Senior Backend Engineer – FinOps, AI Cost Intelligence Platform

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 15 jours

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🔙 Ingénieur Back-end

👻 Score fantôme 12%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Virtasant

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51 - 200 employés

💼 Conseil

🏢 Entreprise

🤝 B2B

Consulting • Enterprise • B2B

Virtasant est une entreprise spécialisée dans les services et l'optimisation du cloud qui aide les entreprises à migrer vers, gérer et développer sur des plateformes cloud publiques. Ils combinent une plateforme d'automatisation propriétaire avec des services managés et une expertise en FinOps pour réduire les coûts du cloud (prétendant des économies moyennes de plus de 50%), soutenir les programmes Cloud FinOps, et fournir des engagements basés sur les résultats plutôt que sur la facturation horaire ou par utilisateur. Virtasant offre également des conseils en IA pour les entreprises et collabore avec les principaux fournisseurs de cloud (AWS, Google Cloud, Azure) pour fournir des services de migration, d'optimisation et des opérations managées 24/7.

Description

• Design and build backend-heavy platform features for the FinOps and AI cost intelligence platform • Productionalise AI-enabled capabilities such as anomaly detection, recommendations, and agent-based workflows • Implement AI across prototyping, testing, iteration, and deployment • Design and build distributed data pipelines processing cloud billing, usage, and AI telemetry • Build reliable systems handling backfills, late-arriving data, and historical reprocessing • Design scalable data models and APIs powering customer-facing analytics and AI cost insights • Collaborate closely with Product to turn vision into shipped features • Identify blockers early, communicate clearly, and iterate quickly • Shape engineering standards and patterns as the product matures • Build AI features with evaluation criteria, feedback loops, and guardrails for accuracy, latency, cost, and explainability • Ship at least two production-ready features in the first 6–12 months • Establish repeatable AI engineering practices, including evaluation harnesses, rollout strategies, and rollback mechanisms

🎯 Exigences

• 8+ years of professional software engineering experience • Deep backend expertise in Python; Java or C++ as secondary languages • Experience building and operating data-intensive backend systems or pipelines in production • Strong understanding of data modelling, reliability, and data processing • Ability to design scalable systems and take them from concept through production • Experience with AI driven development to accelerate and drive product development • Hands-on experience building on AWS • Demonstrated experience using AI in real production systems, not just experimentation • Comfortable working in ambiguity with product-led direction • Ability to architect backend services supporting asynchronous workflows, event-driven pipelines, and AI agents • Comfort articulating AI trade-offs around latency, explainability, data availability, and long-term maintainability • Ability to tell a compelling story about a product journey and explain decisions and trade-offs • Ability to clearly articulate technical roadblocks and collaborate on solutions • Ability to thrive in a fast-paced, high-ownership environment

🏖️ Avantages

• Fully remote work • High ownership, high trust environment • Opportunity to own and shape technical delivery at scale • Work closely with experienced engineering and delivery teams • Exposure to broader cloud optimisation and consulting initiatives over time • Near-founding-engineer level autonomy and influence • Direct impact on product direction and commercial outcomes • Opportunity to help shape a platform with standalone, licensable AI capabilities

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