Senior Backend Engineer

Будущее ИИ — будь то обучение или оценка, классическое машинное обучение или агентные рабочие процессы — начинается с высококачественных данных. В HumanSignal мы создаем платформу, которая обеспечивает создание, курирование и оценку этих данных. От дообучения базовых моделей до проверки поведения агентов в продакшене — наши инструменты используются ведущими командами по ИИ для обеспечения того, чтобы модели были основаны на реальных сигналах, а не на шуме. Наш продукт с открытым исходным кодом, Label Studio, стал де-факто стандартом для маркировки и оценки данных в различных модальностях — от текста и изображений до временных рядов и агентов в средах. Имея более 250 000 пользователей и сотни миллионов маркированных образцов, это самое широко используемое решение OSS для команд, работающих над созданием систем ИИ. Label Studio Enterprise опирается на эту популярность, предоставляя функции безопасности, совместной работы и масштабируемости, необходимые для поддержки критически важных конвейеров ИИ — обеспечивая все: от наборов данных для обучения моделей до тестовых наборов для оценки и циклов непрерывной обратной связи. Мы начали работать до того, как базовые модели стали мейнстримом, и сейчас мы удвоим усилия, поскольку ИИ захватывает мир. Если вы хотите помочь ведущим командам по ИИ создавать более умные и точные системы — мы будем рады поговорить. Это роль продуктового инженера: не «строить то, что вам сказали», а формировать то, что мы строим — брать на себя ответственность за проблему, предлагать решения и добиваться результатов, которые имеют значение для пользователей и бизнеса.

О роли Мы ищем старшего бэкенд-инженера с продуктовым видением. Вы будете проектировать и эксплуатировать сервисы на Python/Django, которые масштабируют рабочие процессы маркировки и оценки: чистые контракты API, надежные модели данных, эффективные фоновые задания и стабильная производительность. Вы будете рано сотрудничать с PM/Design/FE для определения проблем, прототипирования для обучения и принятия прагматичных решений по объему работ — чтобы сложные рабочие процессы казались пользователям простыми, надежными и быстрыми.

Обязанности

• Проектирование, создание и эксплуатация бэкенд-сервисов/API на Python/Django с использованием Postgres/Redis.
• Ответственность за результаты, а не за задачи: уточнение объема работ, предложение компромиссов и предоставление инкрементов, которые быстро и безопасно приносят ценность.
• Моделирование данных и создание миграций; настройка запросов и кеширования; управление фоновыми заданиями/очередями для высоконагруженных рабочих процессов.
• Развитие контрактов API с FE; поддержание ясности, версионности и устойчивости интерфейсов к изменениям.
• Повышение надежности и производительности (тайм-ауты, повторные попытки, идемпотентность, ограничение скорости, пагинация, обратное давление).
• Реализация безопасных, мультиарендных шаблонов: аутентификация, разрешения/RBAC, аудируемость и безопасные границы данных.
• Вклад в стратегию тестирования (модульное/интеграционное), обработку ошибок и режимы graceful failure.
• Сотрудничество с поддержкой для расследования производственных проблем и превращения полученных уроков в исправления и предотвращение.
• Взаимодействие с нашим сообществом open-source (issues, discussions) для понимания реальных потребностей и улучшения опыта разработчиков.
• Участие в обсуждениях архитектуры и код-ревью; наставничество коллег и улучшение шаблонов во всей кодовой базе.

Что вы принесете

• Опыт работы на уровне Senior по созданию производственных бэкендов на Python/Django (или близком аналоге) и SQL.
• Сильное продуктовое чутье: вы принимали решения по объему работ/компромиссам и итерировали на основе реального использования и обратной связи.
• Глубокие знания в проектировании REST API, реляционном моделировании, миграциях и настройке производительности.
• Опыт работы с фоновой обработкой/очередями (например, воркерами на базе Celery/RQ/Kafka) и операционными вопросами.
• Четкие навыки письменного общения на уровне Senior IC — лаконичные RFC/PRD, действенные обзоры и четкие записи решений.
• Желательно: знакомство с GraphQL; Kafka/streaming; Spark/BigQuery; опыт работы с безопасностью/соответствием требованиям; мультирегиональные архитектуры.

Наш стек

Python/Django, JS/TS, React, OpenAI API, Spark, BigQuery, Kafka, Jest, Cypress, AWS, Kubernetes, Postgres, Redis.

Как мы строим

Trunk-based development с небольшими, проверяемыми PR; feature flags для безопасных развертываний; сильные код-ревью; прагматичное тестирование; и тесное сотрудничество с Product/Design/Support.

Как мы работаем

В HumanSignal мы следуем шестинедельному циклу, известному как "Build and Ship" (Создание и Отправка), за которым следует "Cooldown" (Остывание). В течение первых четырех недель команда сосредоточена на создании новых функций и отправке улучшений. Мы также по очереди назначаем небольшую группу для обработки клиентской поддержки, гарантируя, что каждый остается в контакте с реальными потребностями пользователей, и мы можем быстро реагировать на проблемы. После этих четырех недель у нас есть двухнедельный период "Cooldown". Это время, когда мы занимаемся техническим долгом, совершенствуем наши процессы интеграции и завершаем те затяжные задачи, которые никогда не вписывались в обычные спринты, но действительно помогают нам чувствовать себя хорошо в отношении нашей кодовой базы и рабочих процессов.

Местоположение и компенсация

В HumanSignal мы платим на основе региональных рыночных диапазонов компенсации по всему миру. Мы нанимаем на эту должность в Северной и Южной Америке, а также в Европе. Диапазон базовой денежной компенсации составляет от 140 000 до 200 000 долларов США. Эти диапазоны предоставляются на основе рыночных данных и указаны добросовестно. Окончательные детали предложения определяются несколькими факторами, включая опыт кандидата, экспертизу, а также применимые отраслевые знания, и могут отличаться от указанных выше диапазонов оплаты.