Детали

Грейд

Staff

Формат работы

Гибрид

Уровень английского

B2, выше среднего

Сопроводительное письмо к вакансии

Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram

О вакансии

Наша миссия в Oura — дать каждому человеку возможность раскрыть свой внутренний потенциал. Наши отмеченные наградами продукты помогают нашему глобальному сообществу глубже узнать о своей готовности, активности и качестве сна, используя наше кольцо Oura и связанное с ним приложение. Мы помогли миллионам людей понять и улучшить свое здоровье, предоставляя ежедневные инсайты и практические шаги для вдохновения на здоровый образ жизни.

Расширение прав и возможностей мира начинается с воплощения наших ценностей и расширения прав и возможностей нашей команды. Как быстрорастущая компания, ориентированная на помощь людям в ведении более здоровой и счастливой жизни, мы гарантируем, что у членов нашей команды есть все необходимое для выполнения своей лучшей работы — как в офисе, так и за его пределами.

Oura перестраивает процесс разработки программного обеспечения. Каждый инженер имеет доступ к инструментам, основанным на агентах, а наш собственный пайплайн уже превращает хорошо сформулированную заявку в проверенный, протестированный набор коммитов. Он работает интерактивно, без участия пользователя и на кластере облачных песочниц, с собственными оценками и трассировкой. Мы ищем инженеров, которые используют ИИ как фундаментальный строительный блок как продуктов, которые мы выпускаем, так и способов их создания.

Это сильное начало на одном этапе жизненного цикла. Следующий шаг — полный цикл. В качестве Staff Engineer в команде AI Transformation вы будете разрабатывать архитектуру и управлять системой, которая превратит разработку на основе агентов из инструмента для опытных пользователей в способ, которым сотни инженеров в командах iOS, Android, backend и AI-сервисов работают каждый день. Это означает спецификацию и ввод данных, планирование, реализацию, проверку, тестирование, CI/CD, выпуск, наблюдаемость и последующие действия после инцидентов, причем в каждом случае агенты выполняют реальную работу, а люди сохраняют контроль там, где это важно.

Это быстроразвивающаяся команда, ориентированная на LLM. Мы отдаем приоритет быстрому прототипированию, итеративным циклам и разработке на основе ИИ, сочетая скорость стартапа с охватом продукта, используемого миллионами участников. Вы можете работать в гибридном режиме из наших офисов в Хельсинки, Оулу или Тампере.

Вы будете создавать пайплайн, измерять его и делать его достаточно надежным, чтобы команды выбирали его. Успех измеряется более быстрой и безопасной доставкой проверенных изменений участникам: время до получения достоверного сигнала, количество пропущенных дефектов, стоимость одного объединенного изменения и количество команд, использующих готовый путь, потому что он лучше, а не потому, что им так сказали.

Задачи

Вам не нужно делать все это с первого дня, но это те проблемы, которыми вы будете заниматься:

