Product Engineer (m/w/d)

Vor zwei Jahren h\u00e4tten wir hier einen \u201eTypeScript-Ninja\" gesucht. Tiefes technisches K\u00f6nnen z\u00e4hlt heute mehr denn je \u2013 ge\u00e4ndert hat sich nur der Engpass. Es geht nicht mehr darum, wie schnell du tippst, sondern wie gut du beurteilen kannst, was ein Agent produziert. Das Schreiben der Zeilen wird billig; zu wissen, wie gute Software aussieht \u2013 saubere Typen, OOP da wo sie tr\u00e4gt, eine Architektur, die h\u00e4lt \u2013, wird zur entscheidenden F\u00e4higkeit.
Dazu kommt, was vor und nach dem Code liegt: ein Gesp\u00fcr daf\u00fcr, was das Produkt wirklich besser macht, und die F\u00e4higkeit, Agents so zu dirigieren, dass am Ende etwas Tragf\u00e4higes entsteht. Wir nennen diese Rolle Product Engineer \u2013 jemand, der ein St\u00fcck Produkt von der Idee bis in Production besitzt, nicht jemand, der Tickets abarbeitet.

Du bringst eigene Ideen ein, entscheidest \u00fcber die L\u00f6sung, baust sie mit Agents, verifizierst sie und shippst. Diese Stelle f\u00fcllst du nicht aus, du pr\u00e4gst sie mit.
\u00dcber Orbit
Orbit ist das AI-first Logistics Operating System: eine modulare, API-getriebene Cloud-Plattform f\u00fcr die gesamte Transportlogistik. Auftragseingang, Tourenplanung, Carrier-Management, Fahrer-App, Auftragsverfolgung, Dokumentenmanagement \u2013 alles aus einem Guss und durchautomatisierbar. Wir l\u00f6sen nicht ein Teilproblem, wir ersetzen das gesamte operative Fundament.
Orbit ist \u00fcberall zuhause, wo Transportprozesse geplant, beauftragt oder durchgef\u00fchrt werden \u2013 bei mittelst\u00e4ndischen Logistikern ebenso wie bei Gro\u00dfkonzernen, die ihre Supply Chain neu denken.
Warum Logistik?

Weil wir keine Software f\u00fcr Banker in der Londoner City oder Marketer in New York bauen, sondern daf\u00fcr sorgen, dass sich in der echten Welt tats\u00e4chlich etwas bewegt. Alles war mal in einem LKW \u2013 der Stuhl auf dem du sitzt genauso wie der Bildschirm, auf den du gerade schaust.
Wir sind bootstrapped und profitabel. Was wir bis hierhin erreicht haben, haben wir aus eigener Kraft gebaut, mit au\u00dfergew\u00f6hnlichen Zahlen in einem Markt voller venture-finanzierter Wettbewerber. Unsere Kunden bleiben, weil das Produkt h\u00e4lt, was es verspricht. Und wir fangen gerade erst an.
Software. Done right. Wir nehmen Software als Handwerk ernst. Jede Zeile Code, jede Kundenintegration, jedes Feature wird mit dem Anspruch gebaut, dass es h\u00e4lt \u2013 keine Quick-and-Dirty-L\u00f6sungen, kein Feature-Factory-Modus. Daran \u00e4ndert Agentic Development nichts.

Ob ein Agent etwas Tragf\u00e4higes produziert oder Tech Debt am Flie\u00dfband, entscheidet das tiefe Verst\u00e4ndnis von gutem Design, sauberen Typen und Architektur. Wer mit Agents arbeitet, muss noch klarer denken. Aufgaben
Dein Kernauftrag: Ein St\u00fcck Orbit von der Idee bis in Production besitzen \u2013 und unser Team mit jedem Projekt schneller machen.
Produkt bauen & Features ownen (~65%)
Du baust Features nicht nur, du besitzt sie: die L\u00f6sung entscheiden, sie sauber bauen, in Production bringen, an Feedback iterieren und f\u00fcr ihren Erfolg geradestehen. Wir haben einen funktionierenden Flow mit Kanban-Backlog, Produktanalytics und klaren Priorit\u00e4ten, in den du dich einklinkst. Du arbeitest ihn nicht nur ab, sondern bringst eigene Ideen ein und entscheidest mit, was es wert ist, gebaut zu werden.

- Features von der Idee bis zum Go-Live verantworten, inklusive UX, Edge Cases und der Frage \u201eh\u00e4lt das in der Realit\u00e4t?\" - Eigene Ideen einbringen und vertreten. Du bist meinungsstark dazu, was das Produkt besser macht, nicht nur dazu, wie man es baut. - Ein Gesp\u00fcr f\u00fcr die User entwickeln, \u00fcber das Produkt, die Daten und unsere Analytics statt \u00fcber endlose Calls. - Technische Entscheidungen treffen und vertreten: Datenmodelle, API-Design, Trade-offs.
Mit Agents bauen & das Harness weiterentwickeln (~20%)
Du arbeitest nicht gegen einen leeren Editor, sondern orchestrierst Agents gegen strukturierte Specs und persistenten Projektkontext \u2013 und baust das Werkzeug, das genau das m\u00f6glich macht, aktiv mit aus.

- Spec-driven Agentic Development: recherchieren, planen, von Agents ausf\u00fchren lassen, verifizieren, iterieren \u2013 mit Quality Gates an jedem Schritt. - Unser Agentic-Development-Harness mitgestalten: Skills, Context-Layer, Workflows, Evals, Guardrails. Was bei dir gut funktioniert, wird Tooling f\u00fcr alle. - Mehrere Tracks parallel fahren. Die knappe Ressource ist nicht Tippgeschwindigkeit, sondern wie sauber du parallelisierst, Kontext managst und Output verifizierst.
Das System kl\u00fcger machen (~15%) - Was zweimal vorkommt, wird ein Workflow \u2013 dokumentiert und f\u00fcr das ganze Team nutzbar. Keine privaten Prompt-Sammlungen, kein \u201eworks on my machine\". - Kontext als Infrastruktur behandeln: jede Spec, jeder Runbook, jede Doku so geschrieben, dass ein neuer Kollege und ein Agent ohne R\u00fcckfragen damit arbeiten k\u00f6nnen.

- Mithelfen, dass Orbit beim Thema agentic development vorne mitspielt.
AI-first: Wie wir arbeiten
Bei Orbit ist AI kein Tool, das man nebenbei nutzt, sondern die Art, wie wir arbeiten. Wir nennen es Operators of Intelligence : Jeder denkt seinen Bereich als System aus Workflows, Kontext und Automatisierung, nicht als Liste von Aufgaben, die man morgens abarbeitet. - Agentic, nicht Vibe Coding. Vibe Coding hei\u00dft, einem Modell Prompts hinzuwerfen und auf das Beste zu hoffen. Wir meinen das Gegenteil: strukturierte, spec-driven Workflows, in denen Agents recherchieren, planen, ausf\u00fchren und gegen persistenten Kontext verifizieren. Genau hier stellen wir vieles in Frage, was Softwareentwicklung seit den Neunzigern getan hat. Scrum, Story Points und Sprint-Zeremonien wurden f\u00fcr eine Welt erfunden, in der Menschen jede Zeile selbst schrieben. - Context is infrastructure.

Agents sind per Default stateless und haben keine Flurgespr\u00e4che. Wir transkribieren jedes Meeting, kommunizieren async in Schrift und pflegen ein lebendes Handbuch \u2013 nicht f\u00fcr die AI, sondern weil ein gutes Remote-Team so arbeitet. Dass Agents davon profitieren, ist der Bonus. - AI-first before escalation. Bevor du ein Problem an einen Kollegen gibst, arbeitest du es als Operator of Intelligence durch: mit echtem Kontext, als strukturierter Workflow. Klappt es dann nicht, erkl\u00e4rst du, was du versucht hast und warum es scheiterte. Dieses Scheitern ist wertvoll, der \u00fcbersprungene Versuch nicht. - Own your domain's agent infrastructure. Die AI-Workflows in deinem Bereich geh\u00f6ren dir. Du pflegst den Kontext, sch\u00e4rfst die Skills, h\u00e4ltst die Doku aktuell. Das ist keine \u201eIT-Sache\