AI Forward Deployed Engineer

О позиции

Appunite трансформируется от продажи инженерных часов к владению результатами, где AI занимает центральное место. В этой роли вы будете работать напрямую с клиентами: исследовать их проблемы, доказывать работоспособность решений через прототипы и запускать первые версии в продакшн. Это техническая роль без элементов пре-сала — фокус на том, чтобы понять, что действительно стоит строить, и это доказать.

Чем заниматься

• Вести техническую часть discovery: воркшопы, интервью со стейкхолдерами, анализ систем данных и интеграций клиентов
• Создавать прототипы и POC на базе LLM для проверки ключевых гипотез до принятия решения о проекте
• Участвовать в создании отчёта по discovery, технической части предложения и сметы
• Технически руководить первой фазой доставки проекта параллельно с подготовкой инженера на замену
• Формировать playbook Appunite для AI-discovery и delivery на основе реальных проектов
• Обучать инженеров через shadowing, пока они не смогут самостоятельно проводить техническое исследование
• Проводить внутренние AI-сессии и создавать технические материалы для поддержки продаж
• Участвовать в технических интервью будущих Forward Deployed Engineers

Что ждут

• 5+ лет в разработке ПО с регулярной прямой работой с клиентами (scoping, presales)
• Опыт проектирования и выпуска хотя бы одной системы на базе LLM в продакшн (RAG, агенты, extraction/classification, ассистенты); знание evals, стоимости, латентности, guardrails и типовых отказов
• Production-опыт в Python или TypeScript с AI SDK; готовность работать в стеке клиента
• Умение работать в кодовой базе на Elixir (минимум с помощью AI-инструментов)
• Повседневное использование Claude Code, Cursor или аналогичных инструментов
• Техническое лидерство хотя бы частью клиентской реализации до продакшна
• Способность писать код ежедневно и создать прототип за 1–2 дня для проверки гипотезы
• Перевод расплывчатой бизнес-проблемы в архитектуру, список интеграций и источников данных, риски и первую оценку
• Комфортная работа на воркшопах с нетехническими стейкхолдерами; умение писать чёткие рекомендации для бизнес-лиц
• Опыт онбординга/наставничества инженеров или установления командных стандартов
• Понимание коммерческой стороны discovery: умение сокращать scope до первого этапа и говорить клиенту, когда что-то не стоит строить
• Английский C1+ разговорный и письменный, польский уровень native (обязательно)

Будет плюсом

• Будет плюсом опыт в индустрии, связанной с AI-coding tools как основным способом разработки
• Знание Elixir на продвинутом уровне
• Опыт менторства и построения инженерных практик с нуля
• Участие в построении AI-практики внутри компании

Условия

• Зарплата 28 500–35 000 PLN net/месяц на B2B (в зависимости от опыта)
• Remote-first подход
• Ответственность за направление (ownership of the service)
• AI-coding инструменты как default способ работы, а не эксперимент
• Построение новой практики discovery и delivery с нуля

Навыки

• Python
• TypeScript
• Elixir
• Large Language Models
• RAG
• AI Agents
• APIs
• Cloud Computing
• System Design
• Prototyping
• Technical Workshops
• Client Communication
• Project Estimation
• Code Review
• Mentoring

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о самой сложной LLM-системе, которую вы запускали в продакшн: какие были требования, какие вызовы возникли?
2. Как вы оцениваете стоимость инференса, латентность и качество результатов при выборе архитектуры на базе LLM?
3. Приведите пример, когда вы убедили заказчика не реализовывать идею или урезать scope до более реалистичного.
4. Как вы переводите расплывчатую бизнес-проблему в конкретную архитектуру и план разработки?
5. Опишите процесс вашего наставничества инженеров: какие подходы работали лучше всего?