AI Product Engineer

Wir bauen die nächste Generation von Proof AI: Systeme, die nicht nur die richtigen Informationen bereitstellen, sondern auch eine Compliance- oder Nachhaltigkeitsanforderung nehmen und ein vollständiges, evidenzbasiertes, auditbereites Ergebnis mit Expertenaufsicht produzieren können. Dies ist einige der ehrgeizigsten angewandten KI-Arbeiten bei Sunhat und wird bestimmen, wohin sich unsere Plattform in den kommenden Jahren entwickelt. Als AI Product Engineer (m/w/d) werden Sie helfen, dieses System zu entwickeln, indem Sie eng dort arbeiten, wo der Wert entsteht. Sie werden echte Kundenbewertungen sehen, gegen Live-Lieferungen iterieren, und Ihre Arbeit wird direkt bestimmen, ob das Compliance-Ergebnis eines Kunden fristgerecht geliefert wird.

Sie werden als Full-Stack-Entwickler mit einer starken Produktorientierung arbeiten: Sie bauen die agentischen Workflows und Dienste (und die Schnittstellen darum herum), die rohe Eingaben in fertige, auditbereite Ergebnisse umwandeln, integrieren und bewerten LLMs und instrumentieren die Feedback-Schleifen, die die KI mit jeder Lieferung messbar verbessern.

• Generative und agentische KI von der Idee bis zur Produktion vorantreiben, einschließlich mehrstufiger Agenten, die Compliance-Dokumente analysieren, entwerfen, überprüfen und vorbereiten (mit menschlichen Kontrollpunkten, wo es wichtig ist).
• Bewertung und Qualität übernehmen: Vertrauensbewertung, Genauigkeitsmessung und Regressionstests, damit die Ausgabe vertrauenswürdig genug ist, um sie einem Kunden vorzulegen.
• Das Datenflywheel von Anfang an instrumentieren, jede KI-Entwurf, Expertenbearbeitung und das endgültige Ergebnis erfassen, damit jede Lieferung Proof AI messbar verbessert.
• Das Produkt von Ende zu Ende aufbauen, von den Diensten und APIs bis zu den leichten Schnittstellen, die das Lieferteam und die Kunden verwenden, um Arbeiten zu überprüfen und zu genehmigen, sowie die Automatisierung und Integrationen (z.B. über MCP), die sie mit den Systemarbeitsabläufen verbinden.
• Vor Ort arbeiten, nah an Live-Lieferungen: sehen, wo das Produkt und die KI unter realen Fristen brechen, und das direkt in das umsetzen, was Sie als Nächstes bauen.
• Mit Produktmanagement, Compliance- und Nachhaltigkeitsexperten sowie dem Engineering-Team zusammenarbeiten, um die Lieferbedürfnisse in zuverlässige Funktionen zu übersetzen, moderne LLMOps-Praktiken und TDD für wartbare, schnell iterierte Pipelines anzuwenden.

• Erfahren in GenAI und agentischen Workflows: Mehrjährige praktische Erfahrung in angewandter KI wie generativen Modellen (Gemini, Mistral, Claude, Llama oder ähnliches) in der Produktion, insbesondere für textbasierte Aufgaben. Erfahrung mit Vertex AI ist ein großes Plus.
• Programmierungs- und Modellintegrationsfähigkeiten: Expertise in TypeScript und Erfahrung in der Integration von Sprachmodellen in Produktionssysteme mit Fokus auf Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit. Expertise in Python ist ein Plus, aber kein Muss.
• Fullstack-Entwicklungsfähigkeiten: Geschickt im Aufbau serverseitiger Komponenten in TypeScript oder Python. Sie verstehen das gesamte Spektrum der Client-Server-Architektur. Idealerweise haben Sie bereits mit Frameworks wie Angular und Nest.js gearbeitet.
• LLMOps und CI/CD-Erfahrung: Kenntnisse über CI/CD-Praktiken, idealerweise mit GitHub, um die Modellentwicklung und -bereitstellung zu optimieren und zu automatisieren.
• SaaS-Erfahrung: Sie haben an B2B-SaaS-Anwendungen gearbeitet und KI genutzt.
• Daten- und Leistungsoptimierung: Starkes Verständnis für Sicherheit, Datenschutz und Leistungstuning, das spezifisch für maschinelles Lernen und GenAI in Cloud-Umgebungen ist.
• GenAI-Expertise: Beherrschung der Anwendung von GenAI zur Verbesserung der Benutzererfahrungen, mit einem guten Verständnis für fortgeschrittene Textgenerierung, Zusammenfassungen und andere generative Aufgaben, die für die Verarbeitung von Nachhaltigkeitsdaten relevant sind.
• Kollaborativ und qualitätsorientiert: Schätzt Zusammenarbeit, engagiert sich in Pair Programming und priorisiert qualitativ hochwertige Arbeit durch Peer-Code-Reviews.
• Initiative und Anpassungsfähigkeit: Übernimmt die Führung bei neuen Projekten, treibt sie bis zur Produktion und lernt kontinuierlich und verbessert sich basierend auf den Ergebnissen.

Wir sind ein kleines, hochwirksames und tief produktorientiertes Team, das sich darauf konzentriert, sofortigen Wert für Nachhaltigkeits- und Compliance-Teams zu liefern. Wir glauben an hohe Autonomie, hohe Verantwortung und den Aufbau einer Grundlage für Skalierung.

Wir verpflichten uns zu täglichen Auslieferungen und nutzen Automatisierung, wo immer möglich (CI/CD über GitHub). Wir priorisieren Codequalität durch Peer-Reviews und dedizierte Testpraktiken (Testing Library, Testcontainers).

Ein wichtiger Teil unserer Arbeit besteht in der Entwicklung unserer Proof AI (unter Nutzung von Anbietern wie Gemini und Mistral), um komplexe Nachhaltigkeitsberichte mühelos zu gestalten.

• Entdeckungsgespräch
• Live-Coding-Herausforderung mit Ingenieur
• Technisches Interview mit 1-2 Ingenieuren