• Operate the Software Development Life Cycle (SDLC) natively with AI • Consistent use of automations with agents that perform multi-step tasks • Structure specifications that feed the AI • Maintain quality control and operate securely in production

Role Description Du baust die KI-Systeme, die unser Geschäft tragen - von der Architektur über die Umsetzung bis zum laufenden Betrieb beim Kunden. Du verzahnst LLMs, APIs und Automatisierungs-Tools zu Workflows, die selbstständig laufen und nur dort einen Menschen brauchen, wo es wirklich nötig ist. Kevin gibt die strategische Richtung vor - die technische Realisierung liegt bei dir. Diese Rolle ist eine Aufbaurolle. Das System, das wir bauen, ist noch nicht in jedem Detail definiert - du gestaltest mit, wie es aussieht, und entwickelst aus den ersten Kundenprojekten die wiederverwendbare Grundlage, auf der wir skalieren. Mit dem Unternehmenswachstum kommt perspektivisch fachliche Verantwortung für ein kleines Tech-Team dazu. Qualifications - Du passt, wenn du schon produktive LLM-gestützte Systeme oder Agenten-Workflows gebaut hast, die echte Nutzer hatten — nicht nur Prototypen oder Demos. - sicher in Python arbeitest, APIs sauber integrierst und mit Datenpipelines umgehst. - Automatisierungs- und Orchestrierungs-Tools auf fortgeschrittenem Niveau beherrschst (n8n, Make oder eigener Code). - Systemarchitektur für produktive Anwendungen denken kannst — nicht nur einzelne Workflows, sondern das Zusammenspiel. - mit Unsicherheit umgehen kannst und sie eher als Gestaltungsraum siehst denn als Problem. - eigenständig beim Kunden arbeiten kannst: technische Entscheidungen treffen, mit deren IT sprechen, Probleme unter Druck lösen. - in skalierbaren Systemen denkst statt in Einzellösungen. - Ownership für technische Ergebnisse übernimmst, statt sie weiterzureichen. Requirements - Systemarchitektur der KI-gestützten Kundensysteme. - Technische Umsetzung und Integration vom Konzept bis zum laufenden Betrieb. - Aufbau, Wartung und Stabilität von Automationen und Workflows. - Technische Dokumentation der Systeme. - Qualität, Skalierbarkeit und Weiterentwicklung der Lösungen. - Du entscheidest dabei eigenständig über Tool-Wahl, Architektur, Integrationen und technische Lösungswege. Benefits - eine Rolle mit echtem Gestaltungsraum — du prägst, wie unsere Systeme aussehen. - direkter Draht zum Gründer, kurze Wege, schnelle Entscheidungen. - ein Markt im Umbruch und ein Geschäftsmodell, das gerade entsteht — du baust es mit. - Perspektive, mit dem Unternehmen in Verantwortung und Team hineinzuwachsen. - attraktives Fixgehalt plus erfolgsabhängiger Anteil, der an Unternehmensergebnis und Kundenwachstum gekoppelt ist. - 100 % remote, flexible Arbeitszeiten. Wir wollen sehen, was du tatsächlich gebaut hast — nicht lesen, dass du es könntest. Schick uns ein Loom-Video (5–10 Minuten), in dem du: - ein System zeigst, das du gebaut hast und das produktiv im Einsatz war oder ist. - erklärst, wie die Architektur aufgebaut ist und welche Entscheidungen du dabei getroffen hast. - kurz erzählst, was die größte technische Herausforderung war und wie du sie gelöst hast.

• Assess the current ElevenLabs environment and identify gaps, inefficiencies, and scalability issues. - Define and implement best-practice architecture and operational standards for: - Call agent configuration - Estate management - Reporting and operational visibility - Plan and execute migration activities from the current implementation to an improved target-state architecture. - Optimise and stabilise AI voice workflows and integrations. - Identify and recommend the most suitable middleware solutions for client integrations and operational workflows. - Create clear technical blueprints, operational procedures, and SOP documentation for ongoing platform management. - Troubleshoot and resolve issues across AI workflows, integrations, and automation processes. - Improve system reliability, maintainability, and operational efficiency across the platform. - Work closely with internal stakeholders to prioritise improvements and deliver practical solutions quickly. - Contribute ideas for automation and process improvements using AI-driven tooling and workflows.

• Design and ship multi-step, production-grade AI agents that automate complex GTM workflows end-to-end (not single prompts or prototypes) • Translate business requirements into robust agent architectures, including state management, tool use, orchestration, and guardrails • Build multi-agent systems where specialized agents collaborate, hand off work, and maintain context across workflow stages • Integrate agents with Salesforce APIs (read/write), mapping object models (Leads, Contacts, Opportunities, custom objects) and handling authentication securely • Connect agents to structured business data in Snowflake and reason over it reliably at runtime (with a strong semantic layer mindset) • Partner with IT/Security and Data Engineering counterparts to align on infrastructure, access controls, and production readiness • Define and improve reliability patterns: error handling, fallback behaviors, output validation, monitoring, and post-launch iteration • Deliver in an agile cadence with proper review gates across dev → staging → QA → production (no solo deploys) • Production agentic systems experience: You’ve shipped at least one multi-step AI agent to production that real users rely on daily, and can explain architecture, failure modes, and how you improved it post-launch.