(Senior) Product Engineer (w/m/d)

Wir haben Product-Market-Fit erreicht. MeinGPT wird bereits von 50.000+ Nutzern in mehr als 500 Unternehmen eingesetzt – nicht als generisches KI-Tool, sondern als die KI-Use-Case-Plattform für den Mittelstand. Deine Mission: Baue die Features, die den Abstand schließen zwischen "wir haben Zugang zu KI" und "wir erledigen unsere eigentliche Arbeit damit".

Unsere Mission

Mit MeinGPT bringen wir KI in den Kern des Mittelstands – als die Plattform, die Unternehmen vom ersten KI-Experiment zu KI führt, die ihre eigentliche Arbeit trägt.

Zugang zu KI ist nicht mehr der Engpass. Unternehmen können in Stunden ein Chat-Interface aufsetzen. Echter Wert geht über reines Chatten hinaus: eine KI, die von dir lernt, proaktiv ist und den Alltag wirklich unterstützt – nicht nur Texte umformuliert. Als Product Engineer ist es deine Aufgabe, aus einer Ansammlung von Features ein rundes, kohärentes Produkterlebnis zu machen.

Unsere Product-Engineering-Herausforderungen für 2026:

• AI Buddy: Die meisten Menschen wissen nicht, wo sie mit KI anfangen sollen – und eine Feature-Liste hilft dabei nicht. Der Buddy geht einen anderen Weg: Er führt mit jedem Nutzer ein Gespräch über seine Arbeit, findet heraus, wo KI konkret einen Unterschied machen kann, und begleitet ihn zu seinem ersten echten Use Case. Die Herausforderung: ein Interaction Model bauen, das ehrliche, konkrete Antworten von jemandem bekommt, der noch nie über KI nachgedacht hat – und diese Antworten in etwas Nutzbares verwandelt.
• Self-Service-Onboarding: Wir bauen den Weg vom ersten Login zu einem funktionierenden KI-Assistenten für ein ganzes Team in unter einer Stunde: Templates, Connectors, geführtes Setup, das auch einen nicht-technischen Admin durch alles führt. Je schneller ein Kunde seinen ersten echten Use Case findet, desto schneller expandiert er.
• Eine KI, die dich kennt: Niemand will bei jedem neuen Chat seine Rolle, seinen Kontext und seine Arbeitsweise neu erklären. Nach ein paar Wochen auf MeinGPT sollte die KI das einfach wissen: deinen Job, deine wiederkehrenden Projekte, wie du Texte magst. Die Memory-Schicht dafür zu bauen ist lösbar. Was schwieriger ist: Wie lässt du jemanden sehen, was die KI über ihn gelernt hat – und es korrigieren, wenn es falsch ist – ohne dass es sich wie ein Überwachungs-Dashboard anfühlt?

Deine Aufgaben

Du baust Interaction Models, für die es noch kein Playbook gibt. Wie sollten KI-Features für jemanden funktionieren, der KI noch nie im Arbeitsalltag eingesetzt hat? Wie machst du KI-Möglichkeiten für jemanden erkundbar, der nicht weiß, was überhaupt möglich ist? Wie führst du ein Team von "wir haben Zugang zu KI" zu "das ist jetzt ein Teil unserer Arbeitsweise"? Unsere Kunden sind keine frühen KI-Adopter. Sie sind die Sachbearbeiterin eines Fertigungsunternehmens, die letzten Monat 19 Schulungen durchgeführt hat, weil die Person, die das hätte machen sollen, das Unternehmen verlassen hat. Das sind echte, offene Fragen. Sie zu beantworten ist die Arbeit.

Du arbeitest eng mit unserem Product Designer zusammen – manchmal co-designst du von Grund auf, manchmal treibst du ein Feature end-to-end selbst voran. Auf jeden Fall ist die User Experience deine Verantwortung, kein Übergabepunkt. Der Maßstab ist nicht, ob das Feature funktioniert. Er ist, ob diese Sachbearbeiterin es findet, versteht und ihr Ziel erreicht – ohne dass ihr jemand erklärt hat, wie.

Das bringst du mit

• 3+ Jahre Erfahrung mit Full-Stack-Features in Production: React und TypeScript im Frontend, Backend-Logik und Datenmodellierung serverseitig. Du ownst das gesamte Feature – nicht nur den UI-Layer.
• Du verantwortest die gesamte User Experience eines Features, nicht nur den Code: Information Architecture, User Flow, Copy und Error States gehören für dich zur Implementierung dazu.
• Du denkst vom Nutzer aus: Löst das wirklich das Problem? Findet er es? Kann er es ohne Erklärung nutzen? Und du handelst entsprechend.
• Du hast ein Auge fürs Detail – und du handelst auch: der verschobene Abstand, der fehlende Loading State, der irreführende Text. Das einfach liegenzulassen ist nichts für dich.
• Du gibst Kontext weiter, nennst Abwägungen, stellst offene Fragen – und machst die Engineers um dich herum besser.

Das bieten wir

• Echte Produktverantwortung: Du baust an einer Plattform, bei der deine Entscheidungen zählen – State-of-the-Art-KI-Integration, End-to-End-Ownership und ein Markt, der gerade erst aufmacht.
• Impact ab Tag eins: Wir sind mitten in der Wachstumsphase von 4 Mio. → 10 Mio. ARR. Deine Arbeit landet direkt bei Tausenden Nutzern.
• Flexible Arbeitszeiten mit der Option auf 2 Tage/Woche im Home-Office.
• EGYM Wellpass (10.000+ Sportstätten), 1.000 € Weiterbildungsbudget pro Jahr und das Deutschlandticket.

So arbeiten wir

• Wir nutzen täglich KI-Tools (Cursor, Claude Code, Codex etc.), um schneller voranzukommen – du behältst aber die volle Kontrolle und Verantwortung für deinen Code.
• Meetings werden auf ein Minimum reduziert, um deine Deep-Work-Zeit zu schützen.
• Healthy Ambition: Große Ziele, gesundes Tempo, Leute, die hier wirklich gern arbeiten.
• Fast Delivery, Close to the User: Wir liefern schnell, bleiben nah an unseren Kunden und lassen ihr direktes Feedback unsere nächsten Schritte bestimmen.

Unser Stack

• Core: React, TypeScript, tRPC, Electron, PostgreSQL, Kubernetes, Docker
• KI- & Dev-Tools: Cursor, Claude Code, CodeRabbit, Linear, GitLab, Notion
• KI-Services: OpenAI, Gemini, Claude, Mistral, Gladia

So geht's weiter

• Bewerbung: Reiche dein Profil über unser kurzes Formular ein.
• Intro Call (30 Min.): Ein kurzes Gespräch über deine Motivation und unsere gegenseitigen Erwartungen.
• Technical Interview (Remote, 90 Min.): Eine Live-Coding-Session, in der du deine Skills zeigst.
• Founders Interview (Vor Ort, 90 Min.): Lerne die Gründer in unserem Büro kennen und sprich über deine Erfahrung und Ambitionen.
• Angebot: Wenn es für beide Seiten passt, machen wir dir ein Angebot.