Детали

Грейд

Senior

Опыт работы

от 8 лет

Формат работы

Удалённо

Тип занятости

Полная занятость

Уровень английского

B2, выше среднего

Сопроводительное письмо к вакансии

Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram

О вакансии

(AI Platform) Команда: Оптимизация затрат (CO) – Product Engineering Отчетность: Директору по инжинирингу

О Virtasant

Virtasant — глобальная компания, предоставляющая технологические услуги, которая достигает результатов за счет автоматизации. Наши услуги включают разработку программного обеспечения, технологические операции, миграцию в облако, модернизацию приложений и оптимизацию облака. Мы помогаем некоторым из крупнейших мировых организаций модернизировать свои технологические операции, оптимизировать затраты и открывать новые возможности для инноваций. Наша полностью удаленная, глобально распределенная команда увлечена предоставлением технологических решений мирового класса, при этом придерживаясь культуры превосходства, ответственности и воздействия.

Мы ищем Backend Product Engineer уровня Staff, который поможет развить нашу мультиоблачную FinOps платформу в более широкую платформу обладной и AI аналитики затрат. Эта роль будет сосредоточена на распределенных системах данных, надежной обработке данных облачной биллинговой информации и использования, архитектуре платформы и расширении видимости затрат AI от совокупных расходов к атрибуции на уровне приложений, рабочих процессов и запросов. Вы будете работать с высокой степенью автономии, значительной ответственностью и прямым доступом к руководству продуктом. Представьте себе энергию инженера-основателя, но без хаоса. Вы поможете определить, как AI возможности перейдут от экспериментирования к устойчивым продуктовым функциям, с акцентом на надежность, экономическую эффективность и явную ценность для пользователя — не только на новизну моделей.

Вы будете работать над реальным AI продуктом, а не над внутренними инструментами или демо
Автономия и влияние на уровне почти инженера-основателя
Прямое влияние на направление продукта и коммерческие результаты
Возможность помочь сформировать платформу с автономными, лицензируемыми AI возможностями
Редкая возможность создавать продукт внутри консалтинговой компании, не будучи поглощенным работой с клиентами
Вы будете создавать AI возможности, основанные на реальных данных о затратах и использовании в масштабе предприятия, что позволит создавать более умные модели и рабочие процессы, чем продукты, созданные с нуля или с использованием синтетических данных

Почему Virtasant

Задачи

Проектировать и создавать бэкэнд-ориентированные функции платформы для нашей платформы
Производить AI-функции (например, обнаружение аномалий, рекомендации, агенты)
Внедрять AI обдуманно на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения — прототипирование, тестирование, итерации и развертывание
Проектировать и создавать распределенные конвейеры данных, которые обрабатывают данные облачного биллинга, использования и AI телеметрии
Создавать надежные системы, которые обрабатывают бэкфиллы, поступающие с задержкой данные и историческую переработку
Проектировать масштабируемые модели данных и API, которые обеспечивают аналитику для клиентов и AI-аналитику затрат
Тесно сотрудничать с отделом Product для воплощения видения в реализованные функции
Выявлять блокирующие факторы на ранних стадиях, четко коммуницировать и быстро итерировать
Помогать формировать инженерные стандарты и паттерны по мере созревания продукта
Вы поможете определить, как AI возможности перейдут от экспериментирования к устойчивым продуктовым функциям, с акцентом на надежность, экономическую эффективность и явную ценность для пользователя — не только на новизну моделей
Создавать AI-функции с явными критериями оценки, петлями обратной связи и защитными механизмами (точность, задержка, стоимость и объяснимость), чтобы модели предсказуемо улучшались со временем

Успех в первые 6–12 месяцев будет выглядеть следующим образом:

Выпущено 2+ готовых к продакшену функции
Ощутимый прогресс в работе как интеллектуальной платформы
Четкие, воспроизводимые инженерные паттерны для разработки с использованием AI
Использование легких, но строгих практик AI-инжиниринга (средства оценки, стратегии развертывания и механизмы отката), которые позволяют платформе безопасно и многократно масштабировать AI-функции

Требования

8+ лет профессионального опыта в разработке программного обеспечения, с глубокой бэкэнд экспертизой в Python (Java или C++ как второстепенные языки)
Опыт создания и эксплуатации интенсивных данных бэкэнд систем или конвейеров в продакшене
Глубокое понимание моделирования данных, надежности и обработки данных
Способность проектировать масштабируемые системы и доводить их от концепции до продакшена
Опыт использования AI в разработке для ускорения и продвижения разработки продукта
Практический опыт работы с AWS
Подтвержденный опыт использования AI в реальных производственных системах (не только эксперименты — четкие, воспроизводимые паттерны)
Уверенность в работе в условиях неопределенности с продуктовым направлением
Способность проектировать бэкэнд сервисы, поддерживающие асинхронные рабочие процессы, событийно-ориентированные конвейеры и AI агентов, которые работают в течение продолжительного времени, а не в циклах одиночного запроса/ответа
Уверенность в объяснении причин, по которым определенные AI подходы не использовались, включая компромиссы, связанные с задержкой, объяснимостью, доступностью данных или долгосрочной поддерживаемостью

Что важнее списков

Мы глубоко заботимся о том, как вы мыслите и строите, а не только о том, какие инструменты вы использовали. Мы ищем инженеров, которые могут:

Рассказать убедительную историю о продуктовом пути, а не только о реализованных функциях
Объяснить, почему были приняты решения и какие компромиссы были учтены
Быстро ошибаться, быстро учиться и неустанно итерировать
Четко артикулировать технические препятствия и сотрудничать в поиске решений
Преуспевать в быстро меняющейся среде с высокой степенью ответственности

Условия

Местоположение: Удаленно Тип: Полная занятость

Высокая степень ответственности, высокая степень доверия
Возможность владеть и формировать техническую реализацию в масштабе
Тесное сотрудничество с опытными командами инженеров и разработки
Со временем знакомство с более широкими инициативами по оптимизации облака и консалтингу

(AI Platform) Location: Remote Type: Full-time Team: Cost Optimisation (CO) – Product Engineering Reports to: Director of Engineering

About Virtasant

Virtasant is a global technology services company that delivers outcomes through automation. Our services include software engineering, technology operations, cloud migration, application modernization, and cloud optimization. We help some of the world’s largest organizations modernize their technology operations, optimize costs, and unlock new opportunities for innovation. Our fully remote, globally distributed team is passionate about delivering world-class technology solutions while embracing a culture of excellence, ownership, and impact.

The Role

We’re looking for a Staff-level, backend-first Product Engineer to help evolve our multi-cloud FinOps platform into a broader cloud and AI cost intelligence platform. The role will focus on distributed data systems, reliable processing of cloud billing and usage data, platform architecture, and extending AI cost visibility from aggregate spend toward application, workflow and request-level attribution. You’ll operate with high autonomy, significant ownership, and direct access to product leadership. Think founding engineer energy, without the chaos. You will help define how AI capabilities move from experimentation to durable product features, with an emphasis on reliability, cost efficiency, and clear user value - not just model novelty.

What You’ll Be Doing

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.
You will help define how AI capabilities move from experimentation to durable product features, with an emphasis on reliability, cost efficiency, and clear user value - not just model novelty.
Build AI features with explicit evaluation criteria, feedback loops, and guardrails (accuracy, latency, cost, and explainability) so models improve predictably over time.

Success in the first 6–12 months looks like:

2+ production-ready features shipped.
Tangible progress towards operating as a smart intelligence platform.
Clear, repeatable engineering patterns for AI-enabled development.
Utilize lightweight but rigorous AI engineering practices (evaluation harnesses, rollout strategies, and rollback mechanisms) that allow the platform to scale AI features safely and repeatedly.

What We’re Looking For (Non-Negotiables)

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.

What Matters More Than Checklists

We care deeply about how you think and build, not just what tools you’ve used. We’re looking for engineers who can:

Tell a compelling story about a product journey, not just features shipped
Explain why decisions were made and what trade-offs were considered
Fail fast, learn quickly, and iterate relentlessly
Clearly articulate technical roadblocks and collaborate on solutions
Thrive in a fast-paced, high-ownership environment

Why This Role Stands Out

You’ll work on a real AI product, not internal tooling or demos.
Near-founding-engineer level autonomy and influence.
Direct impact on product direction and commercial outcomes.
Opportunity to help shape a platform with standalone, licensable AI capabilities.
A rare chance to build product inside a consultancy without being consumed by client work.
You’ll build AI capabilities informed by real enterprise-scale cost and usage data, enabling smarter models and workflows than greenfield or synthetic-data products.

Why Virtasant

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.

Подходит ли тебе эта вакансия?

Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату

Ключевые навыки

Python
Java
C++
AWS
Распределенные системы
Data Pipelines
Моделирование данных
Event-driven Architecture
Asynchronous programming
Искусственный интеллект
API Design
Machine Learning
Anomaly detection

Оценка зарплаты

182 000USDв год

Чаще всего от 168 000 до 209 000