Senior Full-Stack-Engineer – Datenbanken und Analytics | Irland | Remote

🕒 vor 1 Monat

🌐 Irland, Spanien, +3 weitere Länder – Remote

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

💵 €107.000 - €134.000 / 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 die Kontextaufnahme, Indexierung, Abruforchestrierung, den API-Zugriff, die Quellkonfiguration und die Systemadministration entwerfen, implementieren, testen und betreiben • Eine skalierbare mandantenfähige SaaS-Architektur mit Mandantentrennung, Nutzungsüberwachung, Kontingenten, Audit-Logs, Hintergrundjobs und zuverlässigen Service-Grenzen definieren und aufbauen • APIs und Serviceschnittstellen entwickeln, über die KI-Agenten, MCP-Tools, CLIs und interne Anwendungen Kontext, Herkunftsinformationen, Vertrauensindikatoren und Warnungen abrufen können • Schnelle Experimente und langfristige Zuverlässigkeit in Einklang bringen, während sich das Projekt vom Prototyp zur produktiven Lösung 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, Bereitstellungsmuster und Engineering-Praktiken mitgestalten • Verantwortung für KI-Lösungen übernehmen und sicherstellen, dass sie skalierbar und wartbar sind sowie zu den Arbeitsabläufen der Nutzer passen • Über Produkt-, Infrastruktur- und Engineering-Teams hinweg zusammenarbeiten

🎯 Anforderungen

• Fundierte Erfahrung in der Entwicklung produktionsreifer, nutzerorientierter Softwaresysteme • Fähigkeit, komplexe Engineering-Probleme zu lösen und UI-Design-Entscheidungen mit minimaler Unterstützung zu treffen • Vertrautheit mit KI-Technologien und -Frameworks • Erfahrung mit LLMs, Prompt Engineering und der Entwicklung von GenAI-Anwendungen • Nachweisliche Erfahrung darin, Software in den Produktivbetrieb und in die aktive Nutzung durch Anwender zu überführen • Erfahrung mit Cloud-nativen 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 iterativ weiterzuentwickeln • Nachweisliche Eigeninitiative, Verantwortungsbewusstsein und die Fähigkeit, mit Unklarheiten umzugehen und den Umfang zu definieren • Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit • Von Vorteil: Erfahrung mit 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

🏖️ Vorteile

• Unternehmensbeteiligung • Bonus (falls zutreffend) • 100 % Remote-Arbeit • Entwicklungsmöglichkeiten • Persönliches Onboarding vor Ort • 30 Urlaubstage pro Jahr • 3 Grafana Shutdown Days, die innerhalb des jährlichen Urlaubsanspruchs vorgesehen sind • Globale Remote-Kultur • Transparente Kommunikation und regelmäßige unternehmensweite Updates • Eigenverantwortung und Unterstützung bei der Umsetzung von Innovationen • Selbstbestimmte Teams und eine auf Vertrauen und geringes Ego ausgerichtete Kultur

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