Staff Product Engineer (10+ Years Experience) in 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 schließt. 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 Anteil 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; bestehende Lösungskonzepte und PRDs prüfen; verstehen, was versendet wird und warum; einen vollständigen Problem-zu-Lieferung-Zyklus mit dem Engineering-Team begleiten; erste kleine Verbesserungen oder Fehlerbehebungen versenden.
• Erstes Quartal: Ihr erstes Problem end-to-end übernehmen: den Problembereich definieren, die Lösung entwerfen, das PRD schreiben; LLMs als zentrales Arbeitswerkzeug nutzen; 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 realen Einsichten zu verankern; strukturiertes Feedback zu PRDs von anderen geben.
• Jahr eins: Mehrere Funktionen end-to-end übernehmen: definieren, versenden, messen und wissen, was funktioniert hat und was nicht; zur wöchentlichen Austauschrunde des Teams beitragen; die Entwicklererfahrung bedeutend verbessern.

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 können ein klares, technisch fundiertes PRD schreiben; Sie haben ein starkes Gespür für UX; Sie nutzen KI/LLM-Tools als zentralen Bestandteil Ihrer Arbeit; Sie können erkennen, was LLMs übersehen.
• Nice to have: Erfahrung in der Entwicklung von KI/LLM-Produktfunktionen; 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.

Bewerbungsprozess

• 1. HR-Screening 30min
• 2. Interview mit dem Einstellungsmanager 30min
• 3. Fallstudie I
• 4. Fallstudie II
• 5. Kulturelle Passung
• Optional: Referenzprüfung