Product Engineer
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Role details
Tech stack
Job description
- Architektur & Skalierung: Neuaufbau unserer Infrastruktur fĂźr Hochleistungs-Datenverarbeitung, um Unmengen an Web-Datenpunkten performant zu verarbeiten.
- Datenbank-Analyse: Aufsetzen und Betreuen von High-Performance-Datenbanken zur schnellen Evaluation und Analyse groĂer Datenmengen.
- Fullstack & AI Development: Entwicklung von AI-Automatisierungen auf Anwendungsebene und Nutzung modernster Toolings (wie Claude Code) im täglichen Workflow.
- AI-Driven Setup: Arbeiten in einem Umfeld, in dem Requirements direkt geprompted und Apps/Tools iterativ entwickelt werden., * Ăber 300 Kunden
- 1,5 Mio. EUR ARR
- Profitabel und eigenfinanziert
- Ziel: Wachstum auf 10 Mio. EUR ARR in 3-5 Jahren.
Produktentwicklung mit RĂźckenwind
Du baust LĂśsungen fĂźr einen realen, schnell wachsenden Markt. Statt Features fĂźr die Schublade zu entwickeln, lĂśst du echte Probleme im Bereich Brand Protection und siehst den direkten Impact deiner Arbeit auf Hunderte Kunden und Millionen von Datenpunkten.
Hohe Eigenverantwortung
Keine sturen Scrum-Tickets, keine starren Success Criteria und kein Micromanagement. Du Ăźbernimmst vollen Ownership - von der Anforderung Ăźber die Backend/Frontend-Implementierung bis hin zum Deployment und der Infrastruktur.
PersĂśnliche Entwicklung
Du arbeitest an der Speerspitze moderner Softwareentwicklung. Durch die tägliche Nutzung von AI-Native-Tooling (wie Claude Code), den Aufbau hochskalierbarer Microservice-Architekturen und den Umgang mit massiven Datenmengen hebst du dein technisches Skillset auf das nächste Level.
Ăber Remove.tech
Remove.tech entwickelt Software fßr digitalen Markenschutz. Unsere Plattform erkennt und entfernt Produktfälschungen, Markenmissbrauch, Fake-Shops und nicht autorisierte Händler automatisiert.
Wir arbeiten mit ßber 300 Marken in DACH, UK und den USA zusammen und helfen Unternehmen dabei, Umsätze zu schßtzen, ihre Markenreputation zu stärken und Risiken zu reduzieren.
Requirements
- AI-Affinität & Praxis: Du nutzt AI-Tools bereits aktiv im Dev-Alltag oder brennst darauf, tiefgehend mit AI zu arbeiten (Fokus: Anwendungs- und Automatisierungsebene, kein Machine Learning).
- Fundierter Tech-Stack:
- Erfahrung mit Microservice-Infrastrukturen und Queue Management.
- Solide Kenntnisse in MongoDB und PostgreSQL.
- Hands-on DevOps-Know-how (Server-Aufbau und -Betreuung).
- Mindset & Hintergrund: Fokus auf theoretische Grundlagen, klares Kontextverständnis und fundierte Erfahrungswerte in der Softwareentwicklung.
- Sprachen: Verhandlungssicheres Deutsch und Englisch.
Benefits & conditions
Gehalt: EUR 60.000 - 75.000 Base
About the company
Als Product Engineer bei Remove.tech ßbersetzt du komplexe Anforderungen eigenständig in skalierbare, hochperformante SoftwarelÜsungen. Du hilfst fßhrenden Marken dabei, Millionen von gegrabten Web-Datenpunkten in Echtzeit zu analysieren, um Produktfälschungen, Markenmissbrauch und Fake-Shops automatisiert zu erkennen und zu entfernen.
Du baust an einer LĂśsung, die durch das rasante Wachstum von E-Commerce und KI fĂźr Unternehmen immer kritischer wird. Wir haben bereits echten Product-Market-Fit, vertrauen auf profitables Wachstum mit Ăźber 300 Kunden in DACH, UK sowie den USA und gewinnen regelmäĂig gegen etablierte Wettbewerber.
Du arbeitest mit voller End-to-End-Verantwortung und greifst dabei auf modernste AI-Native-Toolings wie Claude Code zurßck - ganz ohne sture Scrum-Tickets oder starre Vorgaben. Dein technischer Impact hat direkten Einfluss auf die Skalierung unserer Infrastruktur und das Wachstum von Remove.tech von aktuell 1,5 Mio. EUR ARR auf 10 Mio. EUR in den nächsten Jahren.
- Hohe Gestaltungsfreiheit: Agiles Umfeld ohne Scrum-Tickets oder starre Success Criteria.
- Echte Prozess-Ownership: Du versetzt dich direkt in das Produkt, durchdenkst Anforderungen selbstständig und ßbersetzt sie eigenverantwortlich in technische LÜsungen.
- End-to-End Responsibility: Ganzheitliche Verantwortung fĂźr den Bau von Features - von der ersten Idee Ăźber die Backend-/Frontend-Implementierung bis hin zum finalen Deployment.
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