SDE III - Engineering Productivity (AI)

Заголовок: SDE III - Engineering Productivity (AI) Местоположение: Бангалор / на месте

Большинство советов директоров и руководителей в настоящее время работают вслепую, когда дело доходит до киберрисков. Они угадывают. В Safe мы создали движок на базе ИИ, который наконец-то дает высшему руководству ясное, количественно определенное и актуальное представление об их состоянии безопасности. Мы не просто предоставляем данные; мы предоставляем уверенность. Мы являемся лидером категории с финансированием серии C в размере 170 миллионов долларов. Мы не работаем на среднем рынке; мы работаем на самом высоком уровне в мировых корпорациях. Сегодня мы гордимся тем, что обслуживаем 10% компаний из списка Fortune 500, защищая мировые иконы, такие как Apple, Netflix, AT&T, Verizon и Victoria’s Secret. По мере того, как мы расширяемся к нашей следующей главе, мы ищем высокоэффективных специалистов, которые хотят сделать лучшую работу в своей карьере на стыке ИИ и кибербезопасности.

Культурный меморандум: Наша операционная система

Safe — это не типичная корпоративная среда. Мы — команда с высокой интенсивностью и миссией. Мы ценим строителей, которые хотят определить категорию и работать вместе с людьми, которые одинаково преданы совершенству.

Крайняя ответственность: Мы не говорим «это не моя работа». Мы нанимаем людей, которые видят пробел и берут на себя решение задачи от начала до конца. Элитный стандарт: Мы обслуживаем самые сложные компании на планете. Наша работа должна быть безупречной. Будь то строка кода или презентация для отдела продаж, мы каждый раз стремимся к качеству уровня Tier-1. Методология и строгость: Мы не действуем наугад. От Force Management и MEDDICC в продажах до спринтов, основанных на данных, в инженерии — мы полагаемся на проверенные структуры, чтобы оставаться дисциплинированными и предсказуемыми. Радикальная откровенность: Мы движемся слишком быстро для политики или приукрашивания. Мы ценим прямую, честную обратную связь, которая помогает нам быстро найти правильный ответ. "Series C Hustle": У нас есть стабильность хорошо финансируемого лидера, но сердце стартапа.

Льготы и владение:

Мы хотим, чтобы наша команда чувствовала себя владельцами, потому что они ими являются. Мы доверяем нашим сотрудникам управлять своими результатами и своим временем. Значимый пакет акций: Каждый «Safestar» является акционером. Вы не просто сотрудник; вы партнер в нашем успехе. Неограниченный отпуск: Мы не верим в отслеживание часов. Мы предлагаем неограниченный отпуск, потому что доверяем вам взять время, необходимое для восстановления сил, оставаясь приверженными миссии. Комплексные льготы: Мы предоставляем медицинское страхование высшего уровня и льготы по оздоровлению, чтобы гарантировать, что вы и ваша семья будете хорошо обеспечены. Карьерная траектория: Мы агрессивно растем. Для высокоэффективных специалистов путь к продвижению движется со скоростью ваших амбиций.

Эта роль существует для того, чтобы изменить способ выполнения инженерных работ в Safe — не для добавления инструментов ИИ поверх сегодняшнего рабочего процесса, а для перестройки инженерной операционной модели вокруг ИИ, автоматизации и перепроектированных процессов, а также для доказательства прироста в цифрах.

Вы будете рассматривать полный жизненный цикл — требования, проектирование, реализация, обзор, тестирование, развертывание, эксплуатация, инциденты, документация — определять, где инженеры теряют время, и решать, что на самом деле это исправляет: агент ИИ, автоматизация, возможность платформы или изменение процесса. Затем создадите это с качеством продакшена, будете продвигать внедрение и измерять, изменилось ли время цикла.

Это не роль Developer Experience, DevOps или внутренних инструментов. Это роль инженера-программиста, чей продукт — пропускная способность инженерных работ.

Почему эта роль существует

Производительность инженерных работ — это ограничение скорости, с которой мы выпускаем продукцию в соответствии со спросом со стороны Fortune 500. ИИ может повысить ее — но большинство организаций прикрепляют ИИ к неизмененным рабочим процессам и получают окно чата. Рычаг заключается в перепроектировании рабочего процесса с учетом того, что теперь может делать ИИ, размещении агентов внутри CI, обзора, тестирования и реагирования на инциденты, предоставлении им реального инженерного контекста и установлении ограничений, чтобы инженеры двигались быстро, не снижая планку. Цель — не внедрение ИИ. Цель — существенно повысить производительность, скорость и качество инженерных работ.

Что вы будете делать:

• Находить узкие места: Инструментируйте, как на самом деле тратится инженерное время — время цикла, задержка обзора, сбои CI, написание тестов, операционная рутина, онбординг — и ранжируйте проблемы по восстанавливаемым часам.
• Выбирайте правильный инструмент: Определяйте для каждого узкого места, является ли решением ИИ, автоматизация, традиционное программное обеспечение или изменение процесса. Отклоняйте ИИ, где он является неправильным инструментом.
• Применяйте ИИ в течение всего жизненного цикла: разработка и рефакторинг с помощью ИИ, первоначальный обзор кода, генерация тестов и оптимизация наборов тестов, автоматизированная документация и примечания к выпуску, анализ проектирования, автоматизированные миграции, отладка с помощью ИИ, расследование инцидентов и анализ первопричин.
• Создавайте инженерных агентов: Агенты, которые диагностируют сбои CI, расследуют проблемы продакшена, пишут тесты, выполняют обновления зависимостей, предлагают исправления безопасности, анализируют PR, выполняют повторяющиеся миграции — с человеком в цикле по умолчанию, автономия зарабатывается для каждого рабочего процесса.
• Перепроектируйте процесс: переработайте обзор кода, тестирование, CI и управление инцидентами для мира, где ИИ выполняет первый проход — и определите, что остается под ответственностью человека и где требуется обязательное одобрение.
• Создайте платформу: шлюз ИИ, среда выполнения агентов и оркестровка рабочих процессов, интеллектуальный анализ кодовой базы, извлечение инженерного контекста и глубокая интеграция с Git/CI/наблюдаемостью/системами отслеживания задач — плюс API и SDK, чтобы команды могли создавать свои собственные рабочие процессы ИИ на ее основе.
• Решите проблему контекста: предоставьте агентам доступ к коду, документации по архитектуре, ответственности за службу, состоянию развертывания, телеметрии, инцидентам и стандартам с учетом разрешений — и обеспечьте качество и актуальность извлечения.
• Установите ограничения: качество, безопасность, конфиденциальность, контроль доступа, ворота одобрения, аудируемость и оценка изменений, сгенерированных ИИ.
• Докажите влияние и стимулируйте внедрение: базовый анализ, эксперименты, публикация результатов, отказ от того, что не влияет на метрику, и наставничество команд в успешных моделях.

Как мы измеряем успех:

Не по созданным инструментам, проведенным экспериментам, вызовам LLM или пользователям чат-ботов. По результатам: сокращение времени цикла и повторяющейся работы, более быстрый обзор PR и решение проблем сбоев CI, меньше пропущенных дефектов, более быстрая диагностика инцидентов, меньше операционной рутины, сокращение онбординга, увеличение частоты развертываний и пропускной способности, а также реальное внедрение рабочих процессов ИИ.

Что мы ищем:

• Более 6 лет опыта разработки продакшн-ПО, с ответственностью уровня SDE3 за системы в продакшене.
• Сильный Python, Java, Go или эквивалент — вы выпускаете продакшн-сервисы и рецензируете код других.
• Прочные знания распределенных систем, API и микросервисов, а также основ архитектуры программного обеспечения.
• Практический опыт работы с облачной инфраструктурой и CI/CD.
• Подтвержденный опыт разработки инструментов для разработчиков и автоматизации, которые реально использовались другими инженерами.
• Практический опыт работы с LLM и агентными системами в реальных системах, а не только в экспериментах.
• Способность количественно оценивать рабочие процессы: базовый анализ, гипотеза, эксперимент, измеренный результат.
• Отличные навыки письма и способность влиять на инженерные команды без полномочий.

Желательно иметь

API LLM и оркестровка моделей · продакшн-агенты ИИ с использованием инструментов · RAG, извлечение и векторные базы данных · MCP или аналогичные протоколы инструментов/контекста · оценка LLM, промпт-инжиниринг и контекстная инженерия, наблюдаемость ИИ · API GitHub/GitLab и глубокая интеграция CI/CD · Kubernetes и облачные платформы · внутренние платформы разработчиков · измерение инженерных метрик DORA/SPACE · среды с ограничениями безопасности или соответствия требованиям.

Ожидания от SDE3

Это не роль только исполнителя. Вы определяете общеорганизационные проблемы производительности без получения готового бэклога, работаете между командами, читаете как технические, так и процессные узкие места, создаете для масштабирования, а не для прототипов, влияете без полномочий, количественно доказываете улучшения и обучаете инженеров работе в режиме ИИ-первого приоритета.

Как выглядит успех:

• В течение 90 дней: время, затрачиваемое инженерами, оценивается, основные узкие места количественно определяются в восстанавливаемых часах, и первая автоматизация выпускается и используется.
• ИИ выполняет первый проход: обзор кода, генерация тестов и диагностика сбоев CI выполняются через рабочие процессы ИИ по умолчанию; люди проверяют суждения, а не механику.
• Время цикла измеряемо снижается квартал за кварталом, что связано с конкретными изменениями.
• Агенты несут реальную нагрузку в определенных рабочих процессах, с одобрительными шлюзами, журналами аудита и отслеживаемой надежностью — при этом количество пропущенных дефектов и выявленных проблем безопасности не увеличивается.

Если вы увлечены киберрисками, преуспеваете в быстро меняющейся среде и хотите стать частью команды, которая переосмысливает безопасность, мы хотим услышать от вас! 🚀