Senior AI Enablement Engineer

Несмотря на наш масштаб, мы работаем как сфокусированная команда, где каждая задача имеет значение и каждый голос услышан. Мы ценим вдумчивое сотрудничество, сильные инженерные практики и продуктовое мышление. Вы присоединитесь к команде, где качество, наставничество и взаимное уважение стоят на первом месте.

Об AI Platform Team

Вы присоединитесь к команде AI Platform в нашем инженерном отделе. Команда создает инструменты и интеграции, которые делают разработку с помощью ИИ безболезненным стандартом во всей инженерной команде, и тесно работает с нетехническими командами, чтобы превратить эту возможность в реальную, измеримую продуктивность. Эта роль — человеко-ориентированная и интеграционная часть этой миссии: вы умножаете возможности наших инженеров с помощью ИИ. Вы не будете заниматься созданием самой платформы для разработки с использованием агентов (раннер агента, одноразовые PR-агенты, контейнеры разработки, оркестрация) — этим занимается отдельная команда в той же организации.

О роли

В роли AI Enablement Engineer вы умножаете результаты инженерных команд (и команд по работе с клиентами), способствуя эффективному внедрению разработки с помощью ИИ. Вы работаете на стыке инженерной культуры и внутренних инструментов — обучаете инженеров, распространяете проверенные практики, устраняете препятствия для внедрения и создаете внутренние интеграции, которые делают работу с использованием ИИ стандартом. Вы измеряете влияние через реальные, подкрепленные данными достижения в производительности, а не через настроения. Успех определяется тем, действительно ли люди меняют способ разработки, а не тем, сколько сессий вы провели.

Что вы будете делать

• Обучение и коучинг — работайте напрямую с инженерами через индивидуальные встречи, парное программирование, семинары, часы поддержки и когорты, чтобы повысить их эффективность в разработке с помощью ИИ: составление запросов (prompting), проектирование рабочих процессов и выбор моделей/инструментов. Определяйте случаи недостаточного внедрения и помогайте командам достигать установленного стандарта.
• Распространение лучших практик — фиксируйте, что работает (и что не работает) в одной команде, и систематически передавайте это: руководства по лучшим практикам, библиотеки запросов, руководства по устранению неполадок и внутреннюю базу знаний и реестр навыков по ИИ.
• Масштабирование через чемпионов — создайте и поддерживайте сеть внедренных ИИ-чемпионов, чтобы обучение масштабировалось за пределы одного человека.
• Устранение препятствий и цикл обратной связи — будьте тем, к кому обращаются, когда инженеры сталкиваются с трудностями при использовании инструментов ИИ. Проактивно общайтесь с командами, чтобы своевременно выявлять препятствия, агрегировать их в закономерности и сообщать о системных проблемах руководству.
• Внутренние интеграции и инструментарий — создавайте внутренние интеграции с ИИ и повторно используемые инструменты (Node.js/TypeScript, MCP) — от прототипа до продакшена самостоятельно, включая аутентификацию, контроль доступа, проверку безопасности и CI/CD.
• Оценка и поиск — проводите структурированные оценки инструментов ИИ, моделей и внутренних интеграций; отслеживайте быстро меняющийся ландшафт (Claude Code, Cursor, Copilot/Codex, новые версии моделей) и предоставляйте отобранные, практические рекомендации.
• Измерение и влияние — определяйте и отслеживайте метрики внедрения и производительности по командам, инструментам и отдельным сотрудникам. Создавайте дашборды по реальному использованию и результатам — коэффициент внедрения/активного использования, коэффициент принятия помощника, пропускная способность PR и время цикла — с контролем качества (коэффициент сбоев изменений), чтобы скорость никогда не достигалась за счет качества. Ссылочные фреймворки: DX Core 4, DORA.
• Кросс-функциональное партнерство — сотрудничайте с отделами безопасности/соответствия требованиям для обеспечения безопасных по дизайну ограничений, а с командами по работе с клиентами — для перевода потребностей поля в внутреннее обучение и обратной подачи закономерностей внедрения.

Требования

• Опытный инженер с сильным full-stack бэкграундом — более 7 лет опыта разработки в продукто-ориентированной среде.
• Владение Node.js/TypeScript для создания сервисов и интеграций, с рабочими знаниями реляционных и документных баз данных.
• Глубокое практическое владение инструментами для кодирования с использованием агентов (Claude Code, Cursor, Codex) — понимание их внутренней работы, а не только как ими пользоваться — и полного рабочего процесса разработки с помощью ИИ.
• Опыт самостоятельной разработки внутренних интеграций от прототипа до продакшена — проектирование, аутентификация/авторизация, развертывание, проверка безопасности, CI/CD.
• Опыт создания интеграций с использованием сторонних API и протоколов агентских инструментов (например, MCP).
• Рабочие знания строительных блоков GenAI: LLM, RAG, оркестрация, агентные потоки и безопасность ИИ/инструментов.
• Сильные навыки преподавания, фасилитации и технического письма — способность объяснять сложные темы инженерам разного уровня и создавать руководства, семинары и учебные пособия.
• Навыки кросс-функциональной работы — умение влиять без полномочий и координироваться с IT, DevOps, службой безопасности и GTM.
• Способность самостоятельно структурировать неоднозначные, открытые проблемы и доводить их до завершения, обобщая множество входных данных (1:1, отзывы, опросы) в приоритетные действия.
• Владение английским языком на уровне C1, достаточном для письменной и устной технической коммуникации с внешними и внутренними аудиториями.

Желательно

• Знакомство с практиками и стеками наблюдаемости (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Loki или аналогичные) — инструментация использования и создание дашбордов.
• Опыт развертывания на периферийных или бессерверных вычислениях (Workers, Durable Objects, KV или аналогичные).
• Опыт создания и эксплуатации внутренней системы реестра плагинов/пакетов или маркетплейса с автоматизированной публикацией.
• Предыдущий опыт работы в области developer-experience, developer-advocacy или внутренних инструментов.
• Опыт в области instructional-design или learning-science — создание устойчивых знаний, а не разовых демонстраций.
• Опыт проведения технических семинаров, хакатонов или программ обучения в масштабах организации.
• Опыт работы в распределенной, удаленной инженерной организации.

В Fundraise Up ИИ — это стандартный инструмент, а не экспериментальный

Мы ожидаем, что каждый член команды будет активно использовать ИИ в своей повседневной работе, определять, где ИИ может изменить характер проблем в своей области, и повышать свою квалификацию по мере развития инструментов. Вы уже должны осмысленно использовать ИИ в своей работе и понимать, где он добавляет ценность и как он может улучшить ваш рабочий процесс.

Почему стоит работать с нами

• Сильная, совместная продуктовая команда, которая отвечает за создаваемый продукт
• Четкое видение продукта и доступ к реальным отзывам клиентов от мировых лидеров некоммерческого сектора
• Плоская структура: никакой политики, только отличная работа с отличными людьми
• Прозрачная культура компании: мы делимся информацией о нашем росте, источниках дохода и планах на будущее
• Долгосрочная перспектива: мы предлагаем опционы на акции и ценим устойчивый, значимый вклад

Компенсация

• Диапазон компенсации для этой должности составляет: 702 000 - 775 000 сербских динаров брутто в месяц.
• Окончательная компенсация будет определена на основе соответствующего опыта, навыков, квалификации и соответствия требованиям к должности.

Льготы

• Частная медицинская страховка для сотрудника и его семьи
• 20 оплачиваемых дней отпуска в год
• 15 оплачиваемых государственных праздников в год
• 5 оплачиваемых дней больничного за счет компании
• Курсы английского языка
• Соответствующее профессиональное образование
• Тренажерный зал или бассейн
• Помощь в обустройстве домашнего офиса: компания предлагает помощь в приобретении мебели (офисное кресло, офисный стол, монитор) и других предметов для создания комфортного рабочего места
• Коворкинг
• Удаленная работа