Founding AI Engineer Onsite (Munich, Germany)

Die Rolle

Arbeiten Sie direkt mit dem Gründungsteam zusammen, um die technische Grundlage für unsere KI-Arbeiter zu definieren und aufzubauen. Diese Systeme arbeiten innerhalb von Live-Logistik-Workflows über E-Mail, Telefonie und Unternehmenssoftware, wo Zuverlässigkeit wichtig ist und Randfälle das Produkt sind. Sie sind verantwortlich für die schwierigen Teile unter den Funktionen: Agentenarchitektur, Kontext und Zustand, Bewertungen, Beobachtbarkeit, Ausführungszuverlässigkeit, Datenflüsse und die Plattform, auf der andere Ingenieure aufbauen. Dies ist eine praktische Rolle. Sie werden jeden Tag Produktionscode schreiben, aber Ihr Job ist größer als nur das Abarbeiten eines Backlogs. Sie entscheiden, welche Abstraktionen bestehen bleiben, wo wir Strenge benötigen, was wir als Nächstes bauen und wie das Engineering-Team während unseres Wachstums arbeitet. Dies ist keine rein forschungsorientierte Rolle und auch keine Architekturrolle, in der Sie das Codieren einstellen. Sie bauen, versenden, messen, beheben und setzen ständig neue Maßstäbe.

Was Sie tun werden

• Besitzen Sie die Architektur und Evolution der Kern-KI-Arbeiter-Plattform über Backend-Services, Agenten-Workflows, Integrationen, Daten und Infrastruktur.
• Bauen Sie zuverlässige, langlaufende KI-Workflows, die Entscheidungen treffen und Aktionen über Posteingänge, Telefonanrufe, TMS, ERP, EDI, SFTP, APIs und Ereigniswarteschlangen ausführen.
• Entwickeln Sie die Systeme, die Agenten in der Produktion zuverlässig machen: Bewertungen, Nachverfolgung, Feedback-Schleifen, Sicherheitsvorkehrungen, Wiederholungen, Rückfalle und menschliche Eskalation.
• Arbeiten Sie an den schwierigen Aspekten der angewandten KI: mehrdeutige Eingaben, sich ändernder Kontext, Werkzeugnutzung, Zustandsmanagement, Latenz, Kosten und Fehlerbehebung.
• Verwandeln Sie Muster aus Kundenbereitstellungen in wiederverwendbare Produktfähigkeiten anstatt in einmalige Lösungen.
• Treffen Sie bewusste technische Abwägungen zwischen Geschwindigkeit und Haltbarkeit. Versenden Sie zuerst die einfache Version und wissen Sie dann, wann das System richtig neu aufgebaut werden muss.
• Gestalten Sie die Produkt- und technische Richtung mit den Gründern. Fordern Sie Annahmen heraus, schlagen Sie bessere Ansätze vor und übernehmen Sie Entscheidungen bis zur Produktion.
• Helfen Sie, den Engineering-Standard für das Unternehmen festzulegen, von Systemdesign und Codequalität bis hin zu unserer Nutzung von KI-Tools, um schneller zu bauen.
• Helfen Sie beim Einstellen und Entwickeln des Engineering-Teams, während wir wachsen.

Wer Sie sind

• Sie übernehmen Verantwortung für unklare, wichtige Probleme. Sie warten nicht auf ein Ticket, ein vollständiges Pflichtenheft oder darauf, dass jemand anderes den Weg definiert.
• Sie haben ein starkes technisches Urteilsvermögen. Sie können ein System vereinfachen, ohne nachlässig zu sein, und Struktur hinzufügen, ohne alle zu verlangsamen.
• Sie denken wie ein Produktentwickler, nicht nur wie ein Ingenieur. Es ist Ihnen wichtig, ob das System das tatsächliche betriebliche Problem löst, nicht ob die Implementierung clever aussieht.
• Sie bewegen sich schnell und iterieren ständig, verstecken sich jedoch nicht hinter Prototypen, wenn Kunden auf das System angewiesen sind.
• Sie bauen mit KI, nicht nur um sie herum. KI-native Entwicklung ist, wie Sie denken und arbeiten.
• Sie haben wenig Ego und sind direkt. Sie können klar widersprechen, Ihre Meinung schnell ändern und dafür sorgen, dass das beste Argument gewinnt.
• Sie fühlen sich wohl in der Nähe von Kunden, Produktionsvorfällen und den chaotischen Details von Logistikoperationen.
• Sie möchten im Raum sein. Büro in München, persönlich. Dies ist keine Remote-Rolle oder eine 9-zu-5-Stelle.

Was Sie mitbringen

• Starke Grundlagen in der Softwareentwicklung: Python, JavaScript/TypeScript, SQL, REST APIs, Datenmodellierung und Systemdesign.
• Erfahrung in der Verantwortung für Produktionssysteme über Architektur, Implementierung, Bereitstellung und Betrieb.
• Praktische Erfahrung mit LLM-Systemen in der Produktion: Agenten-Workflows, Werkzeugnutzung, Prompt-Engineering, strukturierte Ausgaben, Kontextmanagement, Bewertungen und Beobachtbarkeit.
• Starkes Verständnis von verteilten und asynchronen Systemen, einschließlich Warteschlangen, Wiederholungen, Idempotenz, Parallelität, Hintergrundjobs und Fehlerbehandlung.
• Erfahrung mit Docker, CI/CD, Cloud-Infrastruktur, Überwachung und Debugging von Produktionsvorfällen.
• Eine Erfolgsbilanz beim Versenden von Produkten oder Systemen, auf die echte Benutzer angewiesen sind.
• Bonus: Erfahrung mit Unternehmensintegrationen, Sprachsystemen, E-Mail-Automatisierung, Logistik, Lieferkette oder Fracht.

Prozess

Wir bewegen uns schnell. Erwarten Sie innerhalb einer Woche eine Entscheidung.