Founding Product Engineer

Über Pling Pling baut das operationale Rückgrat für medizinische Praxen, beginnend mit der Zahnmedizin. Die meisten Zahnarztsoftwarelösungen kümmern sich um die Patientenreise (Dokumentation, Behandlungspläne, Abrechnung) – wir kümmern uns um die Operationen, die dies ermöglichen: Geräteverwaltung, regulatorische Compliance, Teamkoordination, Beschaffung von Dienstleistungen – ein Segment, das die breitere Branche weitgehend übersehen hat. Unsere Vision: horizontal in andere medizinische Fachrichtungen und vertikal in einen Marktplatz zu expandieren, der Praxen mit Herstellern, Technikern und Dienstleistern verbindet.

Das Team Das Gründungsteam vereint tiefes Startup-, Produkt- und Fachwissen. Paolo (CEO) – Stanford-Absolvent, verbrachte 8 Jahre im Silicon Valley, wo er ein Startup gründete und verkaufte, ex-BCG, zwei vorherige Exits. Henrik (CPO) – ex-BCG, N26, ImmoScout24, Startups in der Frühphase. Jonas (CMO) – ehemaliger Kliniker an der Uniklinik Düsseldorf, leitete seine eigene Praxis, selbst ausgebildeter Ingenieur. Derzeit verantwortlich für die technische Architektur von Pling und programmiert zusammen mit dem Team.

Aufgaben Sie sind verantwortlich für die Architektur und den Code von Pling, Strategie und Ausführung. Die Rolle ist praktisch und wirkungsorientiert: Sie tragen zu Produktdiskussionen neben den Gründern bei und übernehmen dann den gesamten technischen Lebenszyklus – Architektur, Implementierung, Bereitstellung, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung in der Produktion – mit einem Fokus auf reale Zuverlässigkeit und Geschäftsauswirkungen. Ihr Mandat ist es, die Plattform zu entwerfen und zu liefern, die Pling zu den nächsten 10x Kunden und Standorten bringt – AI-nativ gestaltet, um über mehrere Standorte in Europa skalierbar zu sein – und die Entwicklungspipeline aufzubauen, die unsere Versandgeschwindigkeit schwer zu übertreffen macht.

Was Sie tun werden

• Komplette Funktionen von Ende zu Ende bauen – Datenmodell bis API bis UI
• Die technische Richtung besitzen – Architektur, Infrastruktur, Sicherheit, Leistung
• Die LLM-Pipelines entwerfen und besitzen, die Plings KI-Funktionen antreiben – Prompt-Design, strukturierte Ausgaben, Evaluierungen, Überwachung, Kostenverfolgung
• Ingenieurstandards über Code und KI-Funktionen festlegen – Tests, CI/CD, Beobachtbarkeit, Code-Überprüfung auf der einen Seite; Evaluierungs-Hilfen, Regressionstests und Qualitätsmetriken, die an Geschäftsergebnisse gebunden sind, auf der anderen Seite
• Die Migration zu unserer nächsten Generation von Architektur definieren und leiten – die Stack-Wahl liegt in Ihrer Hand
• Die Entwicklungspipeline aufbauen, die unsere Versandgeschwindigkeit schwer zu übertreffen macht
• Einstellen und Führen – bringen Sie den nächsten Ingenieur an Bord, wenn die Zeit reif ist, und definieren Sie, wie das Team arbeitet

Voraussetzungen

• 6–9+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Produktionssoftware in schnelllebigen Umgebungen, davon mindestens 2 Jahre mit Fokus auf LLM-gesteuerten Funktionen in der Produktion
• Pragmatisch in Bezug auf Architektur und Kompromisse; Sie haben gelernt, dass gute Ingenieurskunst oft bedeutet, Komplexität zu reduzieren, nicht hinzuzufügen
• Komfort über den gesamten Stack – Backend-Zentrum der Schwerkraft, aber in der Lage, von Ende zu Ende zu liefern
• Produktionskenntnisse mit Python, TypeScript/Node.js und modernen Datenbanken (SQL und NoSQL)
• AI-native Sprachbeherrschung
• Tiefe praktische Kenntnisse des LLM-Verhaltens: Aufforderungen, strukturierte Ausgaben, Verwaltung des Kontextfensters, häufige Fehlermuster, Umgang mit Nicht-Determinismus und Schreiben von Evaluierungen, die Regressionen abfangen, bevor es die Benutzer tun
• Pragmatisch in Bezug auf die Modellauswahl – wählen Sie zwischen Anbietern (Claude, GPT, Gemini, Open-Weights) basierend auf Kosten-, Latenz- und Qualitätskompromissen für jeden Anwendungsfall
• Wissen, wann man nicht auf ein LLM zurückgreifen sollte. Viel gute Ingenieurskunst besteht darin, zu wissen, wann ein Regex, eine Nachschlagetabelle oder deterministischer Code die richtige Antwort ist. Sie hassen AI-Schlamperei ebenso sehr, wie Sie AI-Vorteile lieben.
• Aktiv das Feld verfolgen und neue Werkzeuge übernehmen, wenn sie es verdienen.
• Builder-Mindset – Sie bauen lieber als zu verwalten. KI begeistert Sie, weil sie es Ihnen ermöglicht, in einem Maßstab zu liefern, den Sie zuvor nicht konnten.
• Ingenieurqualität – Codequalität ist eine Gewohnheit, kein Nachgedanke: Tests, Überprüfung, Qualitätskontrollen
• Stark in operativer Exzellenz: Sicherheit, Zuverlässigkeit, Leistung, Beobachtbarkeit
• Sicher im Umgang mit CI/CD und Produktionsbereitstellungen
• Zusammenarbeit – Klare Kommunikation, die technische Kompromisse den Gründern, Kunden und zukünftigen Mitarbeitern erklärt
• Balance zwischen Geschwindigkeit, Qualität und langfristiger Nachhaltigkeit in Ihren Entscheidungen
• Fließendes Englisch. Deutsch ist ein großes Plus – unsere Kunden arbeiten auf Deutsch.

Warum Pling

• Starke Traktion in einer attraktiven Nische. Profitabel, wächst schnell, in einer Kategorie, die nur wenige andere ansprechen.
• Eine ehrgeizige Plattformvision. Horizontale Expansion in andere medizinische Fachrichtungen und eine vertikale Marktplatzdimension sind beide erreichbar.
• Eigenkapital verankert zum Pre-Fundraising-Bewertung. Da wir noch nicht finanziert haben, ist der Aufwärtstrend des jetzt gewährten Eigenkapitals erheblich höher als in sechs Monaten.
• Dynamisches, schnelllebiges Umfeld mit erfahrenen Gründer-Betreibern und Fachexperten – direkter Zugang, schnelle Entscheidungen.
• AI-native Team. Jeder bei Pling nutzt KI als tägliches Werkzeug.
• Remote-first heute mit regelmäßigen Teammeetings in Berlin. Hybride Optionen, während wir Büros eröffnen.
• 30 Tage Urlaub.

Bitte bewerben Sie sich mit einer kurzen Nachricht: warum diese Rolle, was Sie mitbringen, etwas, das Sie gebaut haben, Lebenslauf oder LinkedIn.