Prodotto prima della cerimonia
Preferiamo risolvere i problemi in modo diretto, scrivere bene e spedire miglioramenti reali invece di fare teatro di processo.
Costruisci il sistema operativo della ricerca AI.
Chatobserver trasforma risposte AI grezze in intelligence di visibilità. Eseguiamo prompt strategici sui principali assistenti, normalizziamo le citazioni, misuriamo il posizionamento e aiutiamo i team a capire come vengono descritti nella ricerca AI. Il lavoro è molto vicino al prodotto, tecnicamente disordinato e ancora abbastanza presto da contare davvero.
Open roles
14 total
Research2
Engineering4
Product2
Growth3
Operations2
Ruoli aperti
Stiamo assumendo per due ruoli fondamentali. Entrambi sono vicini al prodotto, vicini ai dati reali e vicini al livello qualitativo che definirà l'azienda.
Research
Research Engineer
Research infrastructure
Soon
→Evaluation Specialist
Research and product systems
Soon
→Engineering
Member of Technical Staff
Product engineering
Soon
→Senior Software Engineer
Product engineering
Soon
→Data Platform Engineer
Infrastructure and data
Soon
→Frontend Engineer
Product engineering
Soon
→Cosa aspettarti
Manteniamo il processo focalizzato. L'obiettivo è capire come pensi, cosa hai costruito e come alzeresti il livello qui.
1
Candidatura
Mandaci il tuo percorso, il lavoro rilevante e perché questo ruolo ha senso per te.
2
Conversazione iniziale
Una conversazione focalizzata sul tuo lavoro, sul tuo giudizio e sul ruolo.
3
Approfondimento specifico del ruolo
Una discussione o un esercizio che assomiglia più al lavoro reale che a un loop generico di colloqui.
4
Conversazione con il founder
Un confronto finale su standard, ambizione e su come apparirebbe il successo qui.
5
Decisione
Chiudiamo il loop con chiarezza e ci muoviamo velocemente quando c'è convinzione.
Come lavoriamo
Il team deve sembrare piccolo, diretto e serio. Ci interessa la velocità, ma non la velocità che lascia disordine a qualcun altro.
Ricerca e implementazione restano vicine
Le persone che fanno le domande difficili sul comportamento dell'AI devono restare vicine ai sistemi che rendono operative quelle risposte.
La qualità si accumula
Vogliamo codice, linguaggio e decisioni di prodotto che restino comprensibili quando il sistema cambia.
Gli operatori meritano chiarezza
L'output deve aiutare i team a spiegare cosa è cambiato, perché conta e cosa fare dopo.
Se questo ti sembra il problema giusto, continua.
Le pagine dei ruoli spiegano meglio il lavoro, il livello atteso e come le candidature entrano nel nostro sistema di assunzione.
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