Staff Software Engineer, Cloud Architecture & Engineering Velocity

О позиции

Позиция входит в группу senior engineers, отвечающих за архитектуру приложений платформы. Вы станете основным архитектором по cloud architecture, automation и интеграции AI в runtime, delivery layer и software delivery lifecycle. Платформа использует полностью AWS, микросервисную архитектуру и ежедневно развертывает новые фичи как SaaS-решение. Текущая инфраструктура обрабатывает более 1500 сайтов в 24 странах с 1.5 миллиардом уникальных посетителей ежемесячно.

Чем заниматься

• Архитектура и автоматизация облака AWS: CI/CD пайплайны, infrastructure as code, compute, event-driven patterns
• Проектирование сервисов и API, идентичности (SAML, SSO, MFA, OAuth, Okta), шлюзов (NGINX, AWS API Gateway)
• Создание paved roads, reference architectures и reusable компонентов с guardrails для разработчиков
• Мониторинг production: модельные сигналы (latency, drift, failure modes), delivery-layer сигналы (agentic traffic, abuse)
• Ускорение time-to-market через self-service build, deploy и scale capabilities
• Разработка AI-native cloud инфраструктуры для inference, vector storage, model routing и caching
• Защита данных в multi-tenant системах: tenant-scoped retrieval, data isolation, prompt/response auditing
• Проектирование AI gateway, governance и observability слоя с FinOps для inference-heavy workloads
• Мониторинг AI и agentic traffic от edge до content APIs
• Оборона против AI-driven атак: агрессивные crawlers, scraping, prompt injection, data exfiltration
• Монетизация AI доступа через структурирование delivery архитектуры с CDN/edge провайдерами
• Внедрение AI-ассистированной разработки в SDLC: coding assistants, test generation, incident-response copilots
• Установление CI/CD guardrails и quality gates для security и maintainability AI-generated кода

Что ждут

• Значительный опыт работы в роли Senior/Staff Software Engineer с архитектурой облачных систем
• Глубокие знания AWS экосистемы (EC2, Lambda, S3, RDS, EKS и другие сервисы)
• Практический опыт с Infrastructure as Code (AWS CDK, Terraform)
• Понимание CI/CD инструментов и практик DevOps
• Опыт проектирования microservices и event-driven архитектур
• Знание паттернов безопасности (SAML, SSO, OAuth, MFA, API Gateway)
• Понимание AI/ML инфраструктуры и принципов работы inference services
• Опыт работы с edge computing и CDN решениями (CloudFlare, Akamai, CloudFront)
• Бэкграунд в FinOps или cost optimization для cloud workloads
• Опыт влияния на технические решения без прямой подотчётности
• Способность работать с AI-native applications и агентными системами

Будет плюсом

• Опыт работы с Amazon Bedrock или подобными managed AI services
• Знание векторных баз данных и систем поиска (vector databases)
• Опыт защиты от scraper/bot атак и bot management решений
• Практика с agentic AI systems и autonomous agents
• Опыт разработки observability platforms
• Знание GDPR/CCPA и требований к data residency
• Бэкграунд в медиаиндустрии или publishing платформах

Условия

• Возможность быть ключевым архитектором одной из ведущих контент-платформ мира медиа
• Работа с технологическими вызовами будущего: AI-native infrastructure и agentic systems
• Высокий уровень автономии и influence без direct ownership team
• Конкурентная зарплата и пакет benefits в США
• Коллектив сильных senior/staff инженеров с high bar к качеству
• Доступ к современным технологиям и best-of-breed решениям вместо monolithic frameworks
• Фокус на developer productivity и sustainable speed (security/reliability/cost)
• Участие в стратегических технических решениях компании

Навыки

• AWS
• Cloud Architecture
• Infrastructure as Code
• Terraform
• AWS CDK
• CI/CD
• Microservices
• API Design
• OAuth
• SAML
• OKTA
• Nginx
• AWS API Gateway
• Lambda
• Docker
• Kubernetes
• Event-Driven Architecture
• DevOps
• Security
• FinOps
• Edge Computing
• CDN
• AI Infrastructure
• Model Serving
• Observability
• Python
• Go
• System Design

Могут спросить на собеседовании

1. Как бы вы спроектировали multi-tenant безопасную infrastructure для AI inference workloads?
2. Опишите ваш подход к балансировке между скоростью разработки (developer velocity) и требованиями безопасности (security guardrails).
3. Какие метрики вы бы отслеживали для измерения эффективности cloud platform и как они связаны с business outcomes?
4. Как вы будете обеспечивать защиту от AI-driven scraping и attack patterns без блокировки легитимного использования?
5. Опишите ваш процесс принятия решений по выбору между построением own решения vs использование managed services.