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.
Unsere Mission 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.
Aufgaben
- Agentic Systems bauen: Du entwickelst die Agent-Architektur von paddy weiter.
- AI in Production betreiben: Du sorgst mit Evals, Guardrails und AI Observability dafür, dass Qualität, Kosten und Latenz unserer KI-Features kein Zufall sind.
- End-to-End shippen: Du baust Features komplett, vom Backend in Next.js (API-first) über Datenmodell und Infrastruktur bis zur UI, und übernimmst Ownership für dein Ergebnis in Production.
- Produktnah arbeiten: Du sprichst mit Lehrkräften, unterscheidest echten Bedarf von Feature-Wünschen und triffst mit Product und Design Entscheidungen, statt auf Tickets zu warten.
- Engineering-Bar heben: Testing, CI/CD, Monitoring und saubere Architektur sind für dich Grundlage von Geschwindigkeit, nicht ihr Gegenteil. Du erkennst technische Risiken früh und steuerst technische Schulden bewusst.
Qualifikation
- Product Engineering Erfahrung: Mindestens drei Jahre Erfahrung in der Entwicklung und im Betrieb moderner Webanwendungen mit TypeScript, Node.js, Next.js und React, in einem Produktteam mit echten Nutzer.
- AI Engineering Know-how: Du hast LLM-basierte Features oder agentische Systeme gebaut und in Production betrieben. Du verstehst Context Windows, Failure Modes von Modellen, RAG, Vektor-Datenbanken und warum Prompts ohne Evals nicht fertig sind. Kein ML Research nötig, aber echtes technisches Verständnis statt Feature-Ebene.
- Technisches Fundament: Du bist sicher in API-Design, Datenbanken (SQL, NoSQL und Vector), Containerization (Docker, Kubernetes) und CI/CD. Dein stärkster Schwerpunkt darf Backend und Architektur sein, aber du bist kein enger Spezialist.
- Ownership und Urteilskraft: Du kommst mit unterspezifizierten Problemen klar, findest einfache Lösungen für komplexe Fragen und baust Systeme, die auch im Schulalltag funktionieren.
- AI-native Arbeitsweise: Du nutzt Coding Agents und moderne AI-Tools selbstverständlich, um deinen Output zu vervielfachen, und beschäftigst dich intensiv damit, wie AI Softwareentwicklung verändert.
- Sprachen: Fließend Deutsch und sehr gutes Englisch.
Benefits
- 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.
Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen. Erzähl uns, welche Probleme du gelöst, welche Entscheidungen du getroffen und welche Systeme du in Produktion gebracht hast.
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