Director of Product & Engineering

Ich habe kürzlich McKinsey verlassen, um wieder aufzubauen. Nach Jahren der Arbeit im Bereich Geschäftsentwicklung und GenAI in regulierten Mid-Markt-Umgebungen wurde eines klar: Der wahre Engpass bei KI ist nicht die Fähigkeit. Es geht darum, diese Fähigkeit in zuverlässige Systeme umzuwandeln, die in realen Unternehmen funktionieren. Die meisten Unternehmen experimentieren mit KI. Sehr wenige bauen Systeme, die geregelt, produktionsfähig und in operative Arbeitsabläufe eingebettet sind. Wir bauen ein KI-natives Unternehmen, das sich darauf konzentriert, diese Lücke zu schließen. Nicht mit Pilotprojekten. Nicht mit Präsentationen. Sondern durch den Einsatz von geregelten KI-Systemen in realen operativen Prozessen - und der Schaffung messbarer Werte in Wochen.

Wie wir bauen: Wir bauen die Plattform nicht isoliert. Wir bauen sie innerhalb echter, zahlender Kundenengagements in regulierten Branchen - derzeit im Bankwesen und im Gesundheitswesen - und wir besitzen das wiederverwendbare geistige Eigentum, das entsteht. Die ersten Engagements sind die Geburtsstätten der ersten Plattformkomponenten. Dies ist eine bewusste Wahl. Das bedeutet, dass die Plattform von Tag eins an in Produktion läuft, in regulierten Umgebungen, mit echten Betriebsdaten und echten Konsequenzen. Es bedeutet auch, dass sie von Tag eins an durch Kundeneinnahmen finanziert wird.

Die Rolle erfordert jemanden, der dies klar sieht: In dieser Phase ist das Engagement die Ingenieurumgebung. Dass der Aufbau innerhalb realer Operationen keine Einschränkung des Plattformdenkens ist - es ist der einzige Weg zu einer Plattform, die den Kontakt mit der Realität übersteht.

Was diese Rolle tatsächlich ist: Dies ist eine grundlegende Führungsrolle im Bereich Produkt und Engineering. Ein Co-Entwicklungspartner für den Gründer. Sie werden helfen, Folgendes zu definieren:

• was wir bauen
• wie wir es bauen
• wie sich Produkt und Engineering entwickeln sollten, während das Unternehmen wächst

Diese Rolle befindet sich an der Schnittstelle von Produktdenken, Systemarchitektur und realer operativer Bereitstellung. Sie werden keine traditionelle Ingenieurorganisation übernehmen. Sie werden helfen, ein kleines, elitärs Produkt- und Ingenieurteam aufzubauen, das auf KI-native Weise arbeitet, mit Codierungsagenten, die tief in die Arbeitsabläufe integriert sind.

Was Sie tun werden:

• Die Architektur einer KI-nativen Betriebsplattform entwerfen
• Echte operationale Schmerzpunkte - beobachtet in Live-Engagements - in skalierbare Produktkomponenten übersetzen
• Klare Grenzen zwischen deterministischen Arbeitsabläufen und agentischen Systemen definieren
• Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und Governance in der Produktion sicherstellen
• Eine kleine, elitärs Produkt- und Ingenieurorganisation aufbauen
• Codierungsagenten und Automatisierung tief in den Entwicklungsworkflow integrieren
• Eine KI-native Art des Produktaufbaus etablieren, bei der menschliches Urteilsvermögen und maschinelle Unterstützung von Anfang an kombiniert werden
• Schnelle Entwicklungszyklen schaffen, ohne die Kernsystemgarantien zu gefährden
• Praktisch an den Kernplattformkomponenten in der frühen Phase arbeiten
• Als leitender technischer Ansprechpartner innerhalb von Kundenengagements agieren, wo die Plattform aufgebaut und bewiesen wird
• Unordentliche operationale Arbeitsabläufe in stabile Systeme umwandeln
• Die Lücke zwischen Produktdesign, Architektur und Produktionsrealität schließen

Technische Herausforderungen, an denen Sie arbeiten werden:

• Sichere Ausführungsgrenzen zwischen deterministischer und agentischer Logik entwerfen
• Workflow-Infrastruktur für langlaufende, zustandsbehaftete operationale Prozesse aufbauen
• Integrationen über ERP-, Finanz-, Posteingangs- und Dokumentensysteme verwalten
• KI-Systeme in der Produktion beobachtbar, steuerbar und debugbar machen
• Wiederholungen, partielle Ausführungen, Fehlermodi und Genehmigungslogik über komplexe Arbeitsabläufe hinweg behandeln
• Systeme entwerfen, die schnell arbeiten, während Vertrauen, Kontrolle und Auditierbarkeit gewahrt bleiben
• Eine Ingenieurumgebung schaffen, in der Codierungsagenten Teil des Standardentwicklungsmodells sind

Was Sie benötigen:

• Starke Backend-Engineering-Erfahrung, idealerweise in Python, TypeScript, Node.js oder ähnlichen Umgebungen
• Erfahrung im Entwerfen verteilter Systeme, APIs und workflowbasierter Architekturen
• Starkes Produktinstinkt und die Fähigkeit, mehrdeutige operationale Probleme in klare Produktentscheidungen umzuwandeln
• Komfort im Umgang mit kundenorientierten Kontexten, in denen die Plattform innerhalb realer Engagements aufgebaut wird
• Komfort mit LLM-basierten Systemen, toolbasierten Agentenarchitekturen und Workflow-Orchestrierung
• Tiefes Verständnis für Produktionsanliegen wie Idempotenz, Wiederholungen, Protokollierung, Überwachung und Fehlerbehandlung

Bonus, wenn Sie an Folgendem gearbeitet haben:

• Automatisierungsplattformen
• KI-Infrastruktur
• Workflow-Engines
• ERP- oder Finanzintegrationen
• Frühphasen-Systeme mit mehrdeutigen Anforderungen
• Regulierte Branchen (Bankwesen, Versicherungen, Gesundheitswesen)

Was diese Rolle nicht ist:

• Keine reine Forschungsposition
• Kein generisches Software-Führungsjob
• Keine reine Plattformrolle, die von Kunden isoliert ist - die Kunden sind, wo die Plattform geschmiedet wird

Was Erfolg aussieht: Erfolg in dieser Rolle bedeutet, die frühe Produkt- und Ingenieurbasis des Unternehmens aufzubauen: eine Plattformarchitektur, die in der Produktion funktioniert, ein KI-natives Entwicklungsmodell, das Geschwindigkeit vervielfacht, und ein kleines, talentiertes Team, das in der Lage ist, zuverlässige Systeme in echte operationale Umgebungen zu liefern. Der erste konkrete Beweis: Komponenten, die innerhalb der ersten beiden Engagements gebaut wurden, die wiederverwendbar, geregelt und nachweislich produktionsfähig sind - und die Geschwindigkeit und Qualität jedes folgenden Engagements vervielfachen.

Warum diese Rolle selten ist: Die meisten KI-Unternehmen konzentrieren sich immer noch auf Modellfähigkeiten oder Demos. Diese Rolle dreht sich um etwas Schwierigeres: den Aufbau von KI-Systemen, die tatsächlich in realen Unternehmen laufen, von Tag eins an, mit echtem Geld und echten Konsequenzen. Sie werden helfen, zu definieren, wie KI-native Produkt- und Ingenieurorganisationen in der Praxis funktionieren - nicht in der Theorie, nicht in Prototypen, sondern in der Produktion.

Struktur: Hohe Autonomie, direkte Zusammenarbeit mit dem Gründer als Co-Entwicklungspartner, echte Verantwortung für die Produkt- und Ingenieurrichtung.

Wenn Sie KI-Systeme aufbauen möchten, die echte Operationen durchführen - nicht nur Prototypen - kontaktieren Sie uns direkt.