Team Lead AI Design Engineer

Локация: Астана, удалённо

Зарплата: 15 000–20 000 USD на руки в месяц

Компания

Клиент развивает AI-native подход к созданию цифровых продуктов, объединяя дизайн, разработку, design systems и AI-инструменты в production-процессах.

Что делать

• Определять и внедрять AI-first workflow для дизайна и разработки в продуктовых командах.
• Сокращать путь от идеи через прототип и валидированный дизайн до готовой к разработке реализации и production-ready кода.
• Создавать процессы, объединяющие design tools, AI-системы, design systems, component libraries и application code.
• Развивать design systems и стандарты, обеспечивающие надежную связь дизайн-артефактов с production components.
• Работать с лидерами design, product и engineering, находить bottlenecks и внедрять изменения в workflow команд.
• Обучать дизайнеров и инженеров AI-native workflow и измерять влияние процессов на скорость delivery, итерации и время от идеи до production.

Требования

• Подтвержденный опыт создания и внедрения AI-first процессов дизайна и разработки в production-среде.
• Глубокое понимание product design workflows, design systems, component libraries и взаимодействия дизайна с engineering.
• Практический опыт интеграции AI-инструментов в процессы от ideation и prototyping до software development.
• Технический уровень для работы с frontend engineers и понимания реализации design systems в приложениях.
• Опыт превращения экспериментальных AI-workflows в повторяемые системы и внедрения значимых изменений в командах.
• Английский язык — B2 и выше.

Хорошо, если есть

• Сильный frontend engineering background или опыт в роли Design Engineer, Design Technologist либо Product Engineer.
• Опыт создания внутренних AI-инструментов, агентов, плагинов или automation.
• Опыт создания token-based или code-connected design systems и их масштабирования на несколько продуктов.
• Опыт руководства или создания AI-native product, design или engineering команд.

Культура и преимущества

• Фокус на реальном внедрении AI-assisted workflows, а не на разрозненных экспериментах.
• Возможность менять процессы создания продуктов на уровне design и engineering организации.
• Ориентация на production-результат, измеримое сокращение итераций и ускорение delivery.
• Удалённый формат работы.