Staff Software Engineer (Product) in Berlin

Join Sharpist als Staff Product Engineer, um KI-gestütztes Lernen zu gestalten. Übernehmen Sie Funktionen von Anfang bis Ende, gestalten Sie großartige Benutzererfahrungen und bauen Sie das, was Menschen beim Wachsen hilft.

Als Staff Product Engineer sitzen Sie an der Schnittstelle zwischen dem Produkt und den Nutzern. Ihre Arbeit verwandelt Unterstützung in etwas, das die Menschen tatsächlich nutzen, um zu reflektieren, zu lernen und zu handeln. Sie erhalten ein Geschäftsproblem und übernehmen es: Gestalten Sie die Lösung, schreiben Sie die technische Spezifikation, arbeiten Sie an der Implementierung, veröffentlichen Sie sie und überprüfen Sie, ob sie tatsächlich funktioniert hat. Es gibt keine Übergabe in der Mitte und kein blindes Versenden.

Wir arbeiten auf einen einwöchigen Zyklus hin, obwohl wir noch nicht dort sind. Für den Moment ziehen wir es vor, bei etwa 70 % zu versenden, aus realen Nutzungen zu lernen und die nächste Version zu verbessern, als zu lange an etwas zu feilen, das privat bleibt. Der schwierige Teil ist nicht nur das Programmieren. Es geht um die Synthese: Ein verschwommenes Problem zu nehmen und es schnell genug in eine technisch fundierte, richtig abgegrenzte Lösung zu verwandeln, um den Zyklus am Laufen zu halten. Das ist der Punkt, an dem viele Ingenieure langsamer werden. Diese Rolle soll diese Lücke schließen.

LLMs übernehmen jetzt einen wachsenden Teil der Implementierung, und Sie sollten sie als Teil Ihres täglichen Workflows nutzen. Was sie nicht ersetzen können, ist das Urteilsvermögen, um zu erkennen, wann die Architektur falsch ist, wann eine Abstraktion nicht hält oder wann eine Abkürzung wahrscheinlich zum Vorfall des nächsten Quartals wird. Das Wichtige ist, dies zu erkennen, bevor es gebaut wird, und nicht erst, nachdem es in die Produktion gelangt ist.

Erste 30 Tage:

• Vertiefen Sie sich in das Sharpist-Produkt: den KI-Coach, die Coaching-Plattform und die Lernreise.
• Überprüfen Sie bestehende Lösungskonzepte und technische Spezifikationen, um zu verstehen, was versendet wird und warum.
• Begleiten Sie einen vollständigen Problem-zu-Lieferung-Zyklus mit dem Engineering-Team.
• Versenden Sie Ihre ersten Verbesserungen am Produkt.

Erstes Quartal:

• Übernehmen Sie Ihr erstes Problem von Anfang bis Ende: Definieren Sie den Problembereich, entwerfen Sie die Lösung und schreiben Sie die technische Spezifikation.
• Nutzen Sie LLMs als zentrales Arbeitswerkzeug: Fordern Sie Spezifikationen an, bewerten Sie die Ergebnisse auf Effizienz und Solidität und iterieren Sie.
• Arbeiten Sie direkt mit Ingenieuren zusammen, um sicherzustellen, dass das, was gebaut wird, dem entspricht, was beabsichtigt war.
• Sprechen Sie direkt mit Nutzern und Stakeholdern, um jedes Problem in realen Einsichten zu verankern, anstatt in Annahmen.
• Geben Sie strukturiertes Feedback zu technischen Spezifikationen anderer, insbesondere zu technischer Machbarkeit, Umfang und Randfällen.

Erstes Jahr:

• Übernehmen Sie mehrere Funktionen von Anfang bis Ende: Definieren, versenden, messen und verstehen, was funktioniert hat und was nicht.
• Tragen Sie zum wöchentlichen Austausch des Teams bei, indem Sie teilen, was Sie gelernt haben, und aufnehmen, was andere entdeckt haben.
• Verbessern Sie die Entwicklererfahrung durch Werkzeuge, Workflows 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.

Vorteile:

• Flexible Arbeitszeiten
• Eigener zertifizierter Coach mit unbegrenzten Sitzungen
• Hybrides Arbeitsmodell
• Unternehmensbibliothek
• Betriebliche Altersvorsorge
• Kostenloser Mate, Bier & Müsli

Sie haben ein starkes Gespür für UX: Sie bemerken, was Nutzer verwirrt, was Reibung erzeugt und was sich richtig anfühlt. Sie können eine klare, technisch fundierte Spezifikation schreiben und wissen, was eine schlechte ausmacht. Sie denken wie ein Product Engineer: Sie haben die vollständige Funktionsentwicklung übernommen, einschließlich der Definition der Lösung, anstatt nur das zu bauen, was jemand anderes spezifiziert hat. Sie nutzen KI- und LLM-Tools als zentralen Bestandteil Ihrer Arbeit über Spezifikationen, Prototyping und Implementierung, nicht als Gimmick. Selbstgesteuerte Experimente und Nebenprojekte zählen als Nachweis. Sie sprechen und schreiben fließend Englisch. Sie können erkennen, was LLMs übersehen: eine falsche Abstraktion, ein brüchiges Datenmodell oder eine Spezifikation, die gut aussieht, bis sie in der Produktion ankommt. 10+ Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung. Urteilskraft: Sie wissen, wann etwas technisch solide ist vs. technisch plausibel, aber schmerzhaft. Verantwortung: Wenn die Verantwortung unklar ist, treten Sie vor. Wenn Sie blockiert sind, finden Sie eine Lösung; Sie schieben das Problem nicht nach oben. Klarheit: Sie schreiben Spezifikationen, die kein Meeting zur Erklärung benötigen. Geschwindigkeit: Sie bewegen sich schnell, ohne anderen Nacharbeit zu verursachen. Überzeugung für die Mission: Sie kümmern sich wirklich darum, Menschen zu helfen. Deshalb sind Sie hier. Erfahrung im Aufbau von KI- oder LLM-Produktfunktionen, einschließlich Aufforderung, Bewertung oder Schutzvorrichtungen. Erfahrung in einem B2B-SaaS- oder HR-Tech-Umfeld.