О роли
В 2026 году мы запустили Computer — ключевой продукт новой эры агентного ИИ. Миллионы людей уже используют Perplexity, чтобы превращать знания в действия через Search, Comet и Computer. Product Engineering отвечает за эти продукты целиком — от интерфейса, с которым взаимодействует пользователь, до поисковых запросов и вызовов моделей за кулисами — на фоне примерно 200 млн запросов в день и индекса из более чем 200 млрд URL.
Это full stack-роль в самом полном смысле. Здесь нет разделения на frontend и backend, и никто не ждёт тикета, чтобы начать работу. Подойдёт тем, кто любит создавать продукты и хочет пространства для этого. То, что вы уже выпустили в прод, и то, как быстро вы учитесь, для нас важнее лет в резюме или вуза.
Чем вы будете заниматься
•Вести пользовательскую поверхность end to end: от взаимодействия, дизайна и фронтенда до прикладной логики, API, моделей данных и поисковых запросов или вызовов моделей за ними.
•Непрерывно выкатывать в прод. У новых инженеров обычно код перед пользователями уже на первой неделе.
•Строить с ИИ как с основным инструментом, а не как с новинкой. Мы ожидаем, что вы активно используете агентов и модели для кода, чтобы двигаться быстрее, и умеете отличать, когда их результат неверен.
•Превращать неоднозначные продуктовые идеи в рабочие прототипы, а затем по реальным данным использования и evals решать, что остаётся.
•Поднимать планку по надёжности, задержкам и качеству исполнения на поверхностях, за которые вы отвечаете.
•Работать напрямую с дизайнерами, PM и research-инженерами, без лишней бюрократии между вами.
Что мы ищем
•1+ год профессионального опыта в разработке ПО или сильный трек из стажировок, где вы выкатывали продакшен-код в масштабе.
•Сильные навыки хотя бы в одном backend-языке, например Python или Go, с реальным опытом сервисов, API и реляционного моделирования данных. Комфортная работа с React и TypeScript на фронтенде.
•Реальные доказательства того, что вы строите: продакшен, который вы глубоко понимаете, side-проекты с живыми пользователями, значимый open source, победы на хакатонах или исследования, превращённые в рабочий софт.
•Комфорт с неопределённостью и инстинкт начинать строить по шагам, а не ждать ТЗ.
•Практический опыт с AI-продуктами и своё мнение об их слабых местах и о том, что это значит для продукта, который вы делаете.
Будет плюсом
•Опыт с нашим стеком: React или Next.js, Python, Go, PostgreSQL, Redis, Docker, AWS. От вас не ждут знания всего этого с первого дня.
•Опыт разработки поверх LLM: AI-оркестрация, RAG, evals, агенты, tool use.
•Продуктовый вкус. Вы отличаете хороший интерфейс от плохого и можете объяснить, как его улучшить.
•Публичный след, который мы можем изучить: GitHub, технический блог или демо, которое можно попробовать.
