Senior AI Engineer (w/m/d)

Wir bauen unsere Kern-AI-Fähigkeiten von v1 bis v10 aus. Treten Sie dem frühen Kernteam erfahrener Unternehmer bei, die Unternehmen auf Millionen von Nutzern und über 100 Millionen Dollar an Exits skaliert haben. Wir gestalten die Zukunft von Steuern und Buchhaltung mit AI und legen die Grundlagen für das Wachstum.

Wie Steuern, Buchhaltung und Löhne heute funktionieren, ist für alle eine Herausforderung. Dennoch muss jedes Unternehmen dies kontinuierlich tun. Es ist das Rückgrat, auf dem unsere Wirtschaft basiert. Durch AI verwandeln wir diesen oft schmerzhaften Prozess in ein radikal einfaches Erlebnis für unsere Kunden, damit sie sich auf das konzentrieren können, was für sie wichtig ist: ihr Geschäft zu wachsen.

Wir sind ein Team erfahrener Unternehmer, die Unternehmen auf Zehntausende von Millionen Nutzern, Zehntausende von Millionen Umsatz, mehrere Länder und 9-stellige Exits skaliert haben - und wir fangen gerade erst an. Wir werden von führenden Risikokapitalgebern unterstützt und expandieren schnell.

Aufgaben

Als unser erster AI Engineer werden Sie ein zentraler Bestandteil beim Aufbau der Intelligenz hinter Skalar sein. Wir sind über die anfängliche Gründungsphase hinaus, aber wir sind immer noch sehr früh - was bedeutet, dass alles, was Sie berühren, mit Greenfield-Bau zu tun haben wird. Ihre Arbeit wird die treibende Kraft hinter der Automatisierung komplexer interner Steueroperationen (TaxOps) und dem Aufbau intelligenter Agenten sein, die radikale Einfachheit für unser Team und unsere Kunden bieten.

Was Sie übernehmen werden

• 0 → 1 und darüber hinaus: Übernehmen Sie wichtige AI-Funktionen und intelligente Agenten von Anfang bis Ende (Spezifikation → Versand → Messung), in enger Zusammenarbeit mit unseren Business Automation Managern und Steuerexperten.
• Kern-AI-Architektur: Implementieren Sie robuste LLM-Integrationen, RAG-Pipelines, Datenmodelle und Prompt-Management-Systeme; treffen Sie pragmatische Architekturentscheidungen mit hoher Autonomie.
• Schnelles Iterieren: Versenden Sie AI-Funktionen schnell und iterieren Sie basierend auf echtem Benutzerfeedback von unserem internen Operationsteam.
• Führung: Stellen Sie Junior Engineers ein und betreuen Sie diese (wenn gewünscht); sammeln Sie Führungserfahrung, während wir wachsen.

Unser Tech-Stack (Greenfield)

Bevorzugen Sie langweilige Technologien, wo es wichtig ist; innovieren Sie dort, wo es differenziert (insbesondere in AI). Aktueller Produkt-Tech-Stack (der sich weiterentwickeln wird): TypeScript, Next.js (React), PostgreSQL. Sie werden erheblichen Einfluss auf unseren AI-Stack haben (z.B. LangChain/Vercel AI SDK, Vector DBs).

Anforderungen

Was Sie mitbringen

• 5+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, mit einem herausragenden, aktuellen Fokus auf angewandte generative AI.
• Ein Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik oder einem verwandten Bereich.
• Tiefe praktische Erfahrung mit LLM-APIs (wie OpenAI, Anthropic, Gemini), agentischen Frameworks und dem Aufbau robuster RAG-Pipelines.
• Starke Programmierkenntnisse in Python und Neugier, über den gesamten Stack zu lernen.
• Solides Verständnis von Vektordatenbanken (z.B. pgvector, Pinecone) und Sicherheit im Umgang mit Cloud-Grundlagen (AWS/GCP, Docker).
• Sehr gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und Deutsch (mindestens C1).
• Sie haben eine gültige Arbeitserlaubnis, um in Deutschland zu arbeiten.

Vorteile

Was Sie erhalten

• Einzigartige Gelegenheit, einem Unternehmen sehr früh beizutreten, das Sie mitgestalten können.
• Schneller Karriereweg: Wachsen Sie mit dem wachsenden, AI-first Unternehmen.
• Perfekte Umgebung, um relevante Fähigkeiten in einer Welt der AI zu entwickeln.
• Überdurchschnittliche Vergütung + Aktienpaket, das das Potenzial hat, drastisch an Wert zu gewinnen.

Der Prozess (schnell, bedeutungsvoll, keine Hausaufgaben)

• Ein Einführungsgespräch mit einem Recruiter.
• Lernen Sie einen anderen Ingenieur kennen, virtuell oder persönlich (ganz wie Sie möchten).
• Treffen Sie unser gesamtes Gründungsteam während eines abschließenden Interviews (persönlich, ~3 Stunden, inkl. Live-Coding).