О компании
Компания plancraft создаёт AI-first программное обеспечение для европейских специалистов рабочих профессий. Миссия — освободить строителей и ремесленников от административной работы с помощью AI-решений. Инвесторы первого уровня из Европы и США, например Headline и Creandum. Клиентская база — более 30 000 специалистов. Компания масштабируется по Европе. Принцип: «ноль административной работы, но не ноль индивидуальности»; продукты создаются для людей, которые работают на объектах, а не в офисах.
О роли
plancraft развивает продукт в сторону агентно-ориентированного опыта: AI-функции, которые реально снимают административную нагрузку с мастеров и выдерживают производственную нагрузку. Для надёжной работы AI-продуктов в масштабе нужны сильные инженерные основы. Роль — individual contributor без дисциплинарного руководства, но со значительным влиянием в Engineering. Нужно работать руками там, где это важно, задавать техническое направление и помогать другим инженерам строить лучшие системы.
У компании есть чёткое видение того, как строить ПО и каких результатов достичь, но часть фундамента ещё развивается. Ищут человека, который уже создавал и масштабировал сложные системы. Технические решения принимаются с учётом того, что каждый час бумажной работы — это час, проведённый не на объекте.
Задачи
- Развивать AI-возможности продукта: определять, что AI может дать клиентам, и превращать новые возможности в надёжные, наблюдаемые продуктовые функции, работающие не только в демо.
- Формировать техническую архитектуру вместе с другими Staff-инженерами: задавать свойства, которые должны соблюдаться во всех командах, и при этом позволять командам самостоятельно разрабатывать и выпускать продукты.
- Развивать данные для AI-сценариев: превращать продуктовые и бизнес-данные в сигналы, инсайты и контекст, которые AI может надёжно использовать в клиентских сценариях. Это включает модели данных, семантику, разделение операционных данных и знаний.
- Влиять на подход к AI: определять, как разрабатывать и оценивать клиентские AI-функции, а также как AI меняет саму разработку ПО — от инструментов и процессов до стандартов и практик в организации.
Как устроена работа
В компании есть инженерные принципы, но Staff-инженеров ожидают, что они будут их оспаривать и развивать. Приветствуются небольшие интегрированные изменения, наблюдаемые системы, которые быстро восстанавливаются, явные архитектурные границы и инженерные решения, зафиксированные в коде, а не многократно обсуждаемые. Инженеры владеют проблемами клиентов, а не тикетами.
Автономия с самого начала:
- Задавать техническое направление: развивать общую архитектуру и инженерные стандарты через RFC и ADR, а не ждать решений сверху.
- Вести сложные инициативы от начала до конца: от discovery и технического дизайна до внедрения, мониторинга и постоянного улучшения.
- Влиять на инвестиции Engineering: определять, какие технические возможности, архитектурные улучшения и инженерные практики стоят вложений.
- Поднимать планку в командах: влиять на архитектуру, developer experience, AI-практики и качество кодовой базы за пределами своей команды.
- Усиливать других инженеров: менторить через совместную работу, архитектурные рекомендации, код-ревью и обмен знаниями.
Глубина погружения в код зависит от задачи: одни недели уходят на код, другие — на системный дизайн, технический discovery или менторинг. Важны технические результаты, а не количество коммитов.
Требования
- Опыт создания и эксплуатации реальных production-систем: проектирование, запуск и сопровождение сложных систем в масштабе — распределённые архитектуры, асинхронные или многошаговые процессы, event-driven сервисы, пайплайны данных или ETL.
- Понимание надёжности и наблюдаемости, подтверждённое практикой.
- 5+ лет опыта разработки ПО.