Product Engineer — разработка и внедрение AI@ WAI
Что за роль
WAI — студия разработки и внедрения AI, с 2013 года разработали более 30 продуктов для крупных компаний. Ищем Product Engineer, который умеет превращать размытую бизнес-задачу в работающий продукт.
Чем вы будете заниматься
- Глубоко разбираться в чужой области и на равных спорить с экспертом клиента.
- Выбирать самое важное и делать это быстро.
- Писать код вместе с LLM, поднимать стенды и раздавать мобильные сборки.
- Общаться с клиентами, итерировать на основе реальных тестов.
- Вести проект целиком: от «что мы решаем» до «работает в проде».
Требования
- Продуктовое мышление: из размытого «надо улучшить» делаешь конкретную задачу.
- Опыт 0→1: запускал с нуля продукты с живыми пользователями.
- Самостоятельность: получаешь задачу без пошагового плана.
- Готовность закопаться: один глубокий проект до результата лучше десяти поверхностных.
- Умеешь говорить с людьми: ведёшь разговор с заказчиком и не боишься темы денег.
Что мы предлагаем
- Партнёрство: начинаем с фикса, дальше процент от проекта.
- Каждый у нас — CEO своего проекта.
- Гибрид: онлайн + Лимассол или Москва.
Вакансия имеет хорошие условия, но не указана зарплата. Компания известная в области AI, что может привлечь кандидатов.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание технологий AI и LLM, с опытом разработки продуктов на Python или Java, что позволяет эффективно взаимодействовать с командами разработки.
Способность быстро адаптироваться к изменениям и работать в гибридном режиме, что включает умение организовывать свою работу и поддерживать связь с удаленными коллегами.
Опыт работы в B2B-среде, с акцентом на управление продуктами, что позволяет понимать потребности клиентов и предлагать целевые решения.
Критическое мышление и способность анализировать бизнес-задачи, превращая их в четкие требования для разработки, что способствует успешному запуску продуктов.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости AI/Big Data
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев