Founding Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Фаундинг-инженер в ранний стартап, создающий AI-софт для корпоративных закупок. Нужно вести задачи от выявления потребностей клиента до продакшена, отвечать за frontend, backend и инфраструктуру, а также за архитектурное направление и инженерные практики.

Задачи

• Выявлять потребности клиентов и реализовывать продуктовые фичи end-to-end: frontend, backend, инфраструктура
• Строить AI-воркфлоу и общие основы для контекста агентов, использования инструментов и оценки
• Определять архитектурное направление и принимать решения по производительности, безопасности и developer experience
• Ревьюить код, написанный с помощью AI, и повышать качество продукта через частые релизы и обратную связь
• Участвовать в найме, код-ревью и инженерных практиках команды

Требования

• Не менее 3 лет опыта разработки и выпуска full-stack продакшн-софта с сильными инженерными навыками и ответственностью
• Продакшн-опыт с TypeScript и Python, включая приложения на Next.js
• Знакомство с React, PostgreSQL или Supabase и Vercel
• Практический опыт с продакшн LLM-приложениями, retrieval-системами и эмбеддингами, включая компромиссы по latency, стоимости и качеству
• Опыт проектирования надёжных LLM-воркфлоу с оценками, guardrails и observability
• Сильные основы frontend, backend, баз данных, API и инфраструктуры, опыт частого выпуска фич
• Опыт стартапа или предпринимательской разработки продукта, готовность работать руками в небольшой команде
• Опыт с real-time data pipelines, нормализацией данных и корпоративными интеграциями — плюс
• Опыт в procurement, ERP или корпоративных цепочках поставок — плюс

Условия

• Конкурентная зарплата и значимая доля в компании (equity)
• Работа в офисе в Берлине, преимущественно вживую с командой
• Visa sponsorship не предоставляется

Навыки

• TypeScript
• Python
• Next.js
• React
• PostgreSQL
• Supabase
• Vercel
• LLM
• retrieval systems
• embeddings
• guardrails
• observability
• real-time data pipelines
• data normalization
• enterprise integrations