Backend Engineer (Infrastructure & Platform) (f/m/d)

Die Möglichkeiten von LLMs verändern die analytische Arbeit. Fähigkeiten, die früher große Teams hochbezahlter Dateningenieure erforderten, werden zum ersten Mal für kleinere Unternehmen zugänglich. Bei Palantir haben wir echten Daten- und BI-Wert geliefert, aber die Bereitstellungen skalierten nie ohne teure, praktische Ingenieure. Wir glauben, dass LLMs das ändern, und wir haben die Kunden und Einnahmen, um zu beweisen, dass das Modell funktioniert.

Jetzt skalieren wir, und ein wichtiger Hebel ist die Plattform. Jeder neue Kunde bringt neue Datenquellen, mehr Zeilen zum Synchronisieren und mehr Abfragen, die bedient werden müssen. Ihre Aufgabe ist es sicherzustellen, dass ZeitMind, unsere Agentenplattform, in der Lage ist, 10 neue Unternehmenskunden pro Woche zu integrieren, und das Schwierige ist nicht die Rechenleistung. Es geht darum, den Kontext jedes Unternehmens schnell genug zu erfassen: unordentliche Datensysteme zu verbinden, sicherzustellen, dass die Antworten des Agenten korrekt sind, dass die Visualisierungen standhalten und dass der Kunde schnell Wert aus dem Produkt ziehen kann. Dies ist sowohl ein Produkt- als auch ein Korrektheitsproblem als auch ein Infrastrukturproblem, und es wurde zuvor nicht gelöst. Die Integration eines Kunden sollte langweilig sein. Dies ist die Rolle, die alles andere skalieren lässt.

Was Sie tun werden:

• Die Synchronisierungsschicht aufbauen: Millionen von Zeilen aus ERP-, CRM- und selbstgebauten Systemen, inkrementell und zuverlässig ohne Ingenieur, der die Pipeline überwacht.
• Die Einarbeitungszeit verkürzen: Das Verbinden der Datenquellen eines neuen Kunden sollte Stunden und nicht Wochen dauern. Sie abstrahieren Quellen, damit unsere Agenten mit allen gleich arbeiten können.
• Den Agenten dort schnell machen, wo es zählt: Geschwindigkeit kommt von Tool-Design, das parallelisiert, Sub-Agenten und Verzweigungen nutzt, nicht von Tokens pro Sekunde. Sie entwerfen Tools, damit Arbeiten gleichzeitig und sicher ausgeführt werden können.
• Daten sicher zwischen Kundennetzwerken und unseren routen: Sicherheit und Zuverlässigkeit sind Funktionen, für die unsere Kunden bezahlen.
• Die Sicherheitsvorkehrungen für die Korrektheit aufbauen: Automatische Prüfungen und integrierte Validierungstools, damit die Ausgaben des Agenten vertrauenswürdig sind und markieren, was ein Mensch überprüfen sollte.
• Die Plattform einfach halten: Wählen Sie langweilige Technologien, wo langweilig gewinnt, und können Sie erklären, warum jedes System, das wir betreiben, seinen Platz verdient.

Sie werden hier gedeihen, wenn Sie:

• Bereits Datenplattformen aufgebaut oder skaliert haben und klar über Datenverarbeitungsarchitekturen nachdenken.
• Ein tiefes Verständnis von OLAP- und OLTP-Systemen haben und wissen, wann man auf jedes zugreifen sollte.
• Starke Backend-Erfahrung mit TypeScript mitbringen und sich in Cloud-Infrastrukturen wohlfühlen.
• Die Grundlagen richtig hinbekommen, ohne sie zu über-engineeren; Sie bauen für die Skalierung, die wir im nächsten Jahr erreichen werden, nicht für eine hypothetische.
• Vollständige Verantwortung vom Konzept bis zur Produktion und Wirkung übernehmen und sich wohlfühlen, ohne vordefinierte Spezifikationen zu arbeiten.
• Frühzeitig Grundlagen aufbauen möchten, anstatt reife Systeme zu optimieren.
• Ehrliches Interesse am Daten- und Agentenbereich haben und wie LLMs neue Arbeitsabläufe für nicht-technische Benutzer ermöglichen.

Anforderungen:

• Sie waren leitender Architekt oder in einer ähnlichen Position: haben viele Systeme selbst gebaut und gesehen, wie große Systeme scheitern und sich weiterentwickeln. Sie sind hier, um von Kunden zu lernen und Wetten auf ein Produkt abzuschließen, das noch nicht existiert, nicht um zu lernen, wie man Software schreibt.
• Starke Erfahrung mit TypeScript und Cloud-Infrastruktur.
• Englisch C1 oder höher; Deutsch von Vorteil.

Was wir anbieten:

• Wir haben unseren Sitz in München und bauen das Team rund um persönliche Arbeit auf. Wir bezahlen Ihre Umsiedlung.
• Regelmäßige Offsites in San Francisco für Produktsprints und um nah an der Grenze zu bleiben.
• Zeit AI-Paket: täglicher Mittagszuschuss, kostenloses Abendessen im Büro, Wellpass-Mitgliedschaft, beste Technik und Werkzeuge.
• Sie kennen jemanden? €5k Empfehlungsbonus für jede erfolgreiche Einstellung.

Technologiestack:

• TypeScript End-to-End. Backend auf Bun mit Postgres und Supabase. React-Frontend (Mantine, TRPC, TanStack Query). Job-/Prozessmanagement, Docker, VPN/Routing und agentische Frameworks: Harness, Toolaufrufe, sandboxed Tools, Verzweigung von Daten und Spezifikationen.

Über den Interviewprozess:

• Erster Anruf mit Elisa
• Technisches Screening
• Technisches Interview mit Jonas
• Decompositionsinterview
• Zweites technisches Interview
• Verhaltensinterview
• Take-Home-Fall + Treffen mit dem Team.

Referenzen, Angebot. Bewerben Sie sich weiterhin, auch wenn Sie nicht alle Anforderungen erfüllen. Wenn Sie in den Kernbereichen außergewöhnlich sind und schnell lernen, möchten wir sprechen.