Founding Backend Engineer – AI & Data

О CLIPBOOK

Clipbook разрабатывает инструменты для мониторинга СМИ и аналитики на базе ИИ для команд по связям с общественностью, PR и связям с государственными органами. Мы помогаем им отслеживать, искать и анализировать охват в текстовом, аудио- и видеоформатах.

Мы запустились в 2023 году и выросли до более чем 200 клиентов, включая BCG, Weber Shandwick и десятки государственных учреждений. Мы самостоятельно достигли семизначной годовой выручки, прежде чем привлечь посевной раунд на сумму $3,3 млн (совместно с Марком Кьюбаном). Мы планируем привлечь раунд Серии А в этом году и стремимся к восьмизначной выручке к концу года.

Наша основательская команда имеет опыт работы в BCG, Bain, Гарварде, Стэнфорде, Оксфорде, Белом доме и Конгрессе, а также ранее создавала стартапы, поддерживаемые Sequoia, Tiger Global, Insight Partners, Coatue и NFX.

РОЛЬ

Вы станете одним из первых инженеров в Clipbook — присоединитесь к небольшой, но сильной инженерной команде, в которую входят инженеры из Meta, Stripe и AWS. Вы будете иметь реальное влияние на архитектуру и техническое направление, а то, что вы создадите, будет быстро внедряться у более чем 200 клиентов.

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ

• Проектировать и создавать основные серверные системы. Принимать архитектурные решения по нашему серверному стеку (Python, Node.js, PostgreSQL). Владеть функциями от концепции до внедрения и наблюдения за тем, как пользователи используют то, что вы создали. Мы все еще закладываем критически важные основы, поэтому мы ценим прагматичный подход "сильные убеждения, слабо удерживаемые" — особенно когда решения дорогостоящи для отмены.

• Проектировать масштабируемую инфраструктуру данных. Создавать и поддерживать конвейеры для приема, нормализации, дедупликации, индексации и запросов к массивным мультимодальным наборам данных (текст, аудио, видео) из новостей, социальных сетей, политических документов и т. д. Большая часть этого — нормализация, дедупликация и обработка крайних случаев.

• Интегрировать ИИ в реальные рабочие процессы. Внедрять LLM и ML-модели в продакшн для реальных рабочих процессов: RAG-конвейеры, встраивания (embeddings), выполнение подсказок (prompt execution), агентские системы, дообученные модели (fine-tuned models). Продакшн означает надежность, мониторинг и экономическую эффективность.

• Проектировать масштабируемые системы. Создавать системы, которые выдержат 10-кратный рост, при этом прагматично подходя к тому, во что стоит инвестировать сейчас, а что может подождать.

• Разрабатывать производительные API и сервисы. Создавать надежные интерфейсы и внутренние сервисы, которые обеспечивают работу нашего продукта от начала до конца, гарантируя надежность, безопасность и бесперебойную работу для клиентов.

• Тесно сотрудничать с пользователями. Участвовать во встречах с клиентами, узнавать, что работает, а что нет, и создавать решения на основе обратной связи. Быстро итерировать, чтобы предоставлять решения, которые действительно имеют значение для команд по связям с общественностью/PR.

• Формировать инженерную культуру Clipbook. Будучи одним из первых инженеров, вы будете влиять на все — качество кода, принципы проектирования систем, стандарты документации и то, как мы строим команду. Мы считаем, что лидеры остаются вовлеченными в работу: даже по мере роста все (включая менеджеров) продолжают выпускать новый функционал.

ЧТО МЫ ИЩЕМ

• 2–10+ лет опыта создания и масштабирования серверных систем в продакшене. Вы доводили системы от нуля до продакшена и отвечали за полный жизненный цикл. Хорошее знание основ серверной разработки (сервисы, модели данных, распределенные системы), с более глубокой экспертизой в одной или нескольких областях — и желание постоянно расширять свой кругозор.

• Искреннее желание быстро создавать и быстро выпускать продукт. Мы заботимся о том, чтобы наши продукты попадали в руки пользователей и итерировать на основе их отзывов.

• Вы берете на себя ответственность. Когда что-то сломано или неясно, вы исправляете это или сообщаете об этом, не дожидаясь указаний.

• Уверенность в условиях неопределенности. Вы принимаете обоснованные решения при неполной информации, четко их коммуницируете и корректируете по мере получения новой информации.

• Большой опыт работы с облачной инфраструктурой, контейнеризацией и CI/CD. Мы создаем системы, которые в конечном итоге будут обслуживать руководителей Fortune 500 в режиме реального времени — поэтому надежность имеет значение. Знакомство с AWS/GCP, контейнеризацией (Docker/K8s) и CI/CD-конвейерами гарантирует, что мы сможем обеспечить высокую доступность и быстро итерировать.

• Будущий лидер. Вы будете помогать формировать нашу инженерную культуру и сможете быстро вырасти до руководящей должности по мере масштабирования компании.

ТЕХНИЧЕСКИЕ ОБЛАСТИ, ГДЕ ВАЖНА ГЛУБОКАЯ ЭКСПЕРТИЗА (ОДНА ИЛИ НЕСКОЛЬКО)

• Data Engineering: Spark, Kafka, Flink, BigQuery, потоковые конвейеры, ETL в масштабе.

• Distributed Systems: Высоконагруженное масштабирование, отказоустойчивость, согласованность в конечном итоге (eventual consistency).

• AI/ML: LLMs в продакшене, RAG, embeddings, fine-tuning, оптимизация инференса.

• Backend: Python, Node.js, PostgreSQL, системы с высокой степенью параллелизма.

ПЛЮСОМ БУДЕТ

• Опыт работы с компьютерным зрением или мультимодальными моделями (аудио, видео, изображение). Это ключевой элемент нашего продукта, поэтому это значимое преимущество.

• Семантический поиск, векторные базы данных или поиск, основанный на понимании смысла.

• Дообучение LLM (fine-tuning), RLHF или конвейеры оценки (eval pipelines).

• Парсинг веб-сайтов (web scraping) и интеграция API в масштабе.

• Опыт работы основателем стартапа или на ранних стадиях развития — огромное преимущество.

ЧЕМ ЭТА РОЛЬ НЕ ЯВЛЯЕТСЯ

Мы нанимаем для работы с приложением и слоем данных. Эта роль, вероятно, не подойдет, если ваш опыт в основном связан с прошивкой (firmware), встраиваемыми системами, аппаратным обеспечением, сетями или инфраструктурой/DevOps.

НЕКОТОРЫЕ ВЕЩИ, КОТОРЫЕ СТОИТ ЗНАТЬ

• Мы больше ценим то, что вы выпускаете, чем когда или где вы работаете, но это ранняя стадия быстрорастущей компании. Темп работы это отражает. Наша культура интенсивная и основана на H&H (hunger and hustle).

• Будучи одним из первых инженеров, вам придется выполнять много разных задач. Пока еще нет платформенной команды, на которую можно было бы передать работу.

КОМПЕНСАЦИЯ И ЛЬГОТЫ

• Зарплата: $150K–$220K

• Акции: Грант на ранней стадии со значительным потенциалом роста

• Льготы: Медицинская страховка, стоматологическая страховка, страховка зрения, 401(k), неограниченный PTO (оплачиваемый отпуск)

Рост: Четкий путь к инженерному лидерству по мере нашего масштабирования