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Werkstudent (m/w/d) Agentic Software Engineering - Remote
SFX E-Commerce
Remote · ಪೂರ್ಣ ಸಮಯ
ಅರ್ಜಿ ಸಲ್ಲಿಸುವವರಲ್ಲಿ ಮೊದಲಿಗರಾಗಿರಿ
- ಅನುಭವ
- 0–0 ವರ್ಷಗಳು
- ಸಂಬಳ
- —
- ತೆರೆಯುವಿಕೆಗಳು
- 1
- ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ
- 23 ಗಂಟೆಗಳು ಹಿಂದೆ
ಕೆಲಸದ ವಿವರ
SFX E-Commerce verkauft E-Scooter/E-Bike Ersatzteile europaweit über Shopify, eBay und Amazon. Code, Operations und Support laufen mittlerweile sehr viel über LLM-Agents – unsere gesamte Infrastruktur bauen wir selbst.
Für 1–3 Monate suchen wir remote eine:n Werkstudent:in, die/der echte Daten- und Backend-Features baut: nicht Tickets abarbeiten, sondern einen Bereich übernehmen und liefern. Den Reifen gibt's überall – der Unterschied steckt im „passt für genau dein Modell". Genau an der Technik dahinter arbeitest du. Wir sind ein kleines, schnelles Team und suchen jemanden, der mitdenkt statt nur abarbeitet
Aufgaben
Daten- und Backend-Features in unserem Stack bauen (TypeScript + Go, Postgres) – von der Idee bis live auf Cloud Run
LLM-Agents (Claude Code/Codex) orchestrieren, um schneller zu liefern – du reviewst, bringst sie zum Laufen und übernimmst Verantwortung fürs Ergebnis
Embeddings-basiertes Produkt-Matching verbessern (pgvector + Gemini), Edge-Cases lösen
Wettbewerbs- und Marktdaten automatisiert erfassen und nutzbar machen
Wissens-Pipelines bauen: Daten aus diversen Quellen → strukturiert → durchsuchbar-> atuonome Datenverarbeitung
Einen eigenen Bereich übernehmen, eigenständig liefern, täglich kurz reporten
Qualifikation
Wohnsitz in Deutschland und an einer deutschen Hochschule immatrikuliert (Werkstudent) – keine Freelancer / Selbstständige
Idealerweise im Master, kurz vor Abschluss – nur noch Thesis offen (aber noch immatrikuliert), dafür voller Fokus
Praktische Erfahrung in TypeScript und Go (nicht nur eins von beidem)
Sicher mit Postgres/SQL, APIs, Git; Plus: pgvector/Embeddings, Scraping, LLM-APIs
Schon mit ChatGPT/Claude/Cursor/Codex produktiv gearbeitet
Starke asynchrone Kommunikation – schreibt klar, dokumentiert Entscheidungen, treibt Dinge ohne Meetings voran
Sehr gutes Englisch oder Deutsch
Selbstständig, hands-on, übernimmt Verantwortung
Benefits
Speed ist key – kurze Wege, direkt zum Gründer
Hands-on ab Tag 1 – kein 4-Wochen-Shadowing
Echte Verantwortung an Systemen, die heute Geld bewegen
Agent-natives Arbeiten – 2026 noch Nische, in 3 Jahren Standard
100 % Remote, flexible Zeiten (ca. 20 h/Woche, in der Vorlesungszeit max. 20 h)
Faire Vergütung: 19–22 €/h brutto, über Werkstudenten-Standard
Vertrag: befristet 1–3 Monate, Option auf Verlängerung
🎥 Bewerbung nur mit Screencast-Video (5–15 Min) – ohne Video keine Rückmeldung.
Reich über das Bewerbungsformular ein:
Video-Link (YouTube unlisted oder Loom)
3 Sätze, warum diese Rolle
CV (optional)
Außerdem
Bevor du dich bewirbst, zeig uns kurz wie du denkst – zwei kleine Aufgaben:
Skizziere in Excalidraw grob, wie du dir einen Agentic-Workflow vorstellst – z. B. wie ein LLM-Agent neue Lieferanten-Produktdaten automatisch in unseren Katalog mappt und unsichere Fälle zur Review eskaliert. Screenshot oder Link reicht.
Beschreibe in 3–5 Sätzen: Wenn du morgen früh Zugriff auf unsere Codebase und Daten hättest – was wäre dein erster konkreter Schritt, um einen wiederkehrenden Prozess als Daten-/Backend-Feature zu automatisieren?
Beides im Video kurz zeigen oder als Text/Bild über das Bewerbungsformular einreichen.
Für 1–3 Monate suchen wir remote eine:n Werkstudent:in, die/der echte Daten- und Backend-Features baut: nicht Tickets abarbeiten, sondern einen Bereich übernehmen und liefern. Den Reifen gibt's überall – der Unterschied steckt im „passt für genau dein Modell". Genau an der Technik dahinter arbeitest du. Wir sind ein kleines, schnelles Team und suchen jemanden, der mitdenkt statt nur abarbeitet
Aufgaben
Daten- und Backend-Features in unserem Stack bauen (TypeScript + Go, Postgres) – von der Idee bis live auf Cloud Run
LLM-Agents (Claude Code/Codex) orchestrieren, um schneller zu liefern – du reviewst, bringst sie zum Laufen und übernimmst Verantwortung fürs Ergebnis
Embeddings-basiertes Produkt-Matching verbessern (pgvector + Gemini), Edge-Cases lösen
Wettbewerbs- und Marktdaten automatisiert erfassen und nutzbar machen
Wissens-Pipelines bauen: Daten aus diversen Quellen → strukturiert → durchsuchbar-> atuonome Datenverarbeitung
Einen eigenen Bereich übernehmen, eigenständig liefern, täglich kurz reporten
Qualifikation
Wohnsitz in Deutschland und an einer deutschen Hochschule immatrikuliert (Werkstudent) – keine Freelancer / Selbstständige
Idealerweise im Master, kurz vor Abschluss – nur noch Thesis offen (aber noch immatrikuliert), dafür voller Fokus
Praktische Erfahrung in TypeScript und Go (nicht nur eins von beidem)
Sicher mit Postgres/SQL, APIs, Git; Plus: pgvector/Embeddings, Scraping, LLM-APIs
Schon mit ChatGPT/Claude/Cursor/Codex produktiv gearbeitet
Starke asynchrone Kommunikation – schreibt klar, dokumentiert Entscheidungen, treibt Dinge ohne Meetings voran
Sehr gutes Englisch oder Deutsch
Selbstständig, hands-on, übernimmt Verantwortung
Benefits
Speed ist key – kurze Wege, direkt zum Gründer
Hands-on ab Tag 1 – kein 4-Wochen-Shadowing
Echte Verantwortung an Systemen, die heute Geld bewegen
Agent-natives Arbeiten – 2026 noch Nische, in 3 Jahren Standard
100 % Remote, flexible Zeiten (ca. 20 h/Woche, in der Vorlesungszeit max. 20 h)
Faire Vergütung: 19–22 €/h brutto, über Werkstudenten-Standard
Vertrag: befristet 1–3 Monate, Option auf Verlängerung
🎥 Bewerbung nur mit Screencast-Video (5–15 Min) – ohne Video keine Rückmeldung.
Reich über das Bewerbungsformular ein:
Video-Link (YouTube unlisted oder Loom)
3 Sätze, warum diese Rolle
CV (optional)
Außerdem
Bevor du dich bewirbst, zeig uns kurz wie du denkst – zwei kleine Aufgaben:
Skizziere in Excalidraw grob, wie du dir einen Agentic-Workflow vorstellst – z. B. wie ein LLM-Agent neue Lieferanten-Produktdaten automatisch in unseren Katalog mappt und unsichere Fälle zur Review eskaliert. Screenshot oder Link reicht.
Beschreibe in 3–5 Sätzen: Wenn du morgen früh Zugriff auf unsere Codebase und Daten hättest – was wäre dein erster konkreter Schritt, um einen wiederkehrenden Prozess als Daten-/Backend-Feature zu automatisieren?
Beides im Video kurz zeigen oder als Text/Bild über das Bewerbungsformular einreichen.