Vibe Coder / Agentische Softwareentwicklung

Wer wir sind

aivalto bringt KI in den produktiven Einsatz bei KMUs in D-A-CH. Kein Pilotprojekt, keine Demo. Echter Betrieb, echte Prozesse, echte Anforderungen — DSGVO-konform, EU AI Act-ready, auditierbar.

Unser Werkzeugkasten ist das Neueste, was es gibt: Claude Code, OpenAI Codex, Cursor, Python, Multi-Agent-Architekturen, MCP-Server. Wir greifen nicht zu bewährten Enterprise-Stacks, um sicher zu wirken. Wir nehmen, was heute die beste Lösung ist.

Unsere Methodik wenden wir auf uns selbst an. Interne Workflows, Dokumentation, Entwicklung: alles läuft auf KI-Agenten. Was wir Kunden verkaufen, ist das, womit wir selbst arbeiten.

Die Rolle

Vibe Coding ist ein Begriff von Andrej Karpathy, und er beschreibt einen echten Paradigmenwechsel: Statt Zeile für Zeile zu schreiben, dirigierst du ein KI-Modell, das schreibt. Du formulierst die Anforderung, bewertest das Ergebnis, steuerst die nächste Iteration. Der Output landet in Produktion.

Der fachliche Begriff dafür ist agentische Softwareentwicklung: Ein KI-Agent übernimmt die Implementierung, du übernimmst Architektur, Qualitätssicherung und die Entscheidung, ob der Code produktionsreif ist.

Was das bei aivalto heißt: Du baust KI-Workflows für KMU-Kunden mit genau diesen Methoden. In jedem Projekt zeigst du, dass agentische Softwareentwicklung schneller liefert als klassische Entwicklung — und zuverlässiger. Das ist unser Marktversprechen, und du bist sein technischer Beweis.

Kein Job für jemanden, der KI als Assistenten nutzt. Dieser Job ist für jemanden, der KI als primäre Entwicklungsumgebung behandelt und den Engineering-Background hat, die Ergebnisse zu beurteilen und in Produktion zu bringen.

Was du machst

Agentische Softwareentwicklung — in Produktion

• KI-Workflows und -Agenten mit Claude Code, OpenAI Codex, Cursor und Python entwickeln — primär durch agentische Softwareentwicklung, nicht durch klassisches manuelles Coding
• KI-generierten Code für Produktionseinsatz beurteilen, testen, absichern und deployen: Fehlerbehandlung, Edge Cases, Logging, Monitoring, Fallback-Logik
• Multi-Agent-Architekturen entwerfen: Welcher Agent übernimmt welche Aufgabe? Wie kommunizieren sie? Wo braucht es Human-in-the-Loop-Gateways?
• Kundensysteme, APIs und Datenquellen anbinden — von REST-APIs über Webhooks bis zu Datenbankanbindungen
• DSGVO-Konformität und EU AI Act-Anforderungen technisch umsetzen: Audit-Trails, Zugriffskontrolle, Datenlokalität
• Deployments einrichten und betreiben: Docker, Cloud-Infrastruktur (AWS EU, Azure), lokales Hosting auf Mac Mini M4
• Monitoring und Qualitätssicherung nach dem Go-Live: Drift-Alerts, Performance-Tracking, Retraining-Indikatoren

Die aivalto-Plattform weiterentwickeln

• An der Plattform-Infrastruktur mitarbeiten, auf der alle Kundenprojekte laufen: Multi-Tenant-Architektur, SaaS-Komponenten, Member-Bereich
• Interne KI-Agenten für aivalto-eigene Prozesse bauen und verbessern — Vertrieb, Content, Onboarding, Reporting
• Blueprint-Implementierungen technisch umsetzen und für Wiederverwendung durch Partner-Agenturen aufbereiten
• Sicherheit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit in jeder neuen Komponente mitdenken — nicht als Nachgedanke

Wissen weitergeben und mitgestalten

• Technische Erkenntnisse aus Projekten in Blueprints und Teardowns für die aivalto-Bibliothek aufbereiten
• Partner-Agenturen im technischen Onboarding unterstützen — Code-Reviews, Architektur-Feedback, Deployment-Hilfe
• Direkt mit dem Founder arbeiten: neue Produkte, neue Formate, neue Infrastruktur — du bist dabei, wenn Entscheidungen getroffen werden, nicht wenn sie bereits gefallen sind
• Eigene Ideen in die Methodik einbringen. Wer sieht, wie etwas besser geht, sagt es — und setzt es um

Was du mitbringst

Engineering-Fundament — nicht verhandelbar

• Abgeschlossenes Studium oder Ausbildung im technischen Bereich: Informatik, Software Engineering