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C6 Bank
Mixmax
Senior Product Engineer (AI-native)
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TypeScriptReactNode.jsAWSTerraform
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Über Mixmax
Mixmax ist das #1 Produkt, das Revenue-Teams hilft, proaktiv zu arbeiten, indem es zeitraubende Aufgaben eliminiert und nahtlose Kundenerlebnisse schafft. Es wird von Tausenden von Sales- und Kundenteams innerhalb von Gmail und ihrem CRM genutzt.
Im Jahr 2026 haben wir die Art und Weise, wie Engineering rund um KI-Agenten funktioniert, neu gestaltet. Wir sind ein kleines, erfahrenes Team, das mit Agenten liefert, die den Großteil der Tipparbeit erledigen, und Ingenieure, die das Denken übernehmen: entscheiden, was gebaut werden soll, das System entwerfen, Agenten steuern und verantworten, was an Kunden ausgeliefert wird.
Wie wir arbeiten
- Es gibt keine festen Feature-Teams. Jeder Ingenieur sitzt auf einer Bank, und kleine Pods von 1–3 Personen (oft ein Ingenieur, ein PM und ein Designer) bilden sich um ein priorisiertes Briefing, liefern es Ende-zu-Ende aus und lösen sich auf.
- Agenten sind die Standardmethode zum Erstellen. Sie orchestrieren mehrere Agenten parallel, geben ihnen Kontext und überprüfen, was sie produzieren.
- Jedes Projekt folgt einem Vertrag. Eine lebende Spezifikation mit Akzeptanzkriterien, ein Append-Only-Entscheidungslogbuch, ein Release-Briefing für Sales und CS und eine ehrliche Retrospektive.
- Verifizierungsgates, keine Übergaben. Ein Agentenprüfer überprüft jeden PR anhand der Spezifikation, und ein weiterer überprüft jedes Release auf Staging, bevor Kunden es sehen. Es gibt keine QA-Übergabe.
- Designs sind Code. Designer liefern KI-generierte, produktionsfertige Prototypen; Sie bauen darauf auf.
- Autonomie mit Rechenschaftspflicht. Sie entscheiden, wie Sie bauen, welche Werkzeuge Sie verwenden und wann Sie hinter einem Flagge ausliefern. Compliance-, Produktionssicherheits- und Kundendatenregeln gelten immer.
- Wir sprechen in Wochen und reduzieren den Umfang, bis es weh tut. Ergebnis über Output; wir veröffentlichen nicht und vergessen es.
Über Sie
Sie bauen bereits täglich mit Agenten und denken eher wie ein Systemdesigner und Product Owner als wie ein Ticket-Bearbeiter.
Was Sie tun werden
Sie werden Produkt- und Plattformprojekte Ende-zu-Ende verantworten, von einem einzeiligen Briefing bis zu einem Feature, das Kunden nutzen, wobei KI-Agenten Ihre Hauptmethode zum Erstellen sind.
- Gestalten Sie die Arbeit. Wandeln Sie ein Briefing in eine Spezifikation mit klarem Nutzerbedarf, Akzeptanzkriterien, technischem Plan, Kosten, Sicherheit und Instrumentierung um, zusammen mit Produkt und Design.
- Entwerfen Sie das System. Treffen Sie die architektonischen Entscheidungen, halten Sie sie einfach und skalierbar und protokollieren Sie die wichtigen Entscheidungen.
- Orchestrieren Sie Agenten. Führen Sie mehrere Coding-Agenten parallel aus, geben Sie ihnen den richtigen Kontext (Skills, Regeln, Repo-Karten und unsere internen MCP-Server) und behalten Sie Kosten und Token-Verbrauch im Griff.
- Verifizieren Sie alles. Überprüfen Sie die Agentenausgabe kritisch, schreiben Sie die Playwright- und Unit-Tests und bestehen Sie selbst die PR- und Release-Gates.
- Ausliefern und beobachten. Liefern Sie hinter Feature-Flags aus, richten Sie Datadog-Monitore und Produktanalysen ein, verwenden Sie Cleric.ai, um Produktionsprobleme zu untersuchen, und bestätigen Sie, dass das Feature für die Benutzer tatsächlich funktioniert.
- Übernehmen Sie Ihren Anteil am Support. Treten Sie der Support-Rotation bei, bearbeiten Sie Vorfälle und wandeln Sie wiederkehrende Probleme in neue Briefings um.
- Verbessern Sie das System, mit dem wir bauen. Tragen Sie Skills, Muster und Erkenntnisse zu unserem gemeinsamen Kontext-Repo bei, damit der nächste Pod schneller vorankommt.
In Ihren ersten 90 Tagen werden Sie: Ihre KI-native Umgebung einrichten, ein skaliertes Projekt mit einem Pod ausliefern, eine Support-Rotation übernehmen und mindestens eine Erkenntnis oder einen Skill zum gemeinsamen Repo beitragen.
Mindestanforderungen
Sie haben wahrscheinlich:
- 6+ Jahre Erfahrung im Bau und Betrieb von Produktionssoftware, mit tiefgreifender backend-Erfahrung und der Fähigkeit, über den gesamten Stack hinweg zu arbeiten.
- Ein funktionierendes KI-natives Setup, das Sie uns zeigen können: Claude Code, Codex, Cursor oder ähnliches; mit Ihren eigenen Skills, Regeln, MCP-Servern oder Agenten-Workflows und Beispielen für die Ausführung von Agenten parallel.
- Starkes Urteilsvermögen bezüglich der Agentenausgabe. Sie erkennen subtile Fehler, Sicherheitsprobleme und architektonische Abweichungen und wissen, wann Sie einem grünen Testlauf nicht vertrauen sollten.
- Erfahrung im Design verteilter Systeme auf AWS: ereignisgesteuerte Abläufe, Warteschlangen, Idempotenz, Fehlerwiederherstellung und Kosten.
- Verantwortung für Qualität ohne QA-Team: Teststrategie, CI, Beobachtbarkeit, Feature-Flags und Incident Response.
- Produktgespür. Sie können erklären, warum ein Projekt für Kunden wichtig ist, den Umfang auf das Wesentliche reduzieren und das Ergebnis messen.
- Klare schriftliche Kommunikation auf Englisch. Spezifikationen, Entscheidungslogs und asynchrone Updates sind der Weg, wie ein verteiltes Team auf Kurs bleibt.
- Komfort mit Mehrdeutigkeit und Veränderung. Die Art und Weise, wie wir arbeiten, entwickelt sich noch, und Sie helfen, sie zu gestalten.
Unser Stack
TypeScript und Node.js (Express), MongoDB, AWS (Fargate, Lambda, SQS, EventBridge, DynamoDB), Terraform, React in einem Nx/pnpm Monorepo, Vitest und Playwright, GitHub Actions, Datadog und Cleric.ai (KI SRE) für Observability, Linear und interne MCP-Server, die Agenten Kontext zu unseren Diensten und Werkzeugen geben.
Standort: Remote, idealerweise LATAM (vorzugsweise Brasilien oder Argentinien). Wenn Europa, muss es die Zeitzone Brasilien/Argentinien abdecken. Wir können derzeit keine Mitarbeiter in den USA einstellen.
Nice to have
- Erstellung von LLM-gestützten Produktfeatures: Agenten, Tool-Nutzung, MCP-Server, Evals.
- Erstellung interner Agenten-Tools: PR-Review-Bots, sandboxed Agenten, Kontextdienste.
- Integrationen mit Gmail, Google Workspace oder CRM (Salesforce, HubSpot).
- SOC 2 oder sicherheitsbewusstes Engineering in einem SaaS-Unternehmen.
Warum diese Rolle
- Sie arbeiten so, wie sich Engineering entwickelt. Agenten, Verifizierungsgates und Specs als Code sind, wie wir heute liefern, kein Pilotprojekt.
- Echte Verantwortung. Sie wählen die Arbeit aus einer priorisierten Liste aus, entscheiden, wie Sie sie erstellen, und bringen sie zu den Kunden.
- Kleines Team, direkter Einfluss. Keine Ebenen zwischen Ihnen und Produkt, Design, CS oder Führung.
- Gestalten Sie das Modell. Unser Betriebsmodell ist jung; Ihre Erkenntnisse und Fähigkeiten werden zur Arbeitsweise aller.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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