Staff Backend Engineer, Architecture Engineering: Nonlinear Productivity
Навыки
- Code review
- Многопоточность
- DevSecOps
- Распределённые системы
- Лидерство
- LLM
- NLP
Ещё 6
- Ответственность за результат
- Python
- Роадмап
- Rust
- Жизненный цикл разработки
- Техническая документация
О компании и продукте
- As a Staff Engineer, you'll be the technical anchor for GitLab's Nonlinear Productivity team in the US: the person who decides what "proven" means before something ships, and who helps shape what the team builds next, not just how to build it. It's a from-scratch, generalist team with no dedicated product manager — that ownership starts on day one.
- Some examples of the problems this team takes on:
- Cutting the time it takes to complete a good code review — one that still keeps a human in the loop — by half, using agentic solutions.
- Turning a manual, error-prone release step into an agentic workflow that catches its own mistakes before a human ever has to.
Задачи
- Set the technical direction for the team's agentic systems, from how agents are orchestrated to where a step should stay human-owned, and defend those calls once they're tested against real code
- Discover and prioritize sources of friction across GitLab's SDLC, driving the fix — agentic, process-based, or both — from a rough hypothesis through to a shipped, measured result
- Work across any part of GitLab's codebase as the problem requires, since this team operates like a small, generalist group rather than one scoped to a single service
- Mentor senior and mid-level engineers on agent engineering practices and distributed systems judgment, through design reviews and pairing that raise the team's collective bar rather than just your own output
- Collaborate with the India-based group a few times a week to align on the roadmap, and represent the team's technical progress to stakeholders in the Chief Technology Officer's organization
- Serve as a bar raiser for the team's hiring, owning the Technical Leadership round for other Staff-level candidates as the team scales
- Own a greenfield technical foundation from day one, with your scope and impact free to grow as the team scales
Требования
- Experience building reliable agentic or large language model (LLM)-based systems, including multi-step orchestration, tool use, guardrails, and recovery
- Ability to work autonomously in unfamiliar codebases and drive solutions from discovery through completion
- Strong distributed systems and computer science fundamentals, including coordination, consistency, idempotency, rate limiting, failure modes, and degradation under load
- Proficiency in Go, Rust, or Python, with the ability to read and modify code in the others
- A track record of delivering results from unclear or incomplete requirements — able to take a complex, loosely specified problem and decompose it into a concrete proposal of small, shippable steps
- Experience designing evaluation frameworks for systems where "looks plausible" and "is actually correct" are different questions, and a track record of raising the quality bar for a team's output, not just your own
- A history of unblocking and enabling teammates — through design reviews, technical writing, or mentoring — and of engaging regularly with other teams to find where collaboration actually pays off
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии30 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 30 дней назад
Среди похожихНет данных52 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдLeadвычитано из текста вакансии
Формат работыУдалённо
ГеографияКанадавычитано из текста вакансии
Зарплата≈ 19 823 USD в месяцнаша оценка, в вакансии не названа
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки1004 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки работодателя нет, показана наша оценка
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
- Тип источника
- Карьерный сайт работодателя
- Найдено публикаций
- 1
Посмотреть публикации и даты
- greenhouseОсновная публикация · 2026-08-06
Безопасность
Отклик уходит на сайт источника
Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — job-boards.greenhouse.io.
Признаки мошенничества
- Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
- Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
- Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
- Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.
Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.
Продолжить поиск
Похожие вакансии
Причина сходства указана на каждой карточке
Подробнее Подробнее - Подробнее
Почему похожа: похожая специализация
Fabrique — Python-разработчик (Django, DRF)
- Junior
- Удалённо из России
- Москва, Россия