Inżynier backendu, Graf wiedzy (Rust)

GitLab to inteligentna platforma orkiestracyjna dla DevSecOps. GitLab umożliwia organizacjom zwiększenie produktywności programistów, poprawę efektywności operacyjnej, zmniejszenie ryzyka bezpieczeństwa i zgodności oraz przyspieszenie transformacji cyfrowej. Ponad 50 milionów zarejestrowanych użytkowników i ponad 50% osób z listy Fortune 100* ufa GitLabowi, aby szybciej dostarczać lepsze i bezpieczniejsze oprogramowanie.

Te same zasady wbudowane w nasze produkty znajdują odzwierciedlenie w sposobie pracy naszego zespołu: traktujemy sztuczną inteligencję jako główny czynnik zwiększający produktywność, a od wszystkich członków zespołu oczekuje się włączania sztucznej inteligencji do swoich codziennych przepływów pracy, aby zwiększyć wydajność, innowacyjność i wpływ. GitLab to miejsce, w którym kariera przyspiesza, kwitną innowacje, a każdy głos jest ceniony. Nasza kultura wysokiej wydajności opiera się na naszych wartościach i ciągłej wymianie wiedzy, umożliwiając członkom naszego zespołu osiągnięcie pełnego potencjału podczas współpracy z liderami branży w celu rozwiązywania złożonych problemów. Współtwórz z nami przyszłość, budując technologię, która zmienia sposób, w jaki świat rozwija oprogramowanie.

* Fortune 500® jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Fortune Media IP Limited, używanym na podstawie licencji. Roszczenie oparte na danych GitLab. Fortune 100 odnosi się do 20% najlepszych firm z listy Fortune 500 2025, opublikowanej w czerwcu 2025. Fortune i Fortune Media IP Limited nie są powiązane z produktami ani usługami GitLab ani nie wspierają ich.

Jako średniozaawansowany inżynier zaplecza w zespole GitLab Orbit pomożesz zbudować i obsługiwać usługę danych grafowych, która obsługuje agentów GitLab Duo, analitykę i funkcje na poziomie architektury we wdrożeniach GitLab.com, dedykowanych i samodzielnie zarządzanych. Dołączysz do zespołu Rust-first, który ceni przejrzystą własność, przemyślany projekt systemu i rygorystyczne myślenie o danych i niezawodności.

Usługa Graf wiedzy to backend Rusta, który tworzy wykres właściwości na podstawie cyklu życia oprogramowania GitLab (SDLC) i danych kodu. Wykorzystuje ClickHouse, NATS JetStream i platformę Data Insights. Udostępnia bezpieczne zapytania do wykresów i narzędzia MCP używane przez agentów AI oraz funkcje produktów. Na tym stanowisku będziesz dostarczać funkcje i ulepszenia w dobrze określonych obszarach, poznawać szerszą architekturę oraz przyczyniać się do niezawodności, obserwowalności i gotowości operacyjnej.

W pierwszym roku przejmiesz na własność określone komponenty lub funkcje (na przykład części potoku indeksowania SDLC lub ścieżki zapytań). Pomożesz ograniczyć pojedyncze punkty awarii dzięki lepszym testom i elementom Runbook, a także pomożesz zespołowi w dostarczaniu usług analitycznych, które będą łatwiejsze w utrzymaniu i ewolucji w czasie.

Co zrobisz

• Wdrażaj i iteruj funkcje zaplecza w usłudze Graf wiedzy opartej na Rust, w tym zmiany w silniku zapytań, SDLC i przepływach indeksowania kodu oraz punktach końcowych API (w tym punktach końcowych MCP) pod kierunkiem starszych i personelu inżynierów.

• Utrzymuj integrację pomiędzy Knowledge Graph a resztą platformy GitLab, pracując w obszarach związanych z GitLab Rails, platformą Data Insights (Siphon, NATS, ClickHouse) i platformą agentów GitLab Duo.

• Weź udział w dyskusjach na temat projektu systemu, proponując opcje, zadając pytania i dokumentując decyzje, ze szczególnym uwzględnieniem niezawodności, skalowalności i łatwości konserwacji w przypadku obciążeń związanych z wykresami analitycznymi.

• Popraw dojrzałość operacyjną usługi, dodając lub ulepszając metryki, rejestrowanie, elementy Runbook, alerty i drobne zadania związane z gotowością, a także uczestnicząc w rotacji dyżurów, stosownie do Twojego poziomu i doświadczenia.

• Współpracuj asynchronicznie z odpowiednikami zajmującymi się produktami, danymi, infrastrukturą, bezpieczeństwem i sztuczną inteligencją, aby wyjaśnić wymagania, dostosować zakres i bezpiecznie dostarczać funkcje dla klientów i w sposób zrównoważony dla zespołu.

• Odpowiedzialnie korzystaj z przepływów pracy programistycznych wspomaganych sztuczną inteligencją (na przykład korzystając z agentów opartych na Grafie wiedzy i wewnętrznych narzędzi Duo) i udostępniaj zespołowi to, co sprawdza się, jednocześnie skupiając się na jakości i poprawności kodu.

• Weź udział w przeglądach kodu, sesjach dzielenia się wiedzą i dobieraniu partnerów w pary, aby uczyć się od innych i pomagać w utrzymaniu spójnych standardów w całej bazie kodu.

• W razie potrzeby wnoś wkład w cały stos, włączając okazjonalne prace w Ruby dla integracji Railsów i ścieżek autoryzacji lub drobne zmiany frontendu związane z funkcjami Grafu wiedzy (na przykład instalacja interfejsu użytkownika mapy architektury oprogramowania).

Co przyniesiesz

• Doświadczenie zawodowe w budowaniu i utrzymywaniu systemów zaplecza w środowisku produkcyjnym, ze zrozumieniem niezawodności, łatwości konserwacji i sposobów wspierania usług w czasie (na przykład reakcja na incydenty i działania następcze).

• Biegłość w co najmniej jednym nowoczesnym języku backendowym i duże zainteresowanie Rustem, albo z wcześniejszym doświadczeniem w Rust, albo z wyraźnymi dowodami, które możesz szybko rozwinąć i dostarczyć w oparciu o Rust, wrażliwą na wydajność bazę kodu.

• Pewna ekspozycja na rozproszone systemy danych lub systemy analityczne (na przykład bazy danych OLAP, przesyłanie wiadomości w stylu Kafka lub NATS lub potoki przechwytywania zmian (CDC)) lub silna motywacja do rozwijania tych umiejętności na tym stanowisku.

• Zainteresowanie grafowym modelowaniem danych i wzorcami zapytań (wykresy właściwości, przechodzenia wieloetapowe (n-przeskoki), agregacje) oraz chęć poznania narzędzi i koncepcji używanych w Grafie wiedzy na przestrzeni czasu.

• Praktyczne doświadczenie (lub duże zainteresowanie) wykorzystaniem narzędzi AI w codziennym rozwoju, wraz z przemyślanym podejściem do sprawdzania wyników i integrowania sztucznej inteligencji z przepływem pracy.

• Nastawienie niezależne od języka i dowody na to, że w razie potrzeby możesz wybrać nowe języki i struktury (na przykład Ruby, Go lub TypeScript/Vue, gdzie praca dotyka sąsiednich systemów).

• Solidne podstawy projektowania systemów na Twoim poziomie, w tym umiejętność uzasadniania kompromisów, zadawania dobrych pytań i dostosowywania prac wdrożeniowych do udokumentowanych decyzji dotyczących architektury.…

Źródło: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/157191-backend-engineer-knowledge-graph-rust)