AI Product Engineer
Agentische Systeme bauen: Du entwickelst die Agent-Architektur von paddy weiter.
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Tutorien durchführen : Du begleitest die Teilnehmenden durch Übungs- und Vertiefungszeiten – nah dran, praxisnah, mit Raum für Fragen Workfl
Beratung unserer Kunden bezüglich des Einsatzes von AI bzgl.
Worum es bei uns wirklich geht Du identifizierst KI-Anwendungsfälle in Bankprozessen, bewertest Machbarkeit und Nutzen und überführst sie in
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Wir schreiben dir, sobald eine neue geprüfte Stelle zu Remote dazukommt. Höchstens eine Nachricht am Tag, und nur, wenn es tatsächlich etwas Neues gibt.
Abmelden mit einem Klick, jederzeit. Keine Weitergabe an Dritte.
RAG-Pipeline & KI: Architektur und Entwicklung der serverseitigen RAG-Pipeline, von der Query-Verarbeitung über Embedding und Vector Search
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Umsetzung von individuellen Applikationen in interessanten und herausfordernden Kundenprojekten auf Basis von ASP.NET Code (Razor/Blazor) un
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Als AI Engineer (w/d/m) schreibst du nicht nur Notebooks und Prompts, du baust produktive GenAI-Systeme: Agenten, RAG-Pipelines, LLM-getrieb
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Das waren alle 12 Jobs zu dieser Auswahl.
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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Die vollständige Anzeige und das Bewerbungsformular liegen beim Arbeitgeber.
Zur OriginalanzeigeHier stehen ausschließlich Stellen, die ortsunabhängig ausgeschrieben sind. Anzeigen, die Homeoffice an einzelnen Tagen erlauben, laufen unter Hybrid und nicht hier, denn wer ortsunabhängig sucht, will nicht pendeln. Diese Unterscheidung trifft kijobs selbst: Die Quellen weisen sie nicht aus, erkannt wird sie aus Titel, Ortsangabe und Anzeigentext, und im Zweifel ordnen wir vorsichtig ein, lieber hybrid als remote. Beachte dabei, dass remote selten weltweit heißt. Viele Arbeitgeber verlangen einen Wohnsitz im selben Land oder zumindest innerhalb der EU, und das steht meist erst im Anzeigentext.