Staff Backend Engineer – FinOps, AI Cost Intelligence Platform

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 3 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏰ Temps Plein

🔴 Expert

🔙 Ingénieur Back-end

👻 Score fantôme 45%

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 our platform • Productionalise AI-enabled capabilities (e.g. anomaly detection, recommendations, agent-based workflows) • Implement AI thoughtfully across the entire SDLC - prototyping, testing, iteration, and deployment • Design and build distributed data pipelines that process cloud billing, usage, and AI telemetry • Build reliable systems that handle backfills, late-arriving data, and historical reprocessing • Design scalable data models and APIs that power customer-facing analytics and AI cost insights • Collaborate closely with Product to turn vision into shipped features • Identify blockers early, communicate clearly, and iterate fast • Help shape engineering standards and patterns as the product matures • Build AI features with explicit evaluation criteria, feedback loops, and guardrails (accuracy, latency, cost, and explainability) so models improve predictably over time

🎯 Exigences

• 8+ years of professional software engineering experience, with 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 - clear, repeatable patterns) • Comfortable working in ambiguity with product-led direction • Ability to architect backend services that support asynchronous workflows, event-driven pipelines, and AI agents that operate over time rather than single request/response cycles • Comfort articulating why certain AI approaches were not used, including trade-offs around latency, explainability, data availability, or long-term maintainability.

🏖️ Avantages

• 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

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