Wir bauen die nächste Generation von Proof AI: Systeme, die nicht nur Informationen bereitstellen, sondern Compliance- oder Nachhaltigkeitsanforderungen in vollständige, belegbare und prüfungsreife Ergebnisse umwandeln – mit Experten-Feedback. Dies ist eine der ambitioniertesten Aufgaben im Bereich Applied AI bei Sunhat.
Als AI Product Engineer (m/f/d) gestalten Sie dieses System maßgeblich mit. Sie arbeiten eng an der Wertschöpfung, sehen echte Kundenbewertungen und iterieren direkt an Live-Projekten. Ihre Arbeit entscheidet darüber, ob Compliance-Ergebnisse fristgerecht geliefert werden. Sie agieren als Full-Stack-Engineer mit starkem Produktfokus: Sie entwickeln agentische Workflows, integrieren LLMs, evaluieren deren Leistung und etablieren Feedbackschleifen, die die KI kontinuierlich verbessern.
Aufgaben
- Entwicklung von generativer und agentischer KI von der Idee bis zur Produktion, inklusive Multi-Step-Agenten zur Analyse, Erstellung und Prüfung von Compliance-Unterlagen.
- Verantwortung für Qualität und Evaluierung: Confidence Scoring, Genauigkeitsmessung und Regressionstests für vertrauenswürdige Ergebnisse.
- Aufbau eines Data-Flywheels zur Erfassung von KI-Entwürfen, Experten-Korrekturen und Endergebnissen.
- End-to-End-Produktentwicklung: Von Services und APIs bis hin zu Benutzeroberflächen für das Review-Team sowie Automatisierungen und Integrationen (z. B. via MCP).
- Arbeit in einer vorwärtsgerichteten Rolle: Identifikation von Schwachstellen unter realen Deadlines und direkte Umsetzung in neue Features.
- Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagement, Experten und dem Engineering-Team unter Anwendung moderner LLMOps-Praktiken und TDD.
Anforderungen
- Fundierte Erfahrung mit GenAI und Agentic Workflows: Mehrjährige praktische Erfahrung mit generativen Modellen (Gemini, Mistral, Claude, Llama etc.) in der Produktion. Erfahrung mit Vertex AI ist ein großes Plus.
- Programmierung und Modellintegration: Expertise in TypeScript und Erfahrung in der Integration von Sprachmodellen in skalierbare, sichere Produktionssysteme. Python-Kenntnisse sind von Vorteil.
- Fullstack-Entwicklung: Erfahrung mit serverseitigen Komponenten (TypeScript/Python) und Client-Server-Architekturen. Idealerweise Erfahrung mit Angular und Nest.js.
- LLMOps und CI/CD: Kenntnisse in CI/CD-Prozessen (vorzugsweise GitHub) zur Automatisierung von Entwicklung und Deployment.
- SaaS-Erfahrung: Erfahrung mit B2B-SaaS-Anwendungen und deren KI-Integration.
- Datensicherheit und Performance: Verständnis für Sicherheit, Datenschutz und Performance-Optimierung bei Machine Learning und GenAI in Cloud-Umgebungen.
- Qualitätsbewusstsein: Freude an Zusammenarbeit, Pair Programming und Peer-Code-Reviews.
- Eigeninitiative: Fähigkeit, Projekte eigenständig zu leiten und kontinuierlich aus Ergebnissen zu lernen.
Team & Kultur
Wir sind ein kleines, hochwirksames Team mit Fokus auf unmittelbaren Mehrwert für Nachhaltigkeits- und Compliance-Teams. Wir setzen auf hohe Autonomie und Eigenverantwortung.
- Entwicklungskultur: Wir setzen auf tägliches Deployment und Automatisierung (CI/CD via GitHub). Code-Qualität sichern wir durch Peer-Reviews und dedizierte Testverfahren (Testing Library, Testcontainers).
- Fokus: Entwicklung unserer Proof AI (unter Nutzung von Gemini, Mistral etc.), um komplexe Nachhaltigkeitsberichte mühelos zu gestalten.
Bewerbungsprozess
- Discovery Call
- Live Coding Challenge mit einem Engineer
- Technisches Interview mit 1-2 Engineers