GitLab rozwija platformę DevSecOps opartą na sztucznej inteligencji, która łączy tworzenie oprogramowania, bezpieczeństwo i operacje w jednym środowisku. Produkty firmy obsługują zarządzanie kodem źródłowym, tworzenie oprogramowania wspomagane przez AI, automatyzację CI/CD, zapewnianie zgodności z wymaganiami oraz zarządzanie podatnościami w całym cyklu dostarczania oprogramowania. GitLab pomaga organizacjom koordynować procesy pracy zespołów inżynieryjnych, bezpieczeństwa i operacyjnych, a także sprawniej dostarczać oprogramowanie. Osoby poszukujące pracy w GitLab mogą znaleźć możliwości związane z inżynierią oprogramowania, infrastrukturą chmurową, cyberbezpieczeństwem, sztuczną inteligencją, rozwojem produktów i innymi obszarami wspierającymi zunifikowaną platformę.
Dyrektor ds. inżynierii analitycznej w GitLab (praca zdalna, USA)
Kieruj zespołem inżynierii analitycznej GitLab i kształtuj strategię danych dla platformy DevSecOps. Twórz zaufane modele semantyczne, narzędzia BI i aplikacje danych wykorzystujące AI.
Stany Zjednoczone139 200 $ – 285 600 $ / rok
ZdalniePełny etatLeadWymagany Język: angielskiInżynier analitykiOpis
- Kieruj ośmioosobowym zespołem podlegającym wiceprezesowi ds. danych i analiz.
- Wyznaczaj kierunek rozwoju organizacji danych i nadzoruj jej decyzje techniczne.
- Współpracuj z zespołami inżynierii danych, data science, IT oraz liderami biznesowymi.
- Opracowuj i utrzymuj zaufany model semantyczny z zarządzanymi wskaźnikami i definicjami biznesowymi.
- Twórz zbiory danych do ewaluacji i zbiory referencyjne, aby oceniać jakość odpowiedzi i wykrywać regresje.
- Monitoruj wykorzystanie modelu semantycznego i narzędzi AI za pomocą telemetrii.
- Opracuj system wyboru modeli, który kieruje zadania do różnych LLM, równoważąc koszty i jakość.
- Zarządzaj modelowaniem danych i wyselekcjonowanymi zbiorami danych do samoobsługi, w tym odpowiedzialnością za dane, kontraktami danych, testowaniem i dokumentacją.
- Określ zasady dostępu AI do danych za pośrednictwem BI, Claude, serwerów MCP i agentów Slack.
- Wyznacz strategię dla korporacyjnego BI i narzędzi samoobsługowych, obejmującą ewaluację, wdrażanie i koszty.
- Twórz zasoby do samodzielnej pracy, takie jak umiejętności Claude, dokumentacja i prowadzone przepływy pracy.
- Twórz ogólnofirmowe aplikacje danych, które łączą dane Snowflake, API, analizę AI oraz zapis wyników do Postgres lub Snowflake.
- Ustanawiaj standardy inżynieryjne dotyczące bezpieczeństwa aplikacji, uwierzytelniania, testowania, wdrażania i monitorowania.
- Wyznacz długoterminową mapę drogową i model operacyjny wspierające strategię firmy.
- Zatrudniaj, rozwijaj i zatrzymuj wysoko wydajny zespół liczący osiem osób.
- Korzystaj z GitLab i GitLab Duo w procesach pracy z danymi jako jeden z pierwszych wewnętrznych użytkowników oraz przekazuj opinie zespołom produktu i inżynierii.
Wymagania
- Co najmniej 12 lat doświadczenia w inżynierii analitycznej, inżynierii danych lub BI.
- Co najmniej 5 lat doświadczenia w kierowaniu zespołami.
- Co najmniej 2 lata doświadczenia w zarządzaniu menedżerami lub starszymi liderami.
- Dogłębna znajomość modelowania danych i warstw semantycznych, takich jak dbt Semantic Layer, widoki semantyczne Snowflake, LookML lub Cube.
- Bardzo dobra znajomość dbt, w tym testowania i CI/CD w projektach obejmujących wiele zespołów.
- Praktyczne doświadczenie w tworzeniu dostępu do danych opartego na LLM, obejmujące zamianę tekstu na SQL, agentów, serwery MCP, ewaluacje i telemetrię jakości odpowiedzi.
- Zaawansowana znajomość agentów AI do programowania, takich jak Claude Code.
- Ekspercka znajomość SQL i duże doświadczenie w pracy ze Snowflake.
- Praktyczna znajomość Pythona.
- Duże doświadczenie w zarządzaniu danymi, obejmujące jakość danych, ich pochodzenie, certyfikowane zbiory danych oraz kontrolę dostępu, taką jak RBAC, dostęp do wierszy i zasady maskowania.
- Udokumentowane doświadczenie w prowadzeniu międzyfunkcyjnych inicjatyw dotyczących danych od strategii po wdrożenie i mierzalny wpływ biznesowy.
- Doświadczenie w pracy z korporacyjnymi narzędziami BI i samoobsługowymi na dużą skalę.
- Umiejętność korzystania z GitLab i efektywnej pracy w całkowicie zdalnej, asynchronicznej firmie, znajomość kompetencji GitLab dotyczących pracy zdalnej oraz działanie zgodnie z wartościami firmy.
- Dodatkowym atutem będzie: doświadczenie z narzędziami do routingu LLM lub bramami modeli oraz zarządzaniem kosztami modeli.
- Dodatkowym atutem będzie: doświadczenie z Tableau, Omni lub migracją platform BI.
- Dodatkowym atutem będzie: doświadczenie w tworzeniu aplikacji internetowych z użyciem narzędzi takich jak React, TypeScript i Postgres.
- Dodatkowym atutem będzie: doświadczenie w zarządzaniu danymi kluczowymi dla finansów lub przychodów.
Benefity
- Świadczenia wspierające zdrowie, finanse i dobrostan.
- Elastyczny płatny urlop.
- Grupy zasobów dla członków zespołu.
- Wynagrodzenie w formie akcji i program zakupu akcji przez pracowników.
- Fundusz rozwoju i podnoszenia kwalifikacji.
- Urlop rodzicielski.
- Praca zdalna na wszystkich stanowiskach.
- AI zintegrowana z codziennymi procesami pracy jako narzędzie zwiększające produktywność.