AI Product Engineer
Agentische Systeme bauen: Du entwickelst die Agent-Architektur von paddy weiter.
Agentische Systeme bauen: Du entwickelst die Agent-Architektur von paddy weiter.
Als AI Consultant (m/w/d) begleitest du unsere Kunden von der ersten Anforderungsaufnahme bis zur produktiven Einführung von GenAI-Lösungen.
gehören insbesondere: Erstgespräche mit Unternehmen führen, KI-Ideen gemeinsam schärfen und Einschätzungen zu technischer Machbarkeit, Nutzen und Risiken geben.
at Dynatrace – Champion and guide the product vision, strategy, and roadmap for our agentic observability platform, with hyperscale, reliabi
Du entwickelst innovative digitale Produkte, KI-basierte Use Cases und agentische KI-Lösungen – von der Ideenfindung über die Konzeption bis
Wir schreiben dir, sobald eine neue geprüfte Stelle dazukommt. Höchstens eine Nachricht am Tag, und nur, wenn es tatsächlich etwas Neues gibt.
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Über das UnternehmenWir machen KI, die im Ernstfall funktioniert – nicht auf der Konferenzbühne, sondern im Tagesgeschäft großer Organisationen.
Du leitest AI- und Machine-Learning-Projekte bei unseren Kunden Du übersetzt Business-Anforderungen in pragmatische technische Lösungen Du v
im Team Entwicklung von Big Data-Strategien gemeinsam mit dem Kunden auf Grundlage aktueller Herausforderungen.
Warum dieser Job gelistet ist
KI ist Gegenstand der Rolle (Kernbegriffe in Titel/Anforderungen). Prüfverfahren ansehen
Agentische Systeme bauen: Du entwickelst die Agent-Architektur von paddy weiter. KI in Production betreiben: Mit Evals, Guardrails und AI Observability sorgst du dafür, dass Qualität, Kosten und Latenz unserer KI-Features kein Zufall sind. End-to-End shippen: Du baust Features vom Verständnis des Problems bis zur fertigen Lösung und verantwortest, wie sie im Schulalltag funktionieren.
Produktnah arbeiten: Du sprichst mit Lehrkräften, erkennst echte Bedarfe und triffst mit Product und Design Entscheidungen, statt auf Tickets zu warten. Engineering-Bar heben: Testing, Monitoring und saubere Architektur geben dir Geschwindigkeit. Du erkennst Risiken früh und steuerst technische Schulden bewusst.
Qualifikation Product-Engineering-Erfahrung: Mindestens drei Jahre Erfahrung mit digitalen Produkten und echten Nutzer. AI-Engineering-Know-how: Du hast LLM-Features oder agentische Systeme gebaut und in Production betrieben. Du verstehst Modellfehler, RAG, Evals und Vektor-Datenbanken.
ML Research ist nicht erforderlich. Technisches Fundament: Du bist sicher in API-Design, Datenmodellen und der Entwicklung über Backend und Frontend hinweg. Ownership und Urteilskraft: Du kommst mit offenen Problemen klar, findest einfache Lösungen für komplexe Fragen und baust Systeme, die im Schulalltag funktionieren.
AI-native Arbeitsweise: Du nutzt Coding Agents und moderne AI-Tools selbstverständlich, um deinen Output zu vervielfachen. Sprachen: Fließend Deutsch und sehr gutes Englisch. Unser Tech Stack Full-stack TypeScript: Next.js, Drizzle, Postgres Web: Next.js, Tailwind, Zod Mobile: React Native, Expo, EAS, React Query AI: Vercel AI SDK, promptfoo, LiteLLM, Arize Phoenix, pgVector Infra: DigitalOcean, Scaleway, Open Telekom Cloud, Azure
Sichtbaren Impact: Du arbeitest am wichtigsten Zukunftsthema unserer Gesellschaft, der Bildung. 70.000 bis 100.000 € Bruttojahresgehalt, abhängig von deiner Erfahrung, plus Equity (VSOP). 100 % Remote-Arbeit. Wenn du lieber ins Büro kommst, steht dir unser modernes Office in Bielefeld offen. Großen Gestaltungsspielraum und Ownership sowie direkte Zusammenarbeit mit den Foundern und einem starken Product- und Engineering-Team. Ein hohes Budget, solange der Nutzen stimmt. Zeit und Unterstützung für deine Entwicklung, mit Fortbildungsbudget, Coaching und klaren Entwicklungsperspektiven. 30 Urlaubstage und 50 € monatlichen steuerfreien Sachbezug. Regelmäßige Team-Events und Offsites. Starkes Backing durch erfahrene Investoren und Mentoren. Unser Bewerbungsprozess Wenn die Kalender passen, können wir den gesamten Prozess innerhalb von fünf Tagen abschließen. Kennenlernen, Tag 1: Im ersten Gespräch schauen wir, ob es für beide Seiten passt. Wenn ja, vereinbaren wir direkt deinen Probetag. Probetag mit Case Study, Tag 4: Du arbeitest mit uns an einer echten Aufgabe und stellst anschließend dein Ergebnis vor. Gespräch mit unserem CEO, Tag 4: Das Gespräch findet am Abend deines Probetags statt. Teamgespräch, Tag 5: Du lernst die Engineers kennen, mit denen du arbeiten wirst. Entscheidung, Tag 5: Nach dem Teamgespräch geben wir dir unsere finale Rückmeldung.
darauf, dich kennenzulernen. Erzähl uns, welche Probleme du gelöst, welche Entscheidungen du getroffen und welche Systeme du in Produktion gebracht hast.
ist es, Lehrkräfte zu entlasten, Lernergebnisse zu verbessern und die Unterrichtsqualität zu steigern. Tausende Lehrkräfte und hunderttausende Lernende nutzen paddy bereits. Mit starken Investoren im Rücken wachsen wir schnell.
Unsere Ambition ist es, den europäischen AI-Player für Bildung zu bauen. Als AI Product Engineer übernimmst du Probleme unserer Nutzer End-to-End: vom Verständnis des Problems über Architektur, Backend und Frontend bis zum Deployment. Du prüfst, ob die Lösung im Klassenzimmer wirklich funktioniert.
Dein Schwerpunkt liegt auf AI Engineering: Du baust die agentischen Systeme, die paddy ausmachen, und bringst sie zuverlässig, schnell und bezahlbar in Production.
Das ist kein gewöhnlicher Job. Wir arbeiten an dem, was unsere Gesellschaft zukunftsfähig macht: Bildung. Dafür bauen wir paddy, das Agentic Operating System für Teaching & Learning.
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