Staff Software Engineer

О позиции

Samsara — пионер Connected Operations™ Cloud, платформы для анализа IoT-данных из миллиардов датчиков и камер. Компания обрабатывает 25+ триллионов данных ежегодно, растёт на 30%+ год к году с ARR почти $2B. Мы строим продукты будущего для физической экономики: мониторинг транспорта, безопасность видео, управление оборудованием и другими критическими инфраструктурами.</about> <parameter=responsibilities> • Взять на себя ответственность за технически сложные и критически важные области продукта • Определять и реализовывать техническую стратегию новых продуктов и платформенных возможностей • Проектировать и выпускать full-stack функции от бэкенда до UI • Создавать и масштабировать системы для AI-продуктов: ingestion, API, workflows • Поднимать стандарты команды через code/design reviews и менторство • Сотрудничать с продукт, дизайн и клиентскими командами для решения реальных проблем операторов

Будет плюсом

• Выпуск AI-powered фич в продакшене (LLM, агенты, рекомендательные системы)
• Комфорт с AI-augmented workflow (Cursor, LLM для кода)
• Операционные данные: телематика, сенсоры, work orders
• Наставничество сеньоров и влияние на инженерную культуру
• Open-source или side-проекты вне основной работы

Условия

• Автономия и возможность определять дорожную карту
• Работа над продуктами с реальным impact в физическом мире
• Культура роста и инклюзивности
• Начальный RSU grant без vesting cliff
• Performance refreshes opportunities
• Remote позиция (US residents only)

Навыки

• Go
• Python
• TypeScript
• JavaScript
• React
• API Design
• Backend Development
• Frontend Development
• Machine Learning
• AI
• System Design
• IoT

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о наиболее технически сложном продукте или системе, которую вы создавали с нуля. Как вы принимали архитектурные решения?
2. Приведите пример того, как вы трансформировали неоднозначную бизнес-проблему в четкий технический план с метриками успеха.
3. Как вы управляли амбициями и приоритетами при работе across multiple stakeholders или org units?
4. Опишите ваш опыт интеграции AI/ML capabilities в customer-facing продукты. Какие trade-offs вы делали?
5. Какой код-ревью или техническое решение изменило качество работы команды? Что вы внедрили как стандарт?