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

🕒 vor 1 Monat

🌐 Deutschland, Spanien, +3 weitere Länder – Remote

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

💵 €100.000 - €125.000 / 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, Quellkonfiguration und Systemadministration entwerfen, implementieren, testen und betreiben • Eine skalierbare mandantenfähige SaaS-Architektur mit Mandantentrennung, Nutzungsüberwachung, Kontingenten, Audit-Logs, Hintergrundprozessen und zuverlässigen Service-Grenzen definieren und aufbauen • APIs und Service-Schnittstellen für KI-Agenten, MCP-Tools, CLIs und interne Anwendungen entwickeln, über die Kontext, Herkunftsinformationen, Vertrauensindikatoren und Warnungen abgerufen werden können • Bereichsübergreifend mit Produkt- und Infrastrukturteams zusammenarbeiten, um Experimente und langfristige Zuverlässigkeit ausgewogen zu gestalten • 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 und sicherstellen, dass sie skalierbar, wartbar und auf die Arbeitsabläufe der Nutzer abgestimmt sind • In einem dynamischen, asynchronen und Remote-First-Umfeld effektiv teamübergreifend zusammenarbeiten

🎯 Anforderungen

• Ausgeprägte 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 für den Produktivbetrieb und die aktive Nutzung durch Anwender • Erfahrung mit cloudnativen Umgebungen wie AWS, GCP oder Azure • Erfahrung mit Observability-Tools zur Analyse und Fehlerbehebung des Systemverhaltens • Fähigkeit, komplexe Engineering-Herausforderungen zu bewältigen und UI-Design-Entscheidungen mit minimaler Anleitung zu treffen • Bereitschaft, Prototypen zu veröffentlichen, Feedback einzuholen und pragmatisch zu iterieren • Fähigkeit, mit unklaren Anforderungen umzugehen und den Umfang zu definieren, wenn Aufgaben nur grob umrissen sind • Von Vorteil: Erfahrung mit Agent-Frameworks oder Multi-Agent-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

🏖️ Vorteile

• Beteiligung am Unternehmen • Bonus (falls zutreffend) • 100 % Remote-Arbeit in einer globalen Unternehmenskultur • Entwicklungsmöglichkeiten • Onboarding vor Ort • 30 Urlaubstage pro Jahr • 3 zusätzliche Urlaubstage, die für die Grafana Shutdown Days reserviert sind • Transparente Kommunikation und regelmäßige unternehmensweite Updates • Eigenverantwortung und Unterstützung, um hervorragende Arbeit zu leisten und Neues auszuprobieren • Vertrauenskultur mit großen Gestaltungsspielräumen • 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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