AI Ops Engineer

Baue Solderas AI-Lernschleife

Soldera ist das "Stripe for Renewable Energy". Wir bauen eine AI-native Metaschicht für den fragmentierten, 13 Milliarden Euro großen europäischen Markt für erneuerbare Energiezertifikate.

Die Traktion: 2025 war unser Breakout-Jahr: Der Umsatz ist stark gewachsen, mit konstantem 30% MoM Wachstum. Wir werden von Lifeline Ventures, Lemonade Stand und einem frischen 1,6 Millionen Euro Deep-Tech Grant unterstützt, um Europas Energieregister zu verbinden.

Die Mission: Wir bauen ein Unternehmen, in dem jede Person, jeder Workflow, jede Entscheidungsschleife und jeder AI-Agent das Unternehmen schneller lernen lässt. Es geht nicht darum, Chatbots auf alte Prozesse zu setzen. Es geht darum, eine lernende Schleife zwischen menschlicher Expertise und AI-Systemen zu bauen, damit Solderas Urteilskraft, Kontext und IP mit jeder Nutzung stärker werden.

Wir suchen einen AI Ops Engineer , der diese Schleife baut und betreibt. Das ist eine klar technische Engineering- und Operations-Rolle . Du arbeitest praktisch mit Code, APIs, Automatisierungen, Agent-Workflows, Evals, strukturiertem Kontext, Wissenssystemen, Observability und production-grade AI-Tooling. Wenn du nicht technisch bist, ist dies nicht die richtige Rolle.

Die Rolle: Technische AI Operations auf Unternehmensebene

Solderas nächster Vorteil entsteht nicht dadurch, einfach das neueste Modell zu wählen. Er entsteht dadurch, dass wir das Lernsystem über den Modellen besitzen: Workflows, Traces, Evals, Kontext, privates Wissen und operative Urteilskraft, die AI in einem echten Unternehmen nützlich machen.

Deine Aufgabe ist es, human capital in dauerhafte AI-Fähigkeit zu verwandeln. Du hilfst Experten, ihr Wissen in Systeme zu kodieren, baust Systeme, die durch Nutzung besser werden, machst institutionelles Gedächtnis abfragbar und entwirfst AI-Workflows, die auch dann nützlich bleiben, wenn das zugrunde liegende Generalistenmodell wechselt.

Einfach gesagt: Du baust Solderas "company veteran" Schicht über Frontier-Modellen.

Was du baust und verbesserst:

• Agentic Operating Systems: Baue, betreibe und debugge Agent-Workflows für Sales, Marketing, Operations, Compliance, Product und Leadership.
• OpenClaw Fleet Management: Betreibe und verbessere unsere AI-Assistenten, Automatisierungen, Kontextdateien, Skills, Cron-Jobs, Tools und wiederkehrenden operativen Systeme.
• Private Evals und Feedback-Loops: Erstelle praktische Evals, die messen, ob AI-Systeme sich gegen Solderas tatsächliche Business Outcomes verbessern, nicht nur gegen öffentliche Benchmarks.
• Institutionelles Gedächtnis: Baue Wissenssysteme, die Entscheidungen, Domain-Expertise, Workflow-Traces, Kundenkontext, Registerregeln und Unternehmensurteil erfassen.
• Technische Workflow-Automation: Verbinde APIs, Skripte, Dokumente, CRMs, Email, Slack, Analytics, Register und interne Tools zu verlässlichen AI-gestützten Workflows.
• Kontext- und Token-Architektur: Entwirf, wie Kontext gespeichert, geroutet, zusammengefasst, komprimiert, aktualisiert und übergeben wird.
• Compliance- und Energiesysteme: Arbeite mit Experten für erneuerbare Energiezertifikate, um komplexes Register-, Compliance- und Reporting-Wissen in genaue, kontrollierbare AI-Systeme zu verwandeln.
• AI Sovereignty und IP-Kontrolle: Hilf Soldera, die eigene Lernschleife zu besitzen, damit unsere Expertise in unseren Systemen kumuliert.

Wer du bist

• Technisch stark: Du kannst Skripte schreiben, APIs verstehen, Logs prüfen, Git nutzen, Daten strukturieren, interne Tools bauen und merkwürdige AI-Workflow-Fehler debuggen.
• AI-Native Operator: Du nutzt AI-Systeme ernsthaft und verstehst Prompts, Kontextfenster, Retrieval, Evaluation, Automatisierung, Halluzinationsfehler und den Unterschied zwischen Demo und zuverlässigem Workflow.
• Systemdenker: Du siehst Menschen, Incentives, Tools, Kontext, Daten, Prozesse und Entscheidungsschleifen als eine Maschine.
• Builder, nicht Kommentator: Du redest nicht nur über AI Transformation. Du shipst funktionierende Systeme, testest sie mit echten Nutzern, dokumentierst Änderungen und iterierst weiter.
• Hohe Agency: Du wartest nicht auf ein perfektes Briefing. Du findest Hebel, beweist sie, dokumentierst sie und skalierst sie.

Technische Messlatte

Dieser Abschnitt ist absichtlich direkt, weil wir für die letzte AI-Rolle zu viele nicht-technische Bewerbungen erhalten haben.

• Dies ist eine technische Rolle: Du musst AI-Systeme bauen, integrieren, debuggen und warten können.
• Dies ist keine reine Prompting-Rolle: Prompting ist wichtig, aber nicht genug. Wir brauchen jemanden, der Systeme verbindet und zuverlässig macht.
• Dies ist keine reine Strategierolle: Du wirst Strategie beeinflussen, aber der Job ist das Shippen operativer Infrastruktur.
• Dies ist keine Entry-Level AI-Enthusiastenrolle: Neugier ist willkommen. Technischer Proof of Work ist erforderlich.

Was wir bieten

• Echte Ownership: Diese Rolle berührt das Nervensystem des Unternehmens: wie Soldera lernt, erinnert, automatisiert, evaluiert und Urteilskraft durch AI skaliert.
• Direkter Zugang zur Führung: Du arbeitest eng mit Gründern und Senior Team an unternehmensweiter Effektivität.
• Eine ernsthafte AI-Umgebung: Wir nutzen bereits AI-Agenten, OpenClaw, interne Wissenssysteme, Automatisierung und AI-gestützte Workflows jeden Tag.
• Ein Frontier-Markt: Wir bauen kritische Infrastruktur für den europäischen Markt für erneuerbare Energiezertifikate, mit Fortune 500 Käufern, 4000+ Kraftwerken und viel Domain-Wissen.
• Standort: Vor Ort in Tartu ist sehr, sehr bevorzugt. Außergewöhnliche Remote-Bewerber werden berücksichtigt, wenn sie Unabhängigkeit, Kommunikation und Output beweisen.

Bewerbung

Wir brauchen kein perfektes Anschreiben. Wir brauchen technischen Beweis, dass du ein System verbessern kannst.

Sende CV, LinkedIn, GitHub, Portfolio, Architektur-Notizen, gelieferte Automatisierungen, Demos oder anderen Proof of Work.

Email: stenver@soldera.org

Subject: AI Ops Engineer - [Your Name]

In der Email: Zeige uns ein technisches AI- oder Automatisierungssystem, das du gebaut oder wesentlich verbessert hast. Was war kaputt, was hast du gebaut, was hat sich verändert, wie hast du Erfolg evaluiert und wie würdest du die Lernschleife im Unternehmen skalieren?