Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior Backend Engineer (Python), Agent Developer: Flow Components
Исключительная вакансия в одной из лучших remote-first компаний мира. Работа над передовыми технологиями (AI Agents) и прозрачные процессы делают это предложение крайне привлекательным для опытных инженеров.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в области AI-агентов, проектирования сложных API и работы с монолитной архитектурой GitLab. Требуется опыт уровня Senior и умение работать в распределенной международной команде.
Анализ зарплаты
Предлагаемая роль Senior уровня в глобальной компании как GitLab обычно предполагает компенсацию выше среднего по рынку, особенно в секторе AI/ML. Указанные рыночные оценки отражают уровень для опытных Python-разработчиков в международных продуктовых компаниях.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в gitlab уже сейчас
Присоединяйтесь к команде GitLab и создавайте будущее агентного ИИ — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Published time: 2026-08-23
Company name: GitLab
Title: Senior Backend Engineer (Python), Agent Developer: Flow Components
Grades: senior
Job description: Own Flow Registry features across the Duo Workflow Service and the GitLab monolith backend - the primitives behind GitLab's agentic AI. You design and review GraphQL and REST APIs with clear contracts for frontend clients, strengthen automated testing (RSpec and friends), and work with Product, UX and AI specialists on iterative delivery.
Location: Worldwide
Anywhere: Yes
Remote: Yes
Tags:
#python #backend #ai #agents #graphql #rest_api #postgresql #gitlab #remote #worldwide #senior #full_time
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Artificial Intelligence
- Python
- PostgreSQL
- GraphQL
- Backend Development
- REST API
- RSpec
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия сфокусирована на Duo Workflow и агентном ИИ, поэтому важно понимать принципы работы таких систем.
Как бы вы спроектировали систему оркестрации для AI-агентов, чтобы обеспечить надежность и масштабируемость в рамках монолитной архитектуры?
В описании указано проектирование контрактов для фронтенда.
Каковы ваши лучшие практики при проектировании GraphQL API для обеспечения обратной совместимости и производительности?
GitLab уделяет большое внимание качеству кода и тестированию.
Расскажите о вашем опыте работы с RSpec или аналогичными фреймворками: как вы подходите к тестированию сложных асинхронных процессов?
Работа предполагает взаимодействие с AI-специалистами и UX.
Опишите случай, когда вам приходилось идти на компромисс между технической сложностью реализации AI-фичи и требованиями UX/продукта.
GitLab — это огромный монолит на Ruby/Go, но здесь требуется Python для Duo Workflow.