Usersnap разрабатывает AI-возможности в основе своего продукта: от автоматизированной настройки до интеллектуальных опросов, контекстного анализа и автоматической генерации отчетов на основе коннекторов. Мы ищем опытного AI Lead / Engineering Manager, который возглавит небольшую инженерную команду, отвечающую за эти возможности, и определит техническое направление развития.

Это роль игрока-тренера. Вы будете писать и ревьюировать код, принимать архитектурные решения и определять, что такое «хорошо» для разработки на базе AI. Вы также будете отвечать за координацию команды, сроки выполнения задач, распределение нагрузки и контроль их выполнения, чтобы запланированная работа была выполнена надежно и с производственным качеством.

Это полнофункциональная роль, ориентированная на инженерию. Она не связана с управлением продуктом: техническое лидерство само по себе является существенным, и вы будете сотрудничать с отделом продукта, а не поглощать его функции.

AI-функционал становится ключевым для продукта Usersnap и стратегии выхода на рынок, особенно по мере нашего выхода на более крупный рынок. Вы будете человеком, который гарантирует качественную реализацию.

Ваше непосредственное влияние в первые 3-6 месяцев:

• Вы установите четкий ритм работы команды: общие приоритеты, реалистичные сроки, видимое распределение нагрузки и проекты, которые будут доведены до запуска.
• Вы оцените текущее состояние кодовой базы, инструментов и практик, а также определите конкретные инженерные стандарты, охватывающие наблюдаемость, тестирование, безопасность и архитектуру.
• Вы запустите как минимум одну AI-функцию в производство вместе с командой, от прототипа до запуска, используя ограниченные по времени разработки AI.
• Вы наладите прочные рабочие отношения с отделом продукта и остальной компанией, и вас будут воспринимать как надежного владельца нечетких, технически сложных задач.
• Вы повысите стандарты команды, сохраняя при этом мотивацию и вовлеченность сотрудников.

Ваши обязанности

Лидерство в команде и выполнение задач

• Управление координацией команды, сроками выполнения задач, распределением нагрузки и контролем выполнения проектов для небольшой инженерной команды.
• Обеспечение прогресса: декомпозиция неопределенных целей, их согласование с отделом продукта, заблаговременное оповещение о срывах сроков и обеспечение выполнения обязательств.
• Предоставление четкой, конструктивной технической обратной связи в процессе ревью кода, обсуждения дизайна и индивидуальных встреч, а также повышение стандартов без демотивации сотрудников.
• Развитие возможностей команды, в том числе того, как мы используем AI-инструменты для ускорения работы без снижения качества.

Техническое лидерство

• Оценка текущего инженерного уровня и его повышение. Определение того, что такое «хорошо» для разработки на базе AI, и превращение этого в общий стандарт.

• Установление и обеспечение соблюдения ожиданий в пяти областях:

• Наблюдаемость: логирование, мониторинг и трассировка, которые делают видимыми поведение AI, затраты и ошибки.

• Тестирование: надежное покрытие тестами и строгость автоматизированного тестирования, включая оценку результатов работы AI.

• Безопасность и соответствие требованиям: практики «безопасность по умолчанию», по мере нашего выхода на более крупный рынок.

• Масштабируемая архитектура и конвейеры данных: проекты, которые выдерживают рост использования и интеграций.

• Ограничение по времени: практические лимиты на разработку AI, чтобы исследования оставались в рамках и приводили к результатам.

• Управление или курирование ключевых архитектурных решений, включая выбор модели и подход к интеграции, а также компромиссы между качеством, стоимостью и задержкой.

• Заблаговременное выявление технических рисков, особенно связанных с надежностью AI, затратами и пограничными случаями.

Практический вклад

• Проектирование, разработка и выпуск AI-функций вместе с командой, от прототипирования до производственного качества.
• Практическая работа с LLM, встраиваниями (embeddings) и связанными AI-инструментами для решения реальных продуктовых задач.
• Разработка всего стека по мере необходимости. Каждая выпущенная вами функция должна быть протестирована, отмониторинга и поддерживаема.

Сотрудничество

• Сотрудничество с отделом продукта по требованиям и приоритетам, при необходимости отстаивая техническую реальность.
• Сотрудничество с руководством компании по техническому планированию, ресурсам и последовательности выполнения задач.

Что вы принесете с собой

• Лидерство

  • Практическое техническое лидерство с реальным инженерным видением. Вы руководили выполнением задач небольшой командой, в идеале 2-3 года руководства людьми, в роли технического лидера, менеджера по инженерии или игрока-тренера. Формальный опыт управления людьми полезен, но главное — это способность управлять выполнением задач и обеспечивать старшее техническое руководство.
  • Стиль, который поднимает планку. Вы даете прямую, конкретную техническую обратную связь и поддерживаете высокие стандарты, и после таких разговоров команда становится более компетентной и более мотивированной.
  • Дисциплина выполнения. Вы комфортно себя чувствуете, беря на себя ответственность за сроки, распределение задач и доведение проектов до конца.

Техническая глубина

- **Более 7 лет опыта в разработке ПО**, и вы выпускали AI-функции в производство и отвечали за весь жизненный цикл, от постановки задачи до итераций после запуска, а не только за прототипы или AI-ассистированное кодирование.
- **Сильные фундаментальные знания fullstack.** Комфортная работа с frontend, backend и инфраструктурой по мере необходимости.
- **Практический опыт работы с API LLM, prompt engineering, RAG или аналогичными техниками** в реальных системах, с хорошим пониманием, когда AI является подходящим инструментом, а когда нет.
- **Наблюдаемость и строгость тестирования.** Вы с самого начала внедряете логирование, мониторинг и трассировку, и настаиваете на надежном покрытии тестами и автоматизированном тестировании, включая оценку поведения AI.
- **Масштабируемая архитектура и конвейеры данных.** Надежное знание SQL, проектирования схем данных и способность проектировать масштабируемые конвейеры и системы.
- **Оценочный подход.** Вы определяете метрики успеха, проектируете эксперименты, проводите офлайн- и онлайн-оценки и принимаете решения на основе результатов.
- **Готовность к производству.** Уверенное владение Docker, CI/CD и хорошие практики версионирования промптов, моделей и наборов данных.
- **Широкий опыт работы с LLM-платформами.** Опыт интеграции нескольких поставщиков LLM, работы с векторными базами данных и использования LangChain (или аналогичных); комфортная доводка моделей (fine-tuning), когда это действительно целесообразно.
- **Опыт работы с безопасностью и соответствием требованиям**, или сильный интерес к ним, по мере нашего выхода на более крупный рынок.
- **Практическое ограничение по времени на разработку AI.** Вы знаете, как держать исследования AI в рамках, выполнять задачи в срок и избегать бесконечных экспериментов.

Как вы работаете

- Вы самостоятельно выявляете проблемы и предлагаете решения, а не ждете точных инструкций.
- Вы комфортно себя чувствуете в небольшой команде, где вы отвечаете за результаты, а не только за выполнение отдельных задач.

Что мы предлагаем вам

• Максимальная гибкость: Мы работаем на 100% удаленно. Вы можете работать где угодно и когда угодно.
• Свобода и автономия: Мы — команда с высоким уровнем доверия, и вам будет предоставлена большая свобода в решении задач так, как вы считаете нужным — с поддержкой команды, когда она вам понадобится.
• Минимум бюрократии: Мы не любим застревать на совещаниях и в формальностях. Мы ценим эффективность и поддерживаем стабильный и устойчивый темп работы.
• Небольшая и дружелюбная команда: Мы помогаем друг другу, веселимся и шутим.
• Наша сеть: Мы — сообщество предпринимателей в сфере SaaS, которые регулярно обмениваются идеями, знаниями, опытом и экспертизой внутри компании.
• Гибкое время отпуска: Мы хотим, чтобы вы восстанавливали силы, когда это необходимо.