Full-Stack Engineer_Hybrid (NYC)

Sehr geehrte Bewerberinnen und Bewerber, bitte beachten Sie, dass Bewerbungen ohne Gehaltsvorstellung und ein aktives LinkedIn-Profil nicht berücksichtigt werden.

Arbeitszeit: Vollzeit

Standort: Hybrid (NYC)

Art der Zusammenarbeit: Vollzeitbeschäftigung

Interviewprozess

Wir suchen einen Full-Stack Engineer, der sich einem schnell wachsenden Unternehmen für angewandte KI und Datenanalyse anschließt, das die Intelligenzschicht für unternehmensweite Entscheidungsfindung aufbaut. Dies ist eine Rolle mit voller Verantwortung in einem kleinen, vertrauensvollen Team: Sie werden Features von der Idee bis zur Produktion umsetzen, direkt mit Unternehmenskunden zusammenarbeiten und echten Einfluss auf Architektur, Produktrichtung und Kultur nehmen. Wenn Sie in kleinen Teams neue Dinge aufgebaut haben und das, was Sie ausliefern, wirklich besitzen möchten – und nicht nur dazu beitragen –, dann ist diese Stelle genau das Richtige für Sie.

Die Plattform verbindet die gesamte Datenlandschaft eines Unternehmens – interne Systeme, Social-Media-Trends, Branchenberichte, Konsumverhalten – zu einer einzigen kohärenten Intelligenzschicht. Sie liefert Erkenntnisse und automatisiert Arbeitsabläufe, für die Analysten bisher Wochen benötigten. Die Kernhypothese: Die meisten Unternehmensdaten sind voneinander getrennt, und in dieser Lücke geht enormer Wert verloren. Die Plattform kehrt die Stimmung von einem nachlaufenden zu einem führenden Indikator um und ermöglicht es Marken, Entscheidungen Monate schneller zu treffen als mit herkömmlichen Recherchetools.

Das Engineering-Team arbeitet nach dem DRI-Modell (Directly Responsible Individual) – Sie verantworten wichtige Produktfeatures von der Konzeption bis zur Markteinführung, nicht nur deren Beitrag. Sie werden über alle Ebenen des Stacks hinweg entwickeln: Backend-Services, die Unternehmensdaten im großen Maßstab verarbeiten, und Frontend-Schnittstellen, die Intelligenz zugänglich und handhabbar machen. Sie werden mit ML-Ingenieuren zusammenarbeiten, um KI-gestützte Features zur Produktionsreife zu bringen, und direkt mit Unternehmenskunden interagieren, um reale Bedürfnisse zu verstehen und das Produkt zu verfeinern.

Was zu tun ist

Sie

Nice to have