AI Product Engineer - Internal Tools & Automation (m/w/d)
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Lyto Brands · DüsseldorfPrepare for this interview
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Baue KI-gestützte Tools und Automationen, die unsere Marketing-, Creative-, Operations- und Engineering-Teams 10x schneller und besser machen. Dabei setzt du auf unserer proprietären Plattform Lyto.OS auf und entwickelst diese gemeinsam mit unserem Tech Team kontinuerlich weiter. Aufgaben Du findest Automatisierungs- und KI-Chancen im ganzen Unternehmen - im direkten Austausch mit den Teams, nah am echten Workflow statt am Whiteboard. Du baust KI-gestützte Workflows für Marketing & Creative: Briefing-Generierung, Copy Review, Asset-QA und Ad-Performance-Summaries - entlang unseres Trend-to-Product-Zyklus von unter einer Woche. Du entwickelst Quality-Assurance- und Anomalie-Erkennungs-Tooling für unsere proprietäre Plattform LYTO.OS. Du shippst leichtgewichtige interne Agents, die repetitive Arbeit übernehmen - damit Menschen sich auf das konzentrieren, was wirklich sie braucht. Du verantwortest interne Operations-Automation end-to-end: Reporting-Pipelines, Approval Flows und systemübergreifende Daten-Syncs über unsere 15 Microservices. Du scopest, priorisierst, baust, shippst und iterierst - eigenverantwortlich, mit kurzem Weg von Idee zu Produktion. Qualifikation Du bist ein exzellenter Engineer und baust Software, die in Produktion echte Last trägt - sauber, pragmatisch, ohne Bloat. Unser Stack (PHP/Laravel & Python, Vue/React, MySQL, Docker, DigitalOcean) ist dir vertraut oder du eignest ihn dir mühelos an. Du hast LLM-Systeme nicht nur gebaut, sondern produktiv betrieben, mit allem, was das real bedeutet: Kosten, Latenz, Evals, Fehlerfälle, Monitoring. Hands-on Erfahrung mit Claude Code, dem Anthropic Agent SDK oder Multi-Step-AI-Agents in Produktion Du erweiterst AI-Tooling über MCPs und eigene Integrationen gegen reale Datenquellen Tiefe in LLM-Workflows: Prompt Engineering, Tool Use, Structured Outputs, RAG - und das Urteilsvermögen, das richtige Werkzeug für das jeweilige Problem zu wählen. Du denkst unternehmerisch und produktgetrieben: Du sprichst mit Nutzern, hinterfragst Anforderungen, schneidest Scope konsequent und unterscheidest KI-Spielerei von echtem Business-Impact. Du willst Ownership end-to-end, in einem kleinen, senioren Team, das mehr shipped als die meisten 20-Personen-Teams.
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