Senior Backend Engineer – Grafana Second Horizon | Spanien | Remote

🔥 vor 1 Stunde

🌐 Spanien, Schweden, +3 weitere Länder – Remote

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

💵 €94.025 - €112.830 / Jahr

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🔙 Backend-Entwickler

👻 Geisterscore 1%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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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 die Aufnahme, Indexierung und Orchestrierung des Abrufs von Kontextdaten sowie für API-Zugriff, Quellkonfiguration und Systemadministration entwerfen, implementieren, testen und betreiben • Eine skalierbare mandantenfähige SaaS-Architektur mit Mandantenisolierung, Nutzungsverfolgung, Kontingenten, Audit-Protokollen, Hintergrundaufgaben und zuverlässigen Service-Grenzen definieren und aufbauen • APIs und Service-Schnittstellen für KI-Agenten, MCP-Tools, CLIs und interne Anwendungen entwickeln, um Kontextdaten, Herkunftsinformationen, Vertrauensindikatoren und Warnungen abzurufen • Schnelle Experimente mit langfristiger Zuverlässigkeit in Einklang bringen, während sich das Projekt vom Prototyp zur Produktionslösung entwickelt • Services mit Metriken, Logs, Traces, Alarmen und Dashboards instrumentieren • Architektur, Service-Grenzen, Speicherentscheidungen, API-Verträge, Bereitstellungsmuster und Engineering-Praktiken mitgestalten • Verantwortung für skalierbare, wartbare KI-Lösungen übernehmen, die an realen Nutzer-Workflows ausgerichtet sind • Über Produkt-, Infrastruktur- und Engineering-Teams hinweg zusammenarbeiten

🎯 Anforderungen

• Umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer, nutzerorientierter Softwaresysteme • Vertrautheit mit KI-Technologien und -Frameworks • Erfahrung mit LLMs, Prompt Engineering und der Entwicklung von GenAI-gestützten Anwendungen • Nachweisliche Erfahrung bei der Bereitstellung von Software, die in Produktionsumgebungen von Nutzern eingesetzt wird • Erfahrung mit cloudnativen Umgebungen wie AWS, GCP oder Azure • Erfahrung im Einsatz von Observability-Tools, um das Systemverhalten zu verstehen und Fehler zu beheben • Fähigkeit, Prototypen zu veröffentlichen, Feedback einzuholen und pragmatisch weiterzuentwickeln • Fähigkeit, mit unklaren Anforderungen umzugehen, den Umfang zu definieren und pragmatische Architekturentscheidungen zu treffen • Von Vorteil: Erfahrung mit Agenten-Frameworks oder Multi-Agenten-Workflows • Von Vorteil: Erfahrung mit Datenplattformen wie Looker, Tableau, Power BI, Snowflake oder Databricks • Von Vorteil: Erfahrung in der Entwicklung von Tools für Data Engineering

🏖️ Vorteile

• Restricted Stock Units (RSUs) • 100 % Remote-Arbeit • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung • Onboarding vor Ort • 30 Urlaubstage pro Jahr • 3 zusätzliche Urlaubstage, die für die Grafana-Schließtage vorgesehen sind