CrowdStrike
Engineer II, Full Stack (Remote)
Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.
Full-stack инженер в команду Production Services компании CrowdStrike. Разработка систем автоматизации и инструментов для управления облачной инфраструктурой, а также систем атрибуции затрат и облачной эффективности.
Задачи
- Разрабатывать и поддерживать системы автоматизации развёртывания и управления облачной инфраструктурой
- Проектировать и создавать инструменты, дашборды и алерты
- Участвовать в исследовании, разработке и деплое систем атрибуции затрат и облачной эффективности
- Создавать AI-агентов и модели для повышения эффективности
- Совместно с командой прорабатывать требования и предлагать надёжные технические решения
- Участвовать в формировании архитектурных и автоматизационных стратегий
- Регулярно отчитываться о статусе проектов
Требования
- Опыт работы в production-среде и разработки приложений в кросс-функциональных командах
- Опыт написания систем и приложений для автоматизации, инструментов, дашбордов и алертов на Go или других ООП-языках
- Опыт разработки и интеграции API через REST, GraphQL или SOAP
- Опыт проектирования схем и написания SQL-запросов для RDBMS (Postgres, MySQL)
- Практический опыт работы с LLM, создания и деплоя AI-агентов в production
- Опыт написания автоматических unit/acceptance тестов
- Сильный фокус на безопасности при разработке и ревью кода
- Отличные навыки письменной и устной коммуникации
- Внимание к деталям и умение принимать своевременные решения
Условия
- Конкурентная компенсация и опционы
- Программы физического и ментального благополучия
- Оплачиваемые отпуска и праздничные дни
- Оплачиваемый родительский и adoption-отпуск
- Возможности профессионального развития
- Employee Networks и волонтёрские программы
- Гибкость и автономия в работе
Навыки
- Go
- REST
- GraphQL
- SOAP
- SQL
- Postgres
- MySQL
- LLM
- AI agents
- Docker
- Kubernetes
- GitLab CI/CD
- Jenkins
- Bamboo
- OpenTracing
- Prometheus
- machine learning