Придатка :)

Друзі, Хочу порекомендувати кандидата на remote-first інженерні ролі в Європі та EMEA. Антон має 9 років досвіду в software engineering та 4+ роки досвіду керівництва командами. Він виріс від Senior Frontend Developer до Tech Lead та Engineering Manager у провідній B2B SaaS-платформі для бухгалтерських компаній, якою користуються понад 10 000 компаній та мільйони клієнтів по всьому світу. Він керував 2 продуктовими інженерними командами та працював на перетині Product, Engineering, Design, QA, ML, DevOps та команд, що працюють з клієнтами, у той час як R&D-організація зросла приблизно з 80 до 250 інженерів. Він також очолював AI-assisted продуктову роботу в межах двох паралельних річних ініціатив, пов'язаних із новим бізнес-напрямом компанії. Це не був AI як демо чи внутрішній експеримент — це були AI-assisted workflow всередині реального B2B SaaS-продукту. Його найсильніша база — React, TypeScript, frontend-архітектура, B2B SaaS продуктова інженерія та технічне лідерство. Він також дуже впевнено почувається в backend-орієнтованих продуктових контекстах, зокрема API-контрактах, моделях даних, середовищах Ruby on Rails, PostgreSQL, обмеженнях продуктивності, system design та відповідальності за delivery. Він переважно шукає ролі Tech Lead, Team Lead, hands-on Engineering Manager та Engineering Lead. Також відкритий до сильних IC-ролей з реальною відповідальністю, таких як Senior Product Engineer, Senior або Staff Frontend Product Engineer, і Frontend-heavy Full-stack Engineer. Сильна сторона Антона — знаходити обмеження, яке блокує бізнес-результат, і виправляти систему навколо нього. Іноді це архітектура. Іноді — delivery, якість, ownership, продуктова невизначеність, процес або технічний борг. Кілька прикладів з його нещодавньої роботи. Він був частиною річної міграції SPA з монолітної архітектури на React — 150–200 сторінок, 9–15 команд. Ключові сторінки стали швидшими у 2–3 рази. У AI-assisted продуктовій роботі обсяг задач включав discovery, контекст клієнтів, складні workflow, API/backend-обмеження, підготовку датасетів, логіку ітерацій, продуктову реалізацію, production-реліз, кілька команд і довгі терміни доставки. Його роль не була ML research. Він поєднував продуктову інженерію, технічне лідерство та delivery, щоб AI-assisted workflow дійсно запрацювали всередині продукту. Допомиг усунути production-ризик в OpenSearch перед високим сезоном, скоротивши кластер з 7 до 5 нод та інфраструктурні витрати приблизно з $2K до $1K на місяць. Ширший продукт працював у значному масштабі — регулярний трафік приблизно 200–300 RPS з піками високого сезону, що досягали в 15–20 разів вищих значень. Рекомендую кандидата за фіксований бонус. Пишіть мені, будь ласка, в приватні повідомлення. Знаходиться в Іспанії, Малага. Може працювати за контрактом B2B для іспанського ФОП Дякую♥️