Staff Product Engineer (Berlin)

Wir stellen einen Product Engineer ein, der die volle Verantwortung für die Entwicklung von Funktionen übernimmt und die Lücke zwischen unklaren Geschäftsproblemen und technisch fundierten Lösungen überbrückt. Sie werden Teil unserer Mission, Coaching skalierbar zu machen, indem Sie eine hybride Erfahrung schaffen, die menschliche Empathie mit intelligenter KI-Unterstützung kombiniert.

Aktivitäten

• Sie erhalten ein Geschäftsproblem und übernehmen es von dort: Lösungskonzept, PRD, Implementierung, Veröffentlichung und Messung, ob es funktioniert hat. Keine Übergabe, kein blindes Versenden.
• Wir arbeiten auf einen Zyklus von einer Woche hin, sind aber noch nicht dort. Wir ziehen es vor, bei ~70% zu versenden und aus der realen Nutzung zu lernen, als privat zu polieren.
• Der schwierige Teil ist nicht das Programmieren. Es ist die Synthese: vom unklaren Problem zu einer technisch fundierten, klar umrissenen Lösung schnell genug zu gelangen, um den Zyklus in Bewegung zu halten.
• LLMs übernehmen einen wachsenden Teil der Implementierung. Was sie nicht ersetzen können, ist das Urteil zu wissen, wann die Architektur falsch ist, wann eine Abstraktion nicht hält und wann eine Abkürzung zum Vorfall des nächsten Quartals wird.

Was Sie tun werden

• Erste 30 Tage: Eintauchen in das Sharpist-Produkt: den KI-Coach, die Coaching-Plattform, die Lernreise; Überprüfung bestehender Lösungskonzepte und PRDs; verstehen, was versendet wird und warum; einen vollständigen Problem-zu-Lieferung-Zyklus mit dem Engineering-Team beobachten; Ihre ersten kleinen Verbesserungen oder Fehlerbehebungen versenden.
• Erstes Quartal: Übernehmen Sie Ihr erstes Problem von Anfang bis Ende: definieren Sie den Problembereich, entwerfen Sie die Lösung, schreiben Sie das PRD; verwenden Sie LLMs als zentrales Arbeitswerkzeug: Aufforderung zu Spezifikationen, Bewertung der Effizienz und Solidität, Iteration; direkt mit Ingenieuren zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass das, was gebaut wird, dem entspricht, was beabsichtigt war; direkt mit Benutzern und Stakeholdern sprechen, um jedes Problem in echten Einsichten zu verankern, nicht in Annahmen; strukturiertes Feedback zu PRDs von anderen geben: technische Machbarkeit, Umfang, Randfälle.
• Jahr eins: Übernehmen Sie mehrere Funktionen von Anfang bis Ende: definieren, versenden, messen und wissen, was funktioniert hat und was nicht; zum wöchentlichen Austausch des Teams beitragen: teilen, was Sie gelernt haben, und aufnehmen, was andere entdeckt haben; die Entwicklererfahrung bedeutend verbessern: Werkzeuge, Arbeitsabläufe oder Prozessverbesserungen, die das Team tatsächlich nutzt.

Der Stack

• TypeScript, React, React Native, Node.js, MongoDB, Redis, Docker, Google Cloud, BigQuery, Google Dataform, Lightdash, Prometheus, Grafana.

Anforderungen

• Must-haves: Sie denken wie ein Product Engineer: Sie hatten die volle Verantwortung für die Entwicklung von Funktionen, definieren die Lösung, nicht nur das, was jemand anderes spezifiziert hat; Sie können ein klares, technisch fundiertes PRD schreiben und wissen, was ein schlechtes PRD ausmacht; Sie haben ein starkes Gespür für UX: was Benutzer verwirrt, was Reibung erzeugt, was sich richtig anfühlt; Sie nutzen KI/LLM-Tools als zentralen Bestandteil Ihrer Arbeit, über Spezifikationen, Prototyping und Implementierung hinweg, nicht als Gimmick. Selbstgesteuerte Experimente und Nebenprojekte zählen als Nachweis; Sie können erkennen, was LLMs übersehen: eine falsche Abstraktion, ein brüchiges Datenmodell, eine Spezifikation, die gut aussieht, bis sie in der Produktion landet; fließendes Englisch (schriftlich und mündlich).
• Nice to have: Erfahrung in der Entwicklung von KI/LLM-Produktfunktionen (Aufforderung, Bewertung, Sicherheitsvorkehrungen); Erfahrung in einem B2B SaaS- oder HR-Tech-Umfeld.

Team

Sie werden Teil eines Engineering-Teams, das eine 'Builder'-Kultur schätzt, die sich auf Versand, Lernen und Ergebnisse konzentriert. Wir priorisieren persönliche Zusammenarbeit, um starke Beziehungen aufzubauen und die Art von Gesprächen zu fördern, die unser Produkt weiterentwickeln.

Das Engineering-Team besteht aus 5 Personen.