Technischer Werkstudent mit Perspektive auf Founding Engineer / Co-Founder
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About this role
Qentin ist ein Münchner AI Startup und Teil des Media Startup Fellowship Programms von Media Lab Bayern. Wir bauen einen neuen Guide für Film und Serien Discovery, der Menschen schneller zu einer passenden Entscheidung führt. Statt klassischer Genrelisten verbindet Qentin Stimmung, Kontext, persönliche Vorlieben und KI gestützte Empfehlungen.
Als Arbeitgeber bieten wir viel Gestaltungsspielraum, kurze Entscheidungswege und die Möglichkeit, sehr früh an einem echten Consumer Produkt mitzubauen. Wer bei uns startet, arbeitet nicht an Randaufgaben, sondern direkt am Kernprodukt. Für die richtige Person gibt es die Perspektive, aus der Werkstudentenrolle in eine Founding Engineer oder Co-Founder Rolle hineinzuwachsen.
Aufgaben
Du unterstützt uns beim Aufbau und der Weiterentwicklung unseres Produkts von Anfang an. Dabei arbeitest du direkt am Kern von Qentin: einem KI gestützten Guide für Film und Serien Discovery.
Zu deinen Aufgaben gehören:
• Weiterentwicklung unseres bestehenden Prototyps und der Web App
• Umsetzung neuer Produktfeatures im Frontend und gegebenenfalls Backend
• Arbeit an der Integration von KI Funktionen, Recommendation Logic und User Flows
• Verbesserung der User Experience rund um Suche, Onboarding, Empfehlungen und Feedback
• Technische Umsetzung von Tests, Experimenten und Produktiterationen
• Analyse technischer Probleme und pragmatische Entwicklung sauberer Lösungen
• Enge Zusammenarbeit mit dem Gründerteam bei Produktentscheidungen, Feature Priorisierung und technischer Roadmap
Du bekommst bei uns keine isolierten Nebenaufgaben, sondern arbeitest direkt an Fragen wie: Wie finden Nutzer schneller den passenden Film? Wie übersetzt man Stimmung, Kontext und Geschmack in gute Empfehlungen? Und wie muss ein Consumer Produkt gebaut sein, damit Nutzer wiederkommen?
Bei starkem Fit besteht die Möglichkeit, aus der Werkstudentenrolle schrittweise in eine größere technische Verantwortung hineinzuwachsen, perspektivisch auch als Founding Engineer oder Co-Founder.
Qualifikation
Du studierst Informatik, Software Engineering, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder ein vergleichbares technisches Fach und hast Lust, an einem frühen Consumer AI Produkt mitzubauen.
Was du mitbringen solltest:
• Erste praktische Erfahrung in der Webentwicklung, idealerweise mit React, TypeScript und modernen Frontend Frameworks
• Grundverständnis von Backend Entwicklung, APIs und Datenbanken
• Interesse an KI Anwendungen, LLMs, Recommendation Systems oder personalisierten User Experiences
• Fähigkeit, pragmatisch zu entwickeln, schnell zu testen und iterativ zu verbessern
• Produktverständnis und Interesse daran, technische Entscheidungen aus Nutzersicht zu denken
• Eigenständige, strukturierte Arbeitsweise und Bereitschaft, Verantwortung zu übernehmen
• Sehr gute Deutsch oder Englischkenntnisse
Benefits
Was wir bieten
• Direkte Mitarbeit an einem frühen Consumer AI Produkt mit echtem Gestaltungsspielraum
• Enge Zusammenarbeit mit dem Gründerteam und kurze Entscheidungswege
• Verantwortung ab Tag eins statt isolierter Nebenaufgaben
• Flexible Arbeitszeiten, passend zum Studium
• Remote Arbeit möglich, regelmäßige Abstimmung in München nach Bedarf
• Einblick in Produktentwicklung, KI Anwendungen, User Testing, Startup Aufbau und Fundraising
• Zugang zum Netzwerk und Programm von Media Lab Bayern
• Möglichkeit, eigene technische Ideen einzubringen und sichtbar umzusetzen
• Perspektive auf eine größere technische Rolle, bei starkem Fit auch als Founding Engineer oder Co-Founder
• Ein Produkt mit emotionalem Thema: Film, Serien, Streaming und die Frage, wie Menschen bessere Entscheidungen finden
Wir sind Nadja und Luis, die Gründer von Qentin. Wir bauen aus München heraus einen neuen KI gestützten Guide für Film und Serien Discovery und werden dabei vom Media Lab Bayern unterstützt. Wenn du Lust hast, früh Verantwortung zu übernehmen, technisch viel mitzugestalten und gemeinsam mit uns ein echtes Consumer Produkt aufzubauen, freuen wir uns auf deine Bewerbung.
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