Определять техническое направление пайплайна на основе агентов: Сделайте наш существующий пайплайн от заявки до PR надежной инфраструктурой. Управляйте его архитектурой, включая оркестрацию агентов, управление контекстом и вызовы инструментов, а также повышайте его надежность, пропускную способность, стоимость и удобство для разработчиков в репозиториях мобильных, backend и веб-приложений. Запускайте его без присмотра, где это позволяет риск
Замыкать цикл по всему SDLC: Расширьте рабочие процессы на основе агентов за пределы генерации кода, включив в них проверки качества спецификаций, генерацию тестов, автоматизированную проверку, устранение и исправление сбоев CI, проверку выпуска и сигналы после развертывания, чтобы система улучшалась благодаря тому, что происходит после слияния
Быстро прототипировать, затем укреплять: Запустите новый рабочий процесс за несколько дней, докажите его эффективность на реальных заявках с реальными командами и превратите то, что мешает, в производственную инфраструктуру
Правильно использовать ИИ в производстве: Агенты в производстве требуют больше, чем просто вызов API. Управляйте наборами оценок, оценкой LLM-as-a-judge, версионированием, трассировкой и панелями мониторинга, которые показывают нам, улучшило ли изменение рабочего процесса ситуацию, включая самый сложный случай: изменение, которое проходит CI, но все еще является неправильным. Отслеживайте важные показатели (коэффициент слияния, повторная работа, время до получения сигнала, стоимость одного изменения, пропущенные дефекты) и сделайте их видимыми для инженеров и руководства
Сделать автономию безопасной: Разрабатывайте песочницы, разрешения, точки контроля для человека и механизмы защиты, соразмерные риску, с приоритетом конфиденциальности по дизайну по умолчанию. Медицинские данные, безопасность и изменения инфраструктуры получают более строгий контроль; работа с низким риском и легкой проверкой выполняется без вмешательства
Демонстрировать AI-native разработку на собственном примере: Установите стандарт для разработки с использованием ИИ во всей организации. Покажите в своей работе, что выпускает инженер, ориентированный на пайплайн, и повышайте мастерство окружающих вас инженеров
Способствовать внедрению командами: Встраивайтесь в команды и их AI DRIs, находите, где пайплайн ломается при реальной работе, исправляйте систему, а не отдельный результат, и превращайте работающие решения в готовые пути, навыки, шаблоны и документацию, которые другие инженеры могут расширять
Партнерство между отделами: Работайте с командами платформы, продуктивности разработчиков, безопасности и конфиденциальности, инфраструктуры ИИ, мобильными и backend командами, продуктовыми и дизайнерскими командами, а также с руководством инженерного отдела, чтобы явно определять компромиссы и держать всех в рамках одной системы, а не пяти параллельных

Требования

Мы будем рады услышать вас, если вы:

Опытный разработчик: Создание и эксплуатация производственных систем, от которых зависят другие инженеры, включая инструменты для разработчиков, внутренние платформы или инфраструктуру ИИ в больших масштабах. Мы ценим продемонстрированные результаты за годы работы
Имеете подтвержденный опыт работы с agentic loops в производстве: Вы создавали и эксплуатировали рабочие процессы кодирования на основе агентов или автономные циклы в реальной инженерной организации, помимо демонстраций: фоновые агенты, создающие PR, автоматизированная проверка, исправление CI, генерация тестов или аналогичные, с внедрением и измеренными результатами
Мыслите в рамках полного жизненного цикла: Вы рассматриваете спецификацию, проверку, тестирование, CI/CD, выпуск и операции как единую систему и знаете, где смещается узкое место, когда генерация кода становится дешевой
Технический лидер: Вы определяете направление для команд, которыми не управляете, пишете проекты, на которых основываются другие, и вам доверяют принимать сложные решения по архитектуре и рискам
Сильны в основах: мобильная сфера или backend API, конкурентность, распределенные системы, тестирование, отладка и надежность. Вы относитесь к выводу ИИ как к черновику и можете показать, как вы его проверяете
Технически универсальны: Свободное владение одной из областей backend, iOS или Android, с возможностью расширения в другие. Вы используете доступные инструменты для работы на разных платформах и быстро осваиваете новые стеки
Осознаете вопросы безопасности и конфиденциальности: Вы понимаете ответственность за обработку конфиденциальных личных данных и предоставление агентам доступа к реальным системам, и вы изначально проектируете с учетом этого
Обладаете высокой степенью инициативности: Вы преуспеваете в неопределенности и сами формируете требования посредством экспериментов
Коммуникабельны и устойчивы: Вы вовлекаете команды, принимаете отзывы от инженеров, которые настроены скептически, делитесь заслугами и продолжаете работать, когда эксперименты терпят неудачу или инструменты меняются под вами. Вы четко общаетесь с инженерами, менеджерами и партнерами, не являющимися инженерами

Будет преимуществом

Вам не нужно обладать всем этим, но это хорошие сигналы соответствия:

Глубокий опыт работы с кодирующими агентами: навыки, MCP-серверы, хуки, оркестрация под-агентов, выполнение без участия пользователя
Создание систем оценки или бенчмарков для кодирующих агентов, или оценка LLM-as-a-judge, привязанная к результатам сборки и тестирования
Опыт масштабируемого выполнения в песочнице: эфемерные среды разработки, кластеры VM или контейнеров, инфраструктура сборки macOS
Опыт в измерении продуктивности разработчиков (DORA, SPACE, DX Core 4) и в превращении метрик в решения, не превращая их в цели
Опыт выпуска продуктов для мобильных приложений или других сред с медленными, дорогостоящими циклами обратной связи
Опыт работы в сфере цифрового здравоохранения, носимых устройств, MedTech или других продуктов с повышенными требованиями к конфиденциальности или регулируемых продуктов
Вклад в проекты с открытым исходным кодом в области ИИ или портфолио проектов, построенных на основе новейших возможностей агентов
Опыт наставничества инженеров или руководства инженерным сообществом по практике

Условия

Конкурентная заработная плата
Обед
Велнес-бенефит
Гибкий график работы
Сотрудничество с умными коллегами
Собственное кольцо Oura
Wellness Time Off

Our mission at Oura is to empower every person to own their inner potential. Our award-winning products help our global community gain a deeper knowledge of their readiness, activity, and sleep quality by using their Oura Ring and its connected app. We've helped millions of people understand and improve their health by providing daily insights and practical steps to inspire healthy lifestyles.

Empowering the world starts with living our values and empowering our team. As a quickly growing company focused on helping people live healthier and happier lives, we ensure that our team members have what they need to do their best work — both in and out of the office.

About the role

Oura is rebuilding how it builds software. Every engineer has agentic tooling, and our own pipeline already takes a well-formed ticket to a reviewed, tested commit stack. It runs interactively, headless, and on a cloud sandbox fleet, with its own evals and tracing. We are looking for engineers who use AI as a fundamental building block of both the products we ship and the way we build them.

That is a strong start on one stage of the lifecycle. The next step is the whole loop. As a Staff Engineer on the AI Transformation team, you will architect and own the system that turns agentic development from something power users do into the way hundreds of engineers across iOS, Android, backend and AI services ship every day. That means spec and intake, planning, implementation, review, testing, CI/CD, release, observability and incident follow-up, each with agents doing real work and humans keeping judgment where it matters.

This is a fast-moving, LLM-forward team. We prioritize rapid prototyping, iterative loops and AI-native development, with the speed of a startup and the reach of a product used by millions of members. You can work hybrid from our offices in Helsinki, Oulu or Tampere.

You will build the pipeline, measure it, and make it trustworthy enough that teams choose it. Success is measured in validated changes reaching members faster and safer: time to a trustworthy signal, escaped defects, cost per merged change, and how many squads run on the paved path because it is better, not because they were told to.

What you will do

You don't need to do all of these on day one, but these are the kinds of problems you'll own:

Set the technical direction for the agentic pipeline: Make our existing ticket-to-PR pipeline dependable infrastructure. Own its architecture, including agent orchestration, context management and tool calling, and improve its reliability, throughput, cost and developer experience across mobile, backend and web repositories. Run it unattended where the risk allows.
Close the loop across the SDLC: Extend agentic workflows beyond code generation into spec quality checks, test generation, automated review, CI failure triage and repair, release verification, and post-deploy signals, so the system improves from what happens after merge.
Prototype fast, then harden: Get a new workflow running in days, prove it on real tickets with real squads, and turn what holds up into production infrastructure.
Run AI in production properly: Agents in production take more than an API call. Own the eval sets, LLM-as-a-judge grading, versioning, tracing and dashboards that tell us whether a workflow change made things better, including the hardest case: a change that passes CI and is still wrong. Track the numbers that matter (merge rate, rework, time-to-signal, cost per change, escaped defects) and make them visible to engineers and leadership.
Make autonomy safe: Design sandboxing, permissions, human checkpoints and guardrails proportional to risk, with privacy by design as the default. Health data, security and infrastructure changes get stronger controls; low-risk, easily verified work runs hands-off.
Lead AI-native engineering by example: Set the bar for AI-augmented engineering across the organization. Show in your own work what a pipeline-first engineer ships, and raise the craft of the engineers around you.
Drive adoption with the teams: Embed with squads and their AI DRIs, find where the pipeline breaks on real work, fix the system rather than the single output, and turn what works into paved paths, skills, templates and docs other engineers can extend.
Partner cross-functionally: Work with platform, developer productivity, security and privacy, AI infrastructure, mobile and backend squads, product and design, and engineering leadership to make trade-offs explicit and keep everyone moving on one system instead of five parallel ones.

Requirements

We'd love to hear from you if you are:

An experienced builder: Building and operating production systems that other engineers depend on, including developer tooling, internal platforms, or AI infrastructure at scale. We weigh demonstrated outcomes over years.
Proven with agentic loops in production: You have built and operated agentic coding workflows or autonomous loops in a real engineering organization, beyond demos: background agents producing PRs, automated review, CI repair, test generation, or similar, with adoption and measured results.
A whole-lifecycle thinker: You reason about specification, review, testing, CI/CD, release and operations as one system, and you know where the bottleneck moves when code generation gets cheap.
A technical leader: You set direction across teams you don't manage, write the designs others build on, and are trusted with the hard calls on architecture and risk.
Strong on fundamentals: mobile domain or backend APIs, concurrency, distributed systems, testing, debugging and reliability. You treat AI output as a draft and can show how you verify it.
Technically versatile: Fluency in one domain of backend, iOS, or Android, with a stretch into others. You use the tools available to work across platforms and pick up new stacks quickly.
Security and privacy conscious: You understand the responsibility of handling sensitive personal data and of giving agents access to real systems, and you design for both from the start.
High agency: You thrive in ambiguity and shape the requirements yourself through experimentation.
Collaborative and resilient: You bring teams along, take feedback from engineers who are skeptical, share credit, and keep going when experiments fail or the tooling changes under you. You communicate clearly with engineers, managers and non-engineering partners.

Would be a benefit

You don't need all of these, but they're nice signals of fit:

Experience with coding agents at depth: skills, MCP servers, hooks, sub-agent orchestration, headless runs.
Built evaluation harnesses or benchmarks for coding agents, or LLM-as-judge grading tied to build and test outcomes.
Experience with sandboxed execution at scale: ephemeral dev environments, VM or container fleets, macOS build infrastructure.
Background in developer productivity measurement (DORA, SPACE, DX Core 4) and in turning metrics into decisions without turning them into targets.
Shipped to mobile apps or other environments with slow, expensive feedback loops.
Experience in digital health, wearables, MedTech, or other privacy-sensitive or regulated products.
Contributions to open-source AI projects, or a portfolio of projects built on the latest agent capabilities.
Mentored engineers or led an engineering community of practice.

What we offer

Competitive salary
Lunch benefit
Wellness benefit
Flexible working hours
Collaborative, smart teammates
An Oura ring of your own
Wellness Time Off

Benefits vary by country of employment. If this sounds like the next step for you, please send us your application and CV as soon as possible. We aim to start interviewing as soon as suitable candidates are found.

Oura is proud of its equal opportunity workplace. We celebrate diversity and are committed to creating an inclusive environment for all employees. Individuals seeking employment at Oura are considered without regard to age, ancestry, color, gender (including pregnancy, childbirth, or related medical conditions), gender identity or expression, genetic information, marital status, medical condition, mental or physical disability, national origin, protected family care or medical leave status, race, religion (including beliefs and practices or the absence thereof), sexual orientation, military or veteran status, or any other characteristic protected by federal, state, or local laws. We will not tolerate discrimination or harassment based on any of these characteristics.

We will work to ensure individuals with disabilities are provided reasonable accommodation to participate in the interview process, to perform essential job functions, and to receive other benefits and privileges of employment.

To all recruitment agencies: Oura does not accept agency resumes. Please do not forward resumes to our jobs alias, Oura employees, or any other organization's location. Oura is not responsible for any fees related to unsolicited resumes.

Подходит ли тебе эта вакансия?

Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату

Ключевые навыки

AI Agents
LLM-as-a-judge
CI/CD
Распределенные системы
Concurrency
Automated Testing
Debugging
Observability
Sandboxing
MCP Servers
DORA
SPACE

Оценка зарплаты

128 000USDв год

Чаще всего от 113 000 до 159 000