Stream Solutions (Стрим Солюшнс)

Team Lead разработки / AI-native Engineering Lead

Коротко

Технический лидер в компании, развивающей продукт для строительной отрасли, который 40–60% времени лично пишет production-код, а остальное время ведёт техническое руководство и развивает AI-native инженерную практику. Нужен опыт технического лидерства, глубокое понимание программных систем и LLM, практика построения решений на основе AI-агентов и продуктовое мышление. Работа в офисе в Астане, полная занятость, требуется опыт 3-5 лет.

StreamSolutions развивает продукт для строительной отрасли. Ищем технического лидера, который будет развивать продукт вместе с командой, лично вести разработку и усиливать инженерную практику.
В этой роли предстоит погружаться в задачи пользователей, определять направления развития, расширять возможности продукта и повышать его качество. Вы будете влиять на продуктовые и технические решения и отвечать за их воплощение.
Мы строим AI-native компанию: AI становится частью продукта, разработки и работы со знаниями. Нам нужен человек, который умеет организовывать совместную работу инженеров и AI-агентов, создавать надёжные AI-сценарии и проверять пользу этих решений на практике.
40–60% рабочего времени — личная разработка. Вы пишете и изменяете production-код, реализуете функциональность, создаёте тесты, разбираете сложные ошибки и доводите изменения до выпуска. Остальное время — техническое руководство, работа с продуктом и развитие команды.
Ваш результат — развитие продукта, измеримая польза для пользователей и команда, которая самостоятельно доводит задачи до выпуска.
В этой роли вам предстоит:
•Развивать продукт вместе с командой. Изучать потребности пользователей и обратную связь, находить возможности для улучшения, проверять гипотезы и определять приоритеты. Оценивать пользу изменений в реальной работе строительных и проектных организаций.
•Лично разрабатывать ключевую функциональность. Брать значимые инженерные задачи и проводить их через весь цикл: разобраться в потребности, выбрать решение, реализовать, проверить и выпустить. Отвечать за работу своих изменений в реальной эксплуатации.
•Принимать технические решения. Развивать архитектуру, выбирать подходящие технологии, определять границы компонентов. Учитывать надёжность, безопасность, производительность и стоимость. Находить достаточное решение для текущей задачи и сохранять возможность дальнейшего развития.
•Выстраивать AI-native разработку. Определять, как инженеры и агенты распределяют работу, какой контекст им нужен, как проверяются изменения и где требуется решение человека. Делать требования, знания о продукте и инженерные практики доступными для ежедневной работы команды.
•Обеспечивать качество AI-сценариев. Определять критерии успешного выполнения задач, собирать проверочные данные и сценарии, сравнивать версии и обнаруживать регрессии. Разбирать причины ошибок в моделях, контексте, данных, инструментах и программной реализации.
•Делать взаимодействие с AI понятным и управляемым. Вместе с продуктовой командой и дизайном продумывать, как пользователь видит ход работы, проверяет результат, исправляет ошибки и управляет действиями системы. Определять полномочия агентов и границы доступа к данным.
•Развивать команду. Участвовать в найме, давать содержательную обратную связь, проводить ревью и совместные разборы. Помогать инженерам самостоятельно вести задачи, распределять ответственность и устранять зависимости, замыкающие работу на тимлиде.
•Проверять новые возможности на практике. Проводить короткие эксперименты с моделями и агентными подходами на задачах продукта. Внедрять решения, которые дают подтверждённый эффект для пользователей, качества или скорости разработки.
Мы ожидаем от вас:
•Сильную актуальную инженерную практику. Вы регулярно работаете с production-кодом и можете подробно разобрать недавно выпущенную функциональность: собственный вклад, технические решения, ошибки и результат. Умеете разобраться в незнакомой кодовой базе, найти причину сбоя и самостоятельно исправить её.
•Глубокое понимание программных систем и AI. Уверенно разбираетесь в архитектуре, данных, API, безопасности и эксплуатации. Понимаете, как устроены LLM: базовую архитектуру, принципы обучения и генерации ответов, работу токенов и контекста, возможности и ограничения моделей.
•Практическое умение строить решения на основе LLM. Умеете выбирать модели, управлять контекстом, подключать знания и инструменты, организовывать работу агентов. Можете обосновать, когда задаче нужна обычная программная логика, обращение к модели, поиск по данным или агентный подход.
•Опыт доведения AI-функциональности до реального использования. Можете показать конкретный сценарий и объяснить, как проверяли его качество, какие ограничения обнаружили после выпуска и что изменили. Понимаете компромиссы между качеством, надёжностью, задержками и стоимостью.
•Опыт технического лидерства. Вы уже вели инженерную команду или значимое направление разработки, принимали технические решения и помогали другим инженерам расти. Можете рассказать о результатах команды и о том, как повышали самостоятельность её участников.
•Продуктовое мышление и самостоятельность. Умеете выяснять, какую задачу решает пользователь, работать при неполных требованиях и проверять предположения. Готовы пересматривать собственные решения по результатам обратной связи и наблюдений.
•Способность осваивать технологии. Имеете глубокую практику хотя бы в одном промышленном стеке и опыт работы за его пределами. Для нас важны инженерное мышление, способность разобраться в задаче и качество выпущенных решений. Совпадение со всеми технологиями продукта необязательно.
•Ясную коммуникацию. Умеете объяснять сложные решения, обсуждать разногласия, давать конкретную обратную связь и договариваться с инженерами, продуктовой командой и заказчиками.
Будет плюсом:
•Опыт работы с CAD/САПР, BIM и другими системами проектирования и инженерного моделирования. Особенно интересны разработка таких продуктов, создание интеграций, работа с чертежами, 3D-моделями и инженерными данными.
•Понимание процессов строительных и проектных организаций, опыт развития цифровых продуктов для этой отрасли.
•Опыт развития B2B-продуктов: исследование потребностей, проверка гипотез, выпуск функциональности и оценка её использования.
•Опыт корпоративных интеграций, систем обработки данных и работы со сложными предметными областями.
В первые три месяца рассчитываем вместе с вами:
•Разобраться в ключевых пользовательских сценариях, архитектуре и работе команды.
•Определить приоритетные улучшения продукта и критерии их успешности.
•Лично довести значимую функциональность до выпуска и проверить результат с реальными пользователями.
•Взять техническое руководство командой и согласовать ближайшие цели по качеству и скорости разработки.
•Довести один полный процесс разработки с участием AI-агентов до устойчивого применения командой и измерить его эффект.
Вы сможете влиять на развитие продукта для строительной отрасли, принимать архитектурные решения, развивать инженерную команду и участвовать в построении AI-native компании, сохраняя значительную долю личной разработки.
Занятость — полная. Присутствие в офисе обязательно.
Для отклика пришлите резюме или профессиональный профиль и коротко расскажите об одном-двух проектах, в которых вы лично отвечали за разработку и развитие продукта. Нам интересно, что вы реализовали сами, как организовали работу команды, где AI дал полезный результат и какие проблемы пришлось решить. При наличии приложите ссылки на публичный код, продукт или демонстрацию.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте