AI Product Engineer (Fullstack)

Wir glauben, dass Talent überall ist. Die Chance, davon zu leben, jedoch nicht. Millionen von Kreativen sind talentiert und gleichzeitig unsichtbar. Der Wert, den sie schaffen, fließt zu Mittelsmännern, während die Marken, die sie erreichen wollen, in einem nicht transparenten, fragmentierten Markt feststecken. Deshalb haben wir die Werkzeuge entwickelt, um beide Seiten gleichzeitig zu verbessern. Kreative verwandeln ein Konto in ein Einkommen: Sie nehmen in wenigen Minuten an einer Kampagne teil, erstellen etwas, auf das sie stolz sind, und werden fair für ihre Kreativität bezahlt, nicht für ihre Followerzahl. Marken geben einmal Briefing, aktivieren Hunderte von Kreativen und sehen innerhalb von 24 Stunden Inhalte live. Nächstes Jahr werden 10.000 Kreative von WePush leben. Wenn ein Kreativer verdient, wächst eine Marke. Wenn eine Marke wächst, verdienen mehr Kreative. WePush ist die am schnellsten wachsende Plattform für Creator-Marketing in Europa, mit über 150.000 Kreativen und mehr als 500.000 Kooperationen, die Marken wie L'Oréal, ABOUT YOU, Zalando und Sony Music unterstützen.

Technische Übersicht: Wir arbeiten mit einem echten verteilten System: Angular- und React-Frontends, einer nativen iOS-App, einem Node/TypeScript-Anwendungsserver, der Buchungs- und Matching-Logik verarbeitet, einer Flotte von unabhängig bereitstellbaren Backend-Diensten auf Kubernetes, einer Echtzeitschicht, einem Ledger, das echtes Geld bewegt, und einer kleinen Armee von Scrapers. Wir suchen einen Fullstack AI Product Engineer, der sich in all diesen Schichten wohlfühlt und KI-Agenten-Tools als echte Hebel nutzt. Wir verwenden diese Tools täglich, um unbekannte Dienste zu lesen, Änderungen zu versenden und schnell zu arbeiten.

Aufgaben: Was Sie tatsächlich bearbeiten werden: Eine native iOS-App: SwiftUI, nativ neu geschrieben. Web-Frontend: Unsere Marktplatz-Apps sind in Angular gebaut, und neuere interne Tools sind in React. Eine Anwendungsserver-Schicht: Ein Node/TypeScript-Dienst, der zwischen dem Frontend und der Backend-Flotte sitzt und Buchung, Planung/Matching-Logik, Rechnungsstellung und PDF-Generierung verarbeitet. Eine polyglotte Microservices-Flotte mit einem schrumpfenden Hack/HHVM-Legacy-Kern und einer wachsenden Anzahl von Diensten in Node.js und Go, die jeweils unabhängig versioniert, containerisiert und über Helm auf Kubernetes bereitgestellt werden. Eine echte CI/CD-Pipeline: GitLab CI, das Bilder mit Kaniko erstellt, tagbasierte semver-Releases (nächtliche instabile Builds, stabile Releases, die durch dev zu test zu manuell gesteuertem prod gefördert werden) und Cross-Service-Pipeline-Auslöser, wenn eine gemeinsame Abhängigkeit veröffentlicht wird. Geplante Arbeitslasten im großen Maßstab: einige Dutzend CronJobs pro Umgebung (Erinnerungen, Auszahlungskontrollen, Statistiken, Token-Aktualisierungen, Medienabfragen), die jeweils unabhängig planbar, einstellbar und ohne erneute Bereitstellung des gesamten Dienstes abgebrochen werden können. Geldbewegung: Ein Ledger-Dienst, der echte Salden und Auszahlungen unterstützt. Eine Scraper-Flotte: Dienste, die Plattformen scrapen, die aktiv zurückkämpfen (Ratenlimits, Bot-Wände, umgestaltete Antworten), die nach ihrem eigenen Zeitplan mit ihren eigenen Fehlerarten laufen. Eine neuere AWS/serverlose Edge: Interne Tools und einige Integrationen werden auf Lambda/API Gateway/DynamoDB verschoben. Hier findet viel neue, grüne Arbeit statt.

Was "KI-gesteuerter Builder" hier bedeutet: Sie verwenden KI-Tools offen, als Ihre Standardarbeitsweise, um einen unbekannten Dienst schnell zu lesen und zu verstehen, nicht nur um neuen Code zu generieren. Die Hälfte des Jobs besteht darin, "was macht dieser Cron-Job tatsächlich und was bricht, wenn ich ihn berühre?" und KI ist, wie Sie diese Antwort in Minuten anstelle eines Tages erhalten. Sie überprüfen, bevor Sie vertrauen: Sie würden einen plausiblen, aber falschen KI-Vorschlag abfangen, bevor er versendet wird. Sie können über Sprachen und Schichten hinweg arbeiten, ohne ein Spezialist in allen von ihnen sein zu müssen, einschließlich solcher, die Sie noch nicht kennen. Sie respektieren die Beförderungspipeline. Sie umgehen nicht dev zu test zu prod, weil es langsamer ist.

Der Stack, den Sie berühren werden: Angular und React im Web-Frontend, native iOS in SwiftUI, ein Node/TypeScript-Anwendungsserver, Node.js und Go für neuere Backend-Dienste, einen Legacy-Hack/HHVM-Kern, den wir abbauen, Kubernetes, Helm, GitLab CI, Docker, ein Formance-basiertes Ledger, WebSockets, cron-gesteuerte geplante Arbeitslasten und eine wachsende serverlose AWS-Schicht (Lambda, API Gateway, DynamoDB, S3/CloudFront).

Anforderungen: Sie passen gut, wenn... Sie echte verteilte Systeme betrieben haben, nicht nur ein Monolith gebaut und gesagt haben, dass es erledigt ist. Sie sind ebenso komfortabel damit, einen Fehler von einem UI-Symptom (Web oder nativ) bis hinunter zum Anwendungsserver zu verfolgen, der ihn verursacht hat, wie Sie es sind, die Lösung an einem der Enden zu bauen. Sie fühlen sich wohl dabei, in den Code eines anderen geworfen zu werden, in einer Sprache, die Sie möglicherweise nicht kennen, mit echtem Produktionsverkehr, und nutzen KI-Tools sowie Ihr eigenes Urteilsvermögen, um herauszufinden, wie es sich tatsächlich verhält. Sie sind ehrlich in Bezug auf Unsicherheit. "Ich weiß nicht, lass mich die Protokolle überprüfen" schlägt eine selbstbewusste Vermutung, von Ihnen oder Ihren KI-Tools. Nicht erwartet: Irgendeine vorherige Hack- (oder R-) Erfahrung. Niemand im Team hat das absichtlich gelernt, und wir phasen aktiv beide aus. Ein Portfolio von KI-freier Arbeit. Wir testen nicht, ob Sie ohne Tools codieren können, wir testen, ob Sie gute Software in einem echten System erstellen.

Vorteile: Dies ist eine seltene Gelegenheit, an der Schnittstelle von KI, Kreativtechnologie und Verbraucherprodukten zu bauen. WePush wird von erfahrenen Betreibern aus Unternehmen wie Spotify, Google und vielen anderen unterstützt. Wir treten in unsere nächste Wachstumsphase mit dem Ehrgeiz, der Geschwindigkeit und dem Eigentum eines Startups ein, jedoch mit einem bewährten Produkt und starker Markttraktion. Als AI Product Engineer werden Sie nicht am Spielfeldrand sitzen. Sie werden eng mit den Gründern und dem Produktteam zusammenarbeiten, um neue KI-Funktionen in Produkte umzuwandeln, die von Marken und Kreativen in großem Maßstab genutzt werden. Was wir bieten: Wettbewerbsfähiges Gehalt und bedeutendes Aktienpaket. Hohe Eigenverantwortung von Tag eins mit der Freiheit zu versenden, zu experimentieren und die Produktrichtung zu beeinflussen. Direkter Zugang zu Gründern und Führungskräften mit schnellen Entscheidungen und minimaler Bürokratie. Ein Team von Machern: Ambitioniert, pragmatisch und besessen davon, schnell voranzukommen. Eine persönliche Kultur in unserem Büro in Berlin, mit Flexibilität für Homeoffice-Tage. Öffentlicher Nahverkehrspass, Fitnessstudio-Mitgliedschaft, wiederkehrende Team-Mittagessen und andere Vorteile. Ein Platz in der ersten Reihe beim Aufbau eines technologie-definierenden Unternehmens. Unabhängig davon, wer Sie sind, woher Sie kommen, wie Sie aussehen oder welche Musik in Ihren Kopfhörern spielt, sind Sie willkommen. Wenn Sie ein Macher sind und schnell vorankommen, ist diese Rolle für Sie.