Ведущий DevOps / Platform Lead (AI-First DevEx)

Что предстоит делать

Lead DevOps / Platform Lead OnTarget Labs — ведущая международная компания по разработке программных продуктов. Мы создаём продуктовые линейки следующего поколения мирового уровня. Компания ищет Lead DevOps / Platform Lead, AI-First DevEx, который присоединится к нашей инновационной продуктовой команде на полную ставку с работой УДАЛЁННО. Предоставляется множество возможностей для профессионального роста и командировок за рубеж. Присоединяйтесь к нашей дружной команде IT-специалистов прямо сейчас! Описание продукта Быстрорастущая B2B SaaS-платформа в сфере управления недвижимостью в США. Наша платформа поддерживает сложные multi-tenant рабочие процессы, интеграции, платежи и операционные процессы, на которые реальный бизнес полагается каждый день. По мере нашего роста мы инвестируем в современные инженерные основы, опыт разработчиков, AI-first разработку и AI-оркестрацию, чтобы помочь продуктовым командам выпускать продукт быстрее, безопаснее и с большей уверенностью. Мы находимся на раннем этапе формализации нашей платформенной инженерной функции и ищем hands-on лидера платформы, который сформирует инженерный фундамент для непрерывной поставки, более сильного опыта разработчиков, лучшей наблюдаемости и практичного внедрения AI-first подхода. Роль Эта роль сосредоточена на hands-on платформенной инженерии, опыте разработчиков и технической ответственности уровня лида на всём пути от разработки до продакшена. Вы будете создавать общие возможности, практичные paved roads и помогать продуктовым инженерным командам создавать, выпускать и эксплуатировать надёжное ПО быстрее, безопаснее и увереннее. Что вы будете делать • Формировать и продвигать практичный roadmap платформы по направлениям CI/CD, автоматизации релизов, окружений, наблюдаемости, рабочих процессов разработчиков и инженерной производительности. • Создавать внутренние инструменты, paved roads, шаблоны, автоматизацию и переиспользуемые паттерны, которые делают правильный инженерный путь самым простым путём. • Улучшать локальную разработку, процессы деплоя, надёжность окружений и видимость продакшена во всех продуктовых инженерных командах. • Повышать уверенность в поставке за счёт автоматизированной валидации, сигналов качества, release guardrails и более быстрых циклов обратной связи из продакшена. • Работать в партнёрстве с продуктовыми инженерными командами, чтобы выявлять трения в поставке и превращать их в улучшения платформы. • Относиться к инженерным командам как к внутренним клиентам и применять мышление «платформа как продукт», ориентированное на адоптацию и измеримый эффект. • Использовать сигналы DORA, DX и инженерной производительности для выявления трения, приоритизации работ по платформе и измерения улучшений. • Помогать выстраивать практичные AI-first рабочие процессы разработчиков в написании кода, отладке, ревью и документации, используя такие инструменты, как Claude Code, AI coding agents, MCP-подключённые рабочие процессы и автоматизацию на основе LLM там, где они приносят реальную пользу. • Повышать инженерные стандарты через парную работу, design reviews, code reviews, техническое наставничество и практические примеры. • Сегодня лидировать через влияние, с потенциалом вырасти в формальное руководство платформой по мере становления этой функции. Что вы привносите • Отличные навыки устной и письменной коммуникации на английском языке • 7+ лет опыта в platform engineering, developer experience, engineering productivity, внутреннем инструментарии, CI/CD или смежных областях. • Опыт создания или существенного улучшения платформенной функции, DevEx-функции или общей инженерной платформы. • Практическая инженерная глубина: вы сами строите системы, за которые выступаете. • Опыт создания paved roads, внутренних инструментов, автоматизации, переиспользуемых паттернов или процессов поставки, которыми пользуются инженерные команды • Сильное понимание CI/CD, автоматизации релизов, наблюдаемости, окружений и производственных операций в реальной SaaS-среде. • Способность продвигать кросс-командные технические цели, не дожидаясь, пока будут определены все детали • Способность завоёвывать доверие инженеров, руководителей и кросс-функциональных партнёров через чёткую коммуникацию и сильное техническое суждение. • Практичный подход к AI-first разработке, ориентированный на реальные инженерные процессы, а не на хайп • Степень бакалавра в области информационных систем, компьютерных наук или смежной области Технологии и инструменты AWS обязателен. Мы работаем на AWS, и вы строили и эксплуатировали системы на нём, используя такие сервисы, как VPC, ECS, EC2, S3, IAM, Lambda и CloudWatch. Сильные кандидаты также будут иметь практический опыт работы с несколькими из следующих: • Go, Python, C# или аналогичные языки, ориентированные на платформенную разработку. • Kubernetes или платформы оркестрации контейнеров. • Terraform или аналогичные инструменты infrastructure-as-code. • Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions, ArgoCD или аналогичные платформы CI/CD и поставки. • Datadog, CloudWatch, Grafana или аналогичные платформы наблюдаемости. • Метрики DORA, DX или инженерной производительности, включая такие инструменты, как LinearB, GetDX или аналогичные. • LLM и инструменты AI-разработки, такие как Claude Code, AI coding agents, MCP-подключённые рабочие процессы или связанная автоматизация. Будет плюсом • Опыт production-grade разработки на Go. • Поставка решений для C# / .NET на Windows-инфраструктуре или её модернизация. • Опыт работы с TypeScript, React или фронтенд-платформой. • Внутренние developer-порталы, скаффолдинг сервисов, golden paths или практики «платформа как продукт». • Модернизация legacy-систем в зрелой production SaaS-среде. • Fintech, payments, бухгалтерия, eCommerce, управление недвижимостью или другие домены с интенсивными транзакционными рабочими процессами. • Безопасность, контроль доступа, поставка с учётом комплаенса или policy-as-code. Как выглядит успех • У продуктовых инженерных команд есть более чёткие paved roads для создания, тестирования, деплоя и эксплуатации сервисов. • CI/CD, окружения и релизные процессы становятся надёжнее и проще в использовании. • Наблюдаемость и циклы обратной связи из продакшена повышают уверенность в поставке. • AI-first рабочие процессы разработчиков становятся практичными, повторяемыми, вызывающими доверие и привязанными к реальным инженерным результатам. • Работы по платформе приоритизируются на основе реальных инженерных трений и измеримого эффекта.

Что предлагаем