Senior Full-Stack-Engineer – Datenbanken, Analytics | Spanien | Remote

🕒 vor 1 Monat

🌐 Spanien, Schweden, +3 weitere Länder – Remote

🇪🇸 Spanien – Remote 🇸🇪 Schweden – Remote 🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote 🇮🇪 Irland – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote

💵 €94.025 - €112.830 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

👻 Geisterscore 21%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Warum dieser Wert:

• Seit 55 Tagen offen.
• Stellen bei diesem Unternehmen werden meist in 32 Tagen besetzt.
• Einmal neu eingestellt.

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Grafana Labs

WebsiteLinkedInAlle Stellen

501 - 1000 Mitarbeiter

Gegründet 2014

🏢 Unternehmen

☁️ SaaS

🤖 Künstliche Intelligenz

Enterprise • SaaS • Artificial Intelligence

Grafana Labs ist ein Unternehmen, das sich auf Open-Source-Technologien und -Lösungen für Observability spezialisiert hat. Das Unternehmen bietet eine umfassende Suite von Tools für Logging, Metrics, Tracing und Profiling mit Produkten wie Grafana, Loki, Tempo und Mimir. Die Angebote sind darauf ausgelegt, Unternehmen bei der Visualisierung, Überwachung und Alarmierung von Daten aus verschiedensten Quellen zu unterstützen und ermöglichen Funktionen wie Anomalieerkennung, Root-Cause-Analyse sowie das Management von Service Level Objectives (SLOs) auf Basis von AI/ML-Insights. Grafana Labs stellt sowohl Cloud-basierte als auch Self-Managed-Lösungen bereit, ideal für Observability in Infrastruktur, Anwendungen und Frontend. Zusätzlich unterstützt die Plattform die Integration mit verschiedenen Datenquellen wie Prometheus und OpenTelemetry und ist damit ein wichtiger Akteur im Bereich Observability und Infrastruktur-Monitoring.

Beschreibung

• Backend-Services für Kontextaufnahme, Indexierung, Retrieval-Orchestrierung, API-Zugriff, Quellenkonfiguration und Systemadministration entwerfen, implementieren, testen und betreiben • Eine skalierbare, mandantenfähige SaaS-Architektur mit Mandantentrennung, Nutzungsüberwachung, Kontingenten, Audit-Logs, Hintergrundaufgaben und klar abgegrenzten, zuverlässigen Services definieren und aufbauen • APIs und Service-Schnittstellen für KI-Agenten, MCP-Tools, CLIs und interne Anwendungen entwickeln, über die Kontext, Herkunftsinformationen, Konfidenzsignale und Warnungen abgerufen werden können • Schnelle Experimente und langfristige Zuverlässigkeit ausbalancieren, während sich das Projekt vom Prototyp zur Produktionslösung entwickelt • Services mit Metriken, Logs, Traces, Alarmen und Dashboards instrumentieren • Observability-Tools einsetzen, um das Systemverhalten zu verstehen und die Zuverlässigkeit zu verbessern • Architektur, Service-Grenzen, Speicherlösungen, API-Verträge, Deployment-Muster und Engineering-Praktiken mitgestalten • Verantwortung für KI-Lösungen übernehmen, um Skalierbarkeit, Wartbarkeit und die Ausrichtung an den Arbeitsabläufen der Nutzer sicherzustellen • Über Produkt-, Infrastruktur- und Engineering-Teams hinweg zusammenarbeiten

🎯 Anforderungen

• Umfassende Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer Software-Systeme für Endnutzer • Vertrautheit mit KI-Technologien und -Frameworks • Erfahrung mit LLMs, Prompt Engineering und der Entwicklung von GenAI-Anwendungen • Nachweisliche Erfahrung darin, Software in die Produktion und in die aktive Nutzung durch Anwender zu bringen • Erfahrung mit cloudnativen Umgebungen wie AWS, GCP oder Azure • Erfahrung mit Observability-Tools zur Analyse und Fehlerbehebung des Systemverhaltens • Fähigkeit, Prototypen zu veröffentlichen, Feedback einzuholen und pragmatisch weiterzuentwickeln • Fähigkeit, mit unklaren Anforderungen umzugehen, den Umfang zu definieren, Verantwortung zu übernehmen und Projekte voranzutreiben • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und effektive teamübergreifende Zusammenarbeit • Erfahrung mit der Entwicklung oder Nutzung von Agent-Frameworks oder Multi-Agenten-Workflows von Vorteil • Erfahrung als Datenanalyst oder mit Datenplattformen wie Looker, Tableau, Power BI, Snowflake oder Databricks von Vorteil • Erfahrung in der Entwicklung von Tools für Data Engineering von Vorteil

🏖️ Vorteile

• Restricted Stock Units (RSUs) • 100 % Remote-Arbeit in einer globalen Unternehmenskultur • Entwicklungsmöglichkeiten • Onboarding vor Ort • 30 Urlaubstage pro Jahr • 3 Urlaubstage pro Jahr, die für die Grafana Shutdown Days reserviert sind • Transparente Kommunikation und regelmäßige unternehmensweite Updates • Eigenverantwortliches Arbeiten und Unterstützung, um hervorragende Arbeit zu leisten und Neues auszuprobieren • Selbstbestimmte Teams sowie eine Kultur des hohen Vertrauens und ohne übermäßiges Ego • Nahbare und transparente Führung

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

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