricks).
• Erfahrung im Aufbau von Tools für die Datenverarbeitung.

In den USA liegt die Grundvergütungsspanne für diese Rolle zwischen 174.986 und 209.983 USD. Die tatsächliche Vergütung kann je nach Niveau, Erfahrung und Fähigkeiten variieren, die im Interviewprozess bewertet werden. Zu den Leistungen gehören Eigenkapital, Boni (falls zutreffend) und andere hier aufgeführte Vorteile. Die Vergütungsbereiche sind länderspezifisch. Wenn Sie sich für diese Rolle aus einem anderen Standort als dem oben genannten bewerben, wird Ihr Recruiter zu Beginn des Prozesses über die spezifische Gehalts- und Leistungsstruktur Ihres Marktes sprechen.

Warum Sie bei Grafana Labs gedeihen werden

• 100% Remote, globale Kultur – Als ausschließlich remote arbeitendes Unternehmen bringen wir Talente aus der ganzen Welt zusammen, vereint durch eine Kultur der Zusammenarbeit und des gemeinsamen Zwecks.
• Wachsendes Unternehmen – Bewältigen Sie bedeutungsvolle Aufgaben in einer schnell wachsenden, sich ständig weiterentwickelnden Umgebung.
• Transparente Kommunikation – Erwarten Sie offene Entscheidungsfindung und regelmäßige unternehmensweite Updates.
• Innovationsgetrieben – Autonomie und Unterstützung, um großartige Arbeit zu leisten und neue Dinge auszuprobieren.
• Open Source-Wurzeln – Basierend auf gemeinschaftlich getriebenen Werten, die prägen, wie wir arbeiten.
• Ermächtigte Teams – Hochvertrauens-, niedriges Ego-Kultur, die Ergebnisse über Optik schätzt.
• Karrierewachstumswege – Definierte Möglichkeiten zur Weiterentwicklung Ihrer Karriere.
• Anschauliche Führung – Transparente Führungskräfte, die involviert, sichtbar und menschlich sind.
• Leidenschaftliche Menschen – Treten Sie einem Team von klugen, unterstützenden Menschen bei, die sich leidenschaftlich für das einsetzen, was sie tun.
• Persönliche Einarbeitung – Wir möchten, dass Sie vom ersten Tag an mit Ihren neuen „Grafanistas“ gedeihen, um alles über das, was wir tun und wie wir es tun, zu lernen.
• Balance ist wichtig – Wir betreiben eine globale jährliche Urlaubsrichtlinie von 30 Tagen pro Jahr. 3 Tage Ihres Jahresurlaubs sind für Grafana Shutdown Days reserviert, um dem Team wirklich zu ermöglichen, sich zu trennen. Wir halten uns an die geltenden lokalen Gesetze.

Gleichberechtigter Arbeitgeber

Grafana Labs ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. Wir begrüßen Bewerbungen von allen, unabhängig von Rasse, Farbe, Nationalität, Herkunft, Kaste, Geschlecht, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, Alter, Religion oder Glauben, Behinderung, Veteranenstatus, genetischen Informationen, Schwangerschaft, Mutterschaft, Familien- oder Betreuungsstatus oder einer anderen Eigenschaft, die durch das lokale Recht geschützt ist. Wir glauben, dass Gleichheit und Vielfalt eine starke Organisation aufbauen, und wir arbeiten hart daran, dies als Grundlage unserer Organisation zu gewährleisten, während wir wachsen. Grafana Labs kann KI-Tools in seinem Rekrutierungsprozess nutzen, um Informationen in Lebensläufen mit Stellenangeboten abzugleichen. Das Rekrutierungsteam wird weiterhin eingehende Lebensläufe manuell überprüfen, um die Übereinstimmung mit aktuellen Stellenangeboten zu identifizieren. Für Informationen darüber, wie Ihre persönlichen Daten verwendet werden, nachdem Sie sich um eine Stelle beworben haben, lesen Sie bitte unsere Datenschutzrichtlinie.