Product Engineer in Zürich

Die Banken führen immer noch ihre kritischsten, regulierten Arbeiten manuell aus; Briefe und E-Mails lesen, Daten zwischen Systemen neu eingeben und fehlende Informationen nachverfolgen. Porters löst dieses Problem. Unsere KI-Agenten führen diese regulierten Prozesse von Anfang bis Ende durch, mit den Audit-Trails und der Sicherheit, die Banken tatsächlich benötigen, sodass die Arbeit mit der Geschwindigkeit erfolgt, die die Kunden erwarten, anstatt mit der Geschwindigkeit, die ein Rückstand erlaubt.

Die Mission: Sie übernehmen Funktionen in ihrer Gesamtheit. Selbstständig oder mit Anleitung von Gründern und anderen Ingenieuren verwandeln Sie eine klare Problemstellung in ein starkes Design und bauen, testen und versenden neue Funktionen, die unseren Kunden direkt helfen. Sie integrieren Funktionen über unseren gestuften Stack, vom API bis zur Datenebene, und bringen sie bis zur Produktion.

Ihre Verantwortlichkeiten:

• Funktionen end-to-end liefern: Vollständige vertikale Schnitte über den Stack hinweg liefern, vom API-Layer bis zum Datenmodell, bis hin zur Ausführung in der Produktion.
• Wachstum der Plattform für Banken: Die Dienste aufbauen, die Porters für Banken erbringt: Die Fähigkeiten unserer agentischen Plattform erweitern, wie z.B. Fallbearbeitung, Kundenabgleich, KI-Tool-Integrationen, Datenanreicherung oder das Einbeziehen von Menschen.
• Funktionen entwerfen, die als System zusammenhalten: Endpunkte, Verträge und Schnittstellen entwerfen, die zusammenarbeiten und sicherstellen, dass die Funktionen sauber in ein größeres Ergebnis integriert werden.
• Die Zuverlässigkeit Ihrer Arbeit sicherstellen: Design, Entwicklung, Tests und Bereitstellung übernehmen, sodass das, was in die Produktion gelangt, nachweislich funktioniert.
• Unsere Kunden begeistern: Sie lösen das tatsächliche Problem des Kunden, nicht nur die Anfrage, und messen den Erfolg anhand der Ergebnisse für den Kunden.

Ihr Profil:

• Erfahrung: Rund 4 Jahre professionelle Softwareentwicklung, mit einer Erfolgsbilanz im schnellen, unklaren Umfeld. Erfahrungen in regulierten Branchen und/oder VC-unterstützten Startups sind von Vorteil.
• Produktdenken: Sie verstehen natürlich, warum Sie etwas bauen, und konzentrieren sich nicht nur darauf, wie es gebaut wird.
• Qualitätsfokus & individuelles Problemlösen: Bei einem klaren Problem produzieren Sie zuverlässig einen sauberen Algorithmus, ein sinnvolles Datenmodell und einen gut strukturierten Dienst.
• Technische Kompetenz: Kenntnisse in Python sind zwingend erforderlich, ebenso wie REST API-Entwicklung, ein ORM und relationale Datenbanken.
• AI-nativ: Sie haben mit LLM/agentischen Werkzeugen gearbeitet oder sind bereit, damit zu arbeiten, und verstehen, wie man probabilistische Ausgaben mit deterministischem Code begrenzt.
• Zusammenarbeit und Lernbereitschaft: Sie gedeihen in Richtung, Überprüfung und Herausforderung, nehmen Feedback gut an und möchten in größere Bereiche wachsen.
• Das Extra geben: Teil einer Wachstumsphase sein, in der wir schnell arbeiten und fokussierte Intensität erwarten.

Was wir bieten:

• Eigenverantwortung von Tag eins: Echte Funktionen, die in der Produktion bei großen Finanzinstituten laufen, mit dem Vertrauen, sie selbst dorthin zu bringen.
• Zusammenarbeit mit Gründern: Direkt mit Gründern arbeiten, die zuvor Fintech- und Analyseprodukte aufgebaut und skaliert haben.
• Gemeinsam gewinnen und verlieren: Wir erwarten, dass die Menschen täglich ihre Komfortzone verlassen, jedoch arbeiten wir als Team zusammen und unterstützen uns jederzeit.
• Wachstum: Ein dediziertes Entwicklungsbudget, das frei verwendet werden kann, um Ihnen einen Level-Up zu verschaffen.
• Kultur: Starker Fokus auf eine gesunde, leistungsstarke Teamkultur, von regelmäßigen Teamevents und Abendessen bis hin zu einem integrativen, schnelllebigen Team, das gemeinsam wächst.

Unser Stack:

• Core Backend: Python 3.14, FastAPI, Pydantic und SQLAlchemy 2.0 in einer strengen vierlagigen Architektur, die als separate interne und externe APIs exponiert ist.
• Hintergrundverarbeitung: Containerisierte Worker-Dienste und ereignisgesteuerte AWS Lambda-Orchestratoren für E-Mail-Eingang, Dokumentenklassifizierung und Aktionsausführung.
• KI-Integration: KI-Orchestrierung, die tief in die Anwendungslandschaft über AWS Bedrock integriert ist, z.B. um Informationen zu extrahieren und agentische Aktivitäten voranzutreiben.
• Daten & Speicherung: Per-Mieter Aurora MySQL in isolierten Subnetzen, S3 für Dokumentenpersistenz und ein append-only Ledger für Nachvollziehbarkeit.
• Plattform: Eine Multi-Tenant-AWS-Umgebung auf ECS Fargate mit strikter Netzwerk- und Datensicherheit pro Mieter (VPC, NACLs, WAF), CloudFront + Cognito (Google SSO/JWT) und API Gateway (IAM) am Rand, definiert als Code in CloudFormation über dev/staging/prod-Konten.
• Frontend: React Single-Page-App für die interne Arbeitsoberfläche.
• Entwicklungsworkflow: uv, Ruff, ty, pytest (Unit-, Integrations-, eigenschaftsbasierte Tests), Docker, GitHub Actions und intensive Nutzung von agentischen IDEs zur Beschleunigung des Feature-Versands.