Диапазон заработной платы: до 50 000 фунтов стерлингов
Местоположение: Бирмингем
Обзор компании
В Drivvn мы стремимся изменить способы покупки и лизинга автомобилей, и мы хотели бы, чтобы вы стали частью этого. Являясь гордыми обладателями награды Culture100 Award, мы признаны не только за наши инновации, но и за то, что ставим наших людей в центр всего, что мы делаем. С момента запуска в 2020 году в составе TCC Group мы сотрудничаем с крупными автомобильными брендами, такими как Stellantis, Ford, Volvo и Volkswagen, для создания бесшовного цифрового розничного опыта. В последнее время мы расширили свою деятельность в сфере лизинга автомобилей, сотрудничая с дальновидными партнерами, такими как MHC и Leasys. Наша платформа поддерживает весь цикл продаж и лизинга автомобилей, от конфигурации автомобиля до финансирования, с интеграцией в реальном времени и многоканальными возможностями, которые ставят клиента под контроль. Наша платформа обрабатывает миллионы расчетов цен и обновлений инвентаря в реальном времени, глубоко интегрируясь с системами OEM, платформами DMS и поставщиками финансовых услуг. В настоящее время мы сосредоточены на европейском рынке, но мыслим масштабно и имеем амбициозные планы по глобальному расширению. В 2025 финансовом году мы получили доход более 8 миллионов фунтов стерлингов, и мы знаем, что наш успех — это заслуга brilliant людей, которые составляют нашу команду.
Основная цель и сфера деятельности
В качестве инженера по надежности сайтов (Site Reliability Engineer) вы присоединитесь к нашей команде инженеров платформы с четкой ориентацией на производительность приложений и надежность в производственной среде. Вы будете активно использовать наши инструменты наблюдения, в частности Datadog, выявляя медленные конечные точки, всплески ошибок и узкие места ресурсов на нашей многопользовательской SaaS-платформе для автомобильной промышленности, диагностируя их на уровне кода и работая с соответствующими командами над приоритизацией и реализацией исправлений. У вас также будет возможность внести свой вклад, совместно с нашими старшими инженерами платформы, в то, как мы используем автоматизацию на основе ИИ, интеграции Model Context Protocol (MCP) и агентские рабочие процессы на всей платформе.
Производительность и наблюдение
- Ежедневное использование Datadog на нашей платформе, применение APM, распределенной трассировки, журналов и метрик инфраструктуры для поиска и приоритизации проблем производительности в витринах магазинов.
- Диагностика проблем производительности до первопричины в наших сервисах PHP/Symfony и Node.js, включая медленные запросы к базе данных, шаблоны N+1, промахи кэша, насыщение PHP-FPM и нехватку памяти.
- Создание и поддержка дашбордов Datadog, мониторов и SLO как кода с использованием Terraform, чтобы каждая служба имела значимые, контролируемые версиями сигналы.
- Проведение регулярного обзора производительности с менеджерами по инжинирингу, отслеживая основные проблемы, тенденции и влияние исправлений с течением времени.
Надежность и реагирование на инциденты
- Преобразование результатов в четкие, подкрепленные доказательствами заявки для соответствующей команды, с трассировками, метриками и предлагаемым исправлением, и сопровождение их до реализации.
- Поддержание бэклога производительности и надежности в Linear, отслеживая прогресс исправления с менеджерами по инжинирингу и эскалируя нерешенные риски надежности.
- Создание pull request напрямую для хорошо определенных исправлений, если это быстрее, чем передача другой команде.
- Реагирование на оповещения и инциденты, использование runbooks для эффективного восстановления сервиса и участие в post-incident обзорах с четкими последующими действиями.
- После того, как вы освоитесь с платформой, присоединяйтесь к нашему графику дежурств для поддержки производственных инцидентов.
Инфраструктура и автоматизация
- Работа с коллегами-инженерами платформы над нашей инфраструктурой Azure и AKS, управляемой с помощью Terraform и развернутой через GitOps (ArgoCD).
- Настройка оповещений для уменьшения шума и обеспечения того, чтобы правильная команда была уведомлена о правильной проблеме.
- Написание автоматизации (Python, Bash или аналогичный) для сокращения ручных исследований и повторяющейся операционной работы.
- Применение подхода, ориентированного на безопасность, ко всему, что вы создаете, включая управление секретами и наименьшие привилегии для инструментов наблюдения.
О вас
Обязательные навыки и опыт
- Практический опыт использования APM / платформы наблюдения для расследования проблем производительности в производственной среде; предпочтительно Datadog, но опыт работы с New Relic или Dynatrace также будет полезен.
- Рабочее знание PHP (в идеале Symfony и Doctrine), с возможностью читать незнакомый код, профилировать его и предлагать исправления.
- Хорошее понимание производительности веб-приложений: оптимизация запросов к базе данных, стратегии кэширования, поведение HTTP и CDN, а также настройка времени выполнения.
- Практический опыт работы с Terraform, в идеале включая управление мониторами или дашбордами как кодом.
- Практическое знание работы с сервисами на Kubernetes и основным облачным провайдером (предпочтительно Azure).
- Прочные навыки написания скриптов (Bash, Python или аналогичный) и уверенное владение Git и Linux.
- Способность четко и убедительно излагать выводы, превращая данные в действия, которые понимают и принимают другие команды.
Желательные навыки и опыт
- Сертификация Datadog или глубокий опыт работы с функциями Datadog, такими как SLO, Watchdog, Continuous Profiler или Database Monitoring.
- Опыт работы с сервисами Node.js/NestJS и производительностью фронтенда (Core Web Vitals).
- Опыт определения SLO, SLI и error budgets.
- Опыт работы с инструментами и паттернами AI/ML, включая LLM, AI-ассистированную разработку или создание интеграций MCP, которые связывают AI-агентов с инструментами наблюдения.
- Опыт поддержки микросервисных архитектур в многопользовательской SaaS-среде.
- Знакомство с ArgoCD, GitLab CI, Helm или Kustomize.
Личные качества
- Любознательность и настойчивость: получает удовольствие от изучения медленной трассировки до тех пор, пока не будет найдена истинная причина.
- Ориентация на данные, позволяющая доказательствам, а не мнениям определять приоритеты.
- Уверенность в постановке вопросов и дальнейших действиях с другими командами, конструктивно и без необходимости напоминаний.
- Стремление учиться и расти, чтобы взять на себя ответственность за стандарты надежности во всей инженерной организации.
- Спокойствие и методичность под давлением во время инцидентов.
Мы сообщим вам, если вас пригласят на собеседование. Но, будучи небольшой командой с большим количеством рассматриваемых заявок, мы не можем предоставить индивидуальную обратную связь по каждой заявке.
