Smeetz is an AI-powered unified commerce platform for the European leisure and entertainment industry. Theme parks, family entertainment centres, museums, zoos, and theatres run their ticketing, seating, F&B, and payments on us.
This role owns the backend of our two AI surfaces: the Smeetz MCP server and the AI chatbot. Both are backend services at heart, made of APIs, integrations, and agent logic sitting on top of our commerce platform. Expect to spend about 70% of your time on backend engineering (building, scaling, and running these services in production) and about 30% on the product side (understanding how venues use them, shaping what gets built next, and measuring whether it worked).
You report to the VP of Engineering and have no direct reports.
Key Responsibilities
Backend
- Own the backend of the Smeetz MCP server and AI chatbot end to end, covering the services, the tool surface, the agent logic, and the guardrails on what they are allowed to do
- Design and build the APIs and integrations that connect our AI surfaces to the Smeetz platform (ticketing, bookings, payments) with the security, performance, and reliability that production commerce requires
- Own reliability and performance, covering latency, error rates, cost per call, and the call patterns clients actually generate. You get full observability data (Langfuse) and the mandate to act on it
- Build the eval layer so prompt and model changes are measured before they ship, not after a customer notices
- Participate in on-call for the services you own
Product
- Work with the product owner and venue-facing teams to understand how operators use the AI surfaces, and turn that into technical specs and priorities
- Read traces and usage data to spot what is breaking or missing, and propose what to build next
- Define success metrics for what you ship and report back on them
- Document the surfaces you own so the next engineer can work on them without you in the room, and extend our shared Claude Code skill library
Requirements
Professional requirements
- 5+ years shipping production code, including 3+ years of backend engineering building and running production APIs. Node.js/TypeScript is strongly preferred
- Solid backend fundamentals, covering API design, data modelling, authentication and permissions, queues and async processing, and debugging under production load
- You have shipped at least one LLM-based feature to real users and worked on its backend side, including tool calling, structured outputs, cost and latency control, and production failure modes. Prototypes and demos do not count
- Ownership of a production system, including the on-call that comes with it
- Daily use of Claude Code or an equivalent agentic environment beyond autocomplete
- Comfortable talking to non-technical stakeholders and turning their problems into technical work
- Fluent English
Nice to have
- Designing a tool or API surface for agents, with naming, granularity, and error messages a model can recover from
- The MCP specification, beyond using it as a client
- The Anthropic Claude API and tool use
- Langfuse or a similar tool (LangSmith, Braintrust, Phoenix)
- Evals and retrieval over a support knowledge base (Intercom Fin experience is relevant)
- Guardrails for agents with write access, covering permissions, confirmation steps, prompt injection, and PII
- Experience in a product-engineering setup where you shaped priorities, not just tickets
- French or German
Personal attributes
- Owner: The services you run work because you are responsible for them
- Backend-first, product-aware: Starts from solid engineering, and knows why the feature matters to the venue
- AI-native: Uses Claude and agents as everyday leverage
- Measured: Defines success before building and accepts the number
- Writer: Leaves the codebase better documented than they found it
Benefits
- A published dual career ladder. Grow to Staff AI Product Engineer without becoming a manager, on pay bands comparable to the management track
- Full ownership of two AI surfaces that are core product, not a side project
- Direct contact with the venue operators who use what you build
- Modern AI-native tooling: Claude Code with a shared internal skill library
- Fully remote position
- Competitive salary based on experience. Band to confirm
Smeetz هي منصة تجارة موحدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لقطاع الترفيه والتسلية الأوروبي. تعتمد علينا المدن الترفيهية، ومراكز الترفيه العائلي، والمتاحف، وحدائق الحيوان، والمسارح في إدارة التذاكر، واختيار المقاعد، والأغذية والمشروبات (F&B)، والمدفوعات.
يتولى هذا الدور مسؤولية الواجهة الخلفية لسطحي الذكاء الاصطناعي لدينا: خادم Smeetz MCP وروبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي. كلاهما خدمتان خلفيتان في الجوهر، وتتكونان من واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، والتكاملات، ومنطق الوكلاء (agent logic) المبني فوق منصة التجارة الخاصة بنا. يُتوقع أن تقضي حوالي 70% من وقتك في هندسة الواجهة الخلفية (بناء هذه الخدمات وتوسيع نطاقها وتشغيلها في بيئة الإنتاج) وحوالي 30% في جانب المنتج (فهم كيفية استخدام الأماكن لها، وتحديد ما يتم بناؤه بعد ذلك، وقياس مدى نجاحه).
ستكون مسؤولاً أمام نائب رئيس قسم الهندسة (VP of Engineering) وليس لديك مرؤوسون مباشرون.
المسؤوليات الرئيسية
الواجهة الخلفية
- امتلاك الواجهة الخلفية لخادم Smeetz MCP وروبوت الدردشة المدعوم بالذكاء الاصطناعي بالكامل من البداية إلى النهاية، بما يشمل الخدمات، وسطح أدوات البرمجة، ومنطق الوكلاء، وضوابط الأمان (guardrails) لما يُسمح لهم بقيامه
- تصميم وبناء واجهات برمجة التطبيقات والتكاملات التي تربط سطوح الذكاء الاصطناعي لدينا بـ منصة Smeetz (التذاكر، الحجوزات، المدفوعات) بمستوى الأمان والأداء والموثوقية التي تتطلبها التجارة الفعلية
- امتلاك الموثوقية والأداء، بما يشمل زمن الاستجابة (latency)، ومعدلات الأخطاء، والتكلفة لكل استدعاء، وأنماط الاستدعاء التي يولدها العملاء فعليًا. ستحصل على بيانات مراقبة كاملة (Langfuse) وصلاحية العمل بناءً عليها
- بناء طبقة التقييم (eval layer) لقياس التغييرات في الموجهات (prompts) والنماذج قبل طرحها، وليس بعد أن يلاحظ العميل ذلك
- المشاركة في مناوبات الدعم الفني (on-call) للخدمات التي تمتلكها
المنتج
- العمل مع مالك المنتج (product owner) والفرق المواجهة للعملاء لفهم كيفية استخدام المشغلين لسطوح الذكاء الاصطناعي، وتحويل ذلك إلى مواصفات تقنية وأولويات
- قراءة بيانات التتبع والاستخدام لتحديد ما هو معطل أو مفقود، واقتراح ما يجب بناؤه بعد ذلك
- تحديد مقاييس النجاح لما تقوم بشحنه وتقديم تقارير عنها
- توثيق السطوح التي تمتلكها حتى يتمكن المهندس التالي من العمل عليها دون الحاجة لوجودك، وتوسيع مكتبة مهارات Claude Code المشتركة لدينا
المتطلبات
المتطلبات المهنية
- خبرة أكثر من 5 سنوات في تقديم كود إنتاجي (production code)، بما في ذلك أكثر من 3 سنوات في هندسة الواجهة الخلفية لبناء وتشغيل واجهات برمجة التطبيقات في بيئة الإنتاج. يُفضل بشدة استخدام Node.js/TypeScript
- أساسيات قوية في الواجهة الخلفية، تغطي تصميم واجهات برمجة التطبيقات (API design)، ونمذجة البيانات، والمصادقة والأذونات، وطوابير الانتظار والمعالجة غير التزامنية، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها تحت ضغط الإنتاج
- قمت بشحن ميزة واحدة على الأقل قائمة على نماذج اللغات الكبيرة (LLM) للمستخدمين الحقيقيين وعملت على جانب الواجهة الخلفية لها، بما في ذلك استدعاء الأدوات (tool calling)، والمخرجات المهيكلة، والتحكم في التكلفة وزمن الاستجابة، وأنماط الفشل في بيئة الإنتاج. لا تُحسب النماذج الأولية والعروض التوضيحية
- امتلاك نظام إنتاجي، بما في ذلك مناوبات الدعم الفني (on-call) المصاحبة له
- الاستخدام اليومي لـ Claude Code أو بيئة وكلاء مماثلة تتجاوز مجرد الإكمال التلقائي
- الارتياح في التحدث مع أصحاب المصلحة غير التقنيين وتحويل مشكلاتهم إلى أعمال تقنية
- إتقان اللغة الإنجليزية
من الجيد وجوده
- تصميم واجهة أداة أو واجهة برمجة تطبيقات للوكلاء، مع تسمية، ودقة، ورسائل أخطاء يمكن للنموذج التعافي منها
- مواصفات MCP، بما يتجاوز استخدامها كعميل فقط
- واجهة برمجة تطبيقات Anthropic Claude واستخدام الأدوات
- Langfuse أو أداة مماثلة (LangSmith، Braintrust، Phoenix)
- التقييمات والاسترجاع عبر قاعدة معرفة الدعم (خبرة Intercom Fin ذات صلة)
- ضوابط الأمان (Guardrails) للوكلاء الذين لديهم صلاحية الكتابة، وتغطي الأذونات، وخطوات التأكيد، وحقن الموجهات (prompt injection)، ومعلومات الهوية الشخصية (PII)
- خبرة في بيئة هندسة المنتجات حيث شاركت في تحديد الأولويات، وليس مجرد التعامل مع التذاكر
- اللغة الفرنسية أو الألمانية
السمات الشخصية
- التحلي بروح المسؤولية والملكية: الخدمات التي تديرها تعمل لأنك مسؤول عنها
- التركيز على الواجهة الخلفية مع إدراك المنتج: يبدأ من هندسة متينة، ويعرف سبب أهمية الميزة لمكان الفعالية
- مستوعب للذكاء الاصطناعي بطبيعته (AI-native): يستخدم Claude والوكلاء كأداة رافعة يومية
- مُنضبط ومقاس: يحدد النجاح قبل البناء ويقبل بالأرقام الناتجة
- كاتب: يترك قاعدة الكود موثقة بشكل أفضل مما وجدها عليه
المزايا والفوائد
- سلم وظيفي مزدوج مُعلن عنه. التطور إلى مهندس منتج ذكاء اصطناعي أول (Staff AI Product Engineer) دون الحاجة للتحول إلى مدير، مع فئات رواتب مماثلة لمسار الإدارة
- الملكية الكاملة لسطحين من سطوح الذكاء الاصطناعي اللذين يمثلان المنتج الأساسي، وليس مشروعًا جانبيًا
- التواصل المباشر مع مشغلي الأماكن الذين يستخدمون ما تقوم ببنائه
- أدوات حديثة قائمة على الذكاء الاصطناعي: Claude Code مع مكتبة مهارات داخلية مشتركة
- وظيفة تعمل بالكامل عن بُعد
- راتب تنافسي بناءً على الخبرة. تحديد الفئة يتأكد لاحقًا