Full Stack Engineer (m/f/x)
Warum dieser Job gelistet ist
Ohne KI bleibt eine Full-Stack-Engineering-Rolle mit ERP-Fokus, doch die Arbeit an Paula (LLM-Agenten, Voice-AI) ist eine benannte Kernaufgabe, daher Klasse B statt A.. Prüfverfahren ansehen
Anforderungen
Erste Berufserfahrung als Engineer (ca. 1–3 Jahre) Ownership: Du hast schon etwas Eigenes gebaut und live gebracht Agentisches Arbeiten: Du baust Software mit Agents (Cursor, Claude Code o. ä.) und kannst erklären, was sie produzieren Full-Stack-Grundlagen: Frontend, Backend und Datenbank Sichere Kenntnisse in Python Conversational auf Deutsch (min B2) Nice-to-haves Erfahrung mit Angular, PHP oder MongoDB Clean Code Knowledge und wie man Skalierbare Systeme aufbaut. Interesse an B2B-SaaS, operativer Software oder Field Services Verständnis von aktuellen Frameworks für das Entwickeln von Agents
Zur Position
Über PlanD und was wir bauen PlanD ist die führende ERP-Lösung für Gebäudereinigungsunternehmen im DACH-Raum. Jetzt beginnt die nächste Phase: Die beste AI-ERP Lösung am Markt werden, Skalierung auf >10 Mio. ARR, Upmarket-Expansion und konsequentes AI-first Company Building.
Die Rolle und worum es geht Du hilfst uns, neue Features zu shippen, in unserem Kernprodukt und in Paula, unserem AI-Produkt. Du übernimmst ein Thema, verstehst mit unserem Product Lead das eigentliche Problem, konzipierst die Lösung, setzt sie über Frontend und Backend um und bringst sie in Produktion. Was du shippsted, ownst du auch danach.
Wir sind ein kleines Team mit schnellen Zyklen und arbeiten full agentic: Du planst, lässt Agents umsetzen, reviewst und testest. Für jede Änderung, die live geht, stehst du selbst ein. Wir shippen fast.
Woran du arbeitest Kernprodukt: Einsatzplanung, Zeiterfassung, Lohn und Faktura für Reinigungsbetriebe mit bis zu Hunderten Mitarbeitenden. Viel Domänenlogik wie Arbeitszeiten und Rechnungsläufe, die für unsere Kunden im Alltag einfach funktionieren muss. Paula, unser AI-Produkt: Paula arbeitet in PlanD, im Postfach und am Telefon.
Du baust neue Use Cases, verbindest Paula tiefer mit dem Kernprodukt und machst AI-Verhalten verlässlich und nachvollziehbar. Schnittstellen: DATEV-Export, Imports und Integrationen, über die Kunden ihre Prozesse an PlanD anbinden. Du startest in einem Bereich, je nach Erfahrung und Prioritäten, und wächst von dort in weitere.
Tech Stack Angular im Frontend PHP mit Slim, MongoDB und Redis im Backend Paula: Voice-AI mit ElevenLabs und Gemini AI Agenten mit Langgraph Cursor und Claude Code für agentisches Entwickeln (großes Token Budget) Linear für die Planung, GitHub / Gitlab für Code und Reviews Du musst nicht alles davon kennen. Wir vertrauen darauf, dass du dich schnell einarbeitest. Was einen guten Engineer bei uns ausmacht Hinter jeder Anfrage suchst du das eigentliche Problem und die einfachste Lösung, die es wirklich löst Was du weglässt, entscheidest du bewusst und kannst es begründen Agents nutzt du, um ein Vielfaches zu schaffen, und jede Zeile, die live geht, verstehst du Was du geshipped hast, ownst du auch in Produktion Kontext teilen, Feedback holen und direkt sagen, wenn du etwas anders siehst, gehört für dich dazu Denkst Systeme auf Skale Was diese Rolle besonders macht Schnelle Zyklen: Was du baust, ist schnell live und wird von +30.000 B2B Usern genutzt Enge Zusammenarbeit mit CTO, Product Lead und einem effizienten, kleinen Team in einem geilen Office in Berlin Mitte Hands-on: Gute Ideen werden direkt umgesetzt AI-Spielwiese: Wir entwickeln full agentic und bauen Produkt- und Company-Prozesse AI-first um Was du mitbringen solltest
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