AI Product Engineer
⚲ Warszawa
7 000 - 13 000 PLN netto (B2B)
Wymagania
- samodzielność — samodzielne ustalanie braków, dopytywanie i dowożenie bez czekania na ticket
- krytyczne myślenie — kwestionowanie wymagań, rozwiązań AI i pomysłów zespołu oraz odróżnianie kodu działającego od pozornie działającego
- podejmowanie decyzji i branie za nie odpowiedzialności, w tym za awarie na produkcji
- myślenie jednocześnie techniczne i produktowe — rozumienie potrzeb użytkownika
- prowadzenie agentów AI (Claude Code, Codex, Cursor) — pisanie specyfikacji, weryfikacja i czytanie wygenerowanego kodu
- projektowanie schematów baz danych, migracje, optymalizacja zapytań na setkach tysięcy rekordów, dbanie o spójność danych (transakcje, audyt, historia zmian)
- modelowanie złożonych procesów biznesowych (zamówienia, magazyn, produkcja, kalkulacje kosztów, rozrachunki)
- kontakt z klientami — warsztaty, demo, rozmowy o zakresie
Opis stanowiska
zeroToOne buduje produkty cyfrowe dla klientów biznesowych — systemy ERP i CRM, portale B2B, panele back-office oraz funkcje oparte na AI (asystenci, ekstrakcja danych z dokumentów, automatyzacje). Jako AI Product Engineer samodzielnie poprowadzisz całą funkcję: od warsztatu z klientem i analizy procesu, przez projekt modelu danych, API i interfejsu, po wdrożenie na produkcję i pierwszy feedback. To oferta dla osoby, która chce mieć szeroki wpływ na produkt i realną odpowiedzialność, a nie tylko odbierać tickety. Szczera uwaga: mimo że AI pisze tu dużo kodu, decyzje i odpowiedzialność za jakość i efekt końcowy spoczywają na tobie — przy tempie 'działający fragment w pierwszym tygodniu' i braku sprintów/Jiry oznacza to dużą autonomię, ale też presję i konieczność samodzielnego pilnowania jakości kodu generowanego przez agentów.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Pierwszy działający fragment produktu wdrażamy już w pierwszym tygodniu projektu. Potem codziennie pokazujemy klientowi postęp na żywo, bez harmonogramów w Gantcie i sprintów w Jirze.
Może to oznaczać bardzo szybkie tempo pracy i brak formalnych procesów zarządzania projektem, co może prowadzić do chaosu lub presji.
🔴
AI pisze u nas dużo kodu.
Choć brzmi nowocześnie, może oznaczać, że jakość kodu generowanego przez AI jest zmienna i wymaga intensywnej weryfikacji i refaktoryzacji przez człowieka.
🔴
Decyzje o tym, co budujemy, jak budujemy i czy działa to poprawnie, podejmują ludzie.
To sugeruje, że mimo wsparcia AI, ostateczna odpowiedzialność i ciężar decyzyjny spoczywa na pracowniku, co może oznaczać dużą autonomię, ale i presję.
🔴
samodzielnie poprowadzi funkcję od rozmowy z klientem do produkcji i weźmie za nią odpowiedzialność.
Oznacza to szeroki zakres obowiązków, od kontaktu z klientem po wdrożenie, co może być zarówno szansą na rozwój, jak i przytłaczające.
🟡
Tworzeniem aplikacji z pomocą agentów AI (Claude Code, Codex, Cursor i kolejne narzędzia). Rozbijasz problem, piszesz specyfikację, prowadzisz agenta, czytasz i weryfikujesz to, co wygenerował.
Podkreśla to, że pracownik będzie głównie weryfikatorem i koordynatorem pracy AI, a niekoniecznie twórcą kodu od zera, co może być mniej satysfakcjonujące dla niektórych.