Il quartier generale: remoto, US GitLab è la piattaforma di orchestrazione intelligente per DevSecOps. GitLab consente alle organizzazioni di aumentare la produttività degli sviluppatori, migliorare l'efficienza operativa, ridurre il rischio di sicurezza e conformità e accelerare la trasformazione digitale. Oltre 50 milioni di utenti registrati e oltre il 50% della fiducia di Fortune 100* GitLab per spedire software migliori e più sicuri più velocemente. Gli stessi principi incorporati nei nostri prodotti si riflettono nel modo in cui funziona il nostro team: abbracciamo AI come moltiplicatore di produttività di base, con tutti i membri del team che si aspettano di incorporare AI nei loro flussi di lavoro giornalieri per guidare efficienza, innovazione e impatto. GitLab è dove le carriere accelerano, l'innovazione fiorisce, e ogni voce è valutata. La nostra cultura ad alte prestazioni è guidata dai nostri valori e scambio di conoscenze continuo, che consente ai nostri membri del team di raggiungere pienamente il loro potenziale collaborando con i leader del settore per risolvere problemi complessi. Co-creare il futuro con noi come costruiamo la tecnologia che trasforma il mondo sviluppa software. *Fortune 500® è un marchio registrato di Fortune, limitato

Come Ingegnere IA di GitLab, aiuterai a costruire la base per la trasformazione di GitLab in una società IA-first. A seguito della comunicazione al Direttore, Enterprise AI, sarai un leader tecnico responsabile della fornitura di soluzioni AI interne che guidano risultati aziendali misurabili. Costruire cose veloci, ma non è abbastanza da solo. Questo ruolo inizia con la comprensione del vero problema: mappare come il lavoro si muove tra team, strumenti e handoff, identificare il vero vincolo, e convalidare se AI è la soluzione giusta prima di iniziare lo sviluppo. Da lì, potrai prendere la proprietà dalla scoperta attraverso l'implementazione, combinando le forti competenze ingegneristiche con il pensiero dei sistemi e la comprensione aziendale. La tua prima attenzione sarà su Sales, Marketing e Supporto Clienti, dove avrai inglobato le soluzioni AI in sistemi chiave e flussi di lavoro.

• Progettare, sviluppare e spedire rapidamente soluzioni AI-powered, fornendo prototipi di lavoro in giorni, non mesi, con un focus sui risultati pratici e valore commerciale misurabile. • Migliorare il flusso organizzativo attraverso soluzioni di costruzione che riducono le strozzature, riducono i tempi di consegna e aumentano il flusso. Misurare il successo utilizzando metriche di flusso accanto all'adozione e ROI. • integrare le capacità AI in sistemi e flussi di lavoro esistenti utilizzando API, strumenti di orchestrazione e piattaforme AI moderne, tra cui GitLab Duo Agent Platform, ove opportuno. L'obiettivo giusto vince, sia che si tratti di codice personalizzato, una piattaforma, o un prompt ben realizzato. • Essere Customer Zero: sfruttare e mostrare le possibilità di GitLab's AI offre ove possibile, alimentando insightsworld use insights back a R&D. • Partner strettamente con le parti interessate attraverso le funzioni per comprendere i vincoli reali. Chiedi le giuste domande, le prospettive tecniche e non tecniche, e allinearsi ai risultati prima di saltare alle soluzioni. • Definire e tracciare le proprie soluzioni.

• Un Technologo di Heart - In realtà investito in tecnologia, il fondamento e l'avanguardia in misura uguale. Sei così eccitato da una ben progettata integrazione API come sei dalla più recente versione modello di fondazione. Si raggiunge per la soluzione più semplice che risolve il problema bene, piuttosto che forzare nuove tecnologie quando approcci provati farebbe. AI è una parte potente del vostro toolkit, ma si trova in cima a solidi fondamentali ingegneristici, non al loro posto. • Complete, Confident Coding Skills - È possibile costruire soluzioni di lavoro end-to-end, scrivere codice pulito e manutenibile e debug in modo efficace. Se le vostre competenze sono stati affinati in un ruolo di ingegneria tradizionale, attraverso l'edilizia automazioni, o progetti di spedizione, ciò che conta è che è che è possibile fornire lavoro di qualità produttiva indipendente. • AI & LLM Technical Depth - Forte competenza in almeno un moderno linguaggio di scriptining (Python, JavaScript, a expting system, a exption-explication-uptain-

• Modelli di architettura agentica: uso degli strumenti, orchestrazione multi-agent, disegni human-in-the-loop, guardrail, quadri di valutazione e modelli di affidabilità di produzione.Fleency pratica in tutto l'ecosistema LLM: esperienza pratica con modelli di Anthropic, OpenAI, alternatore open-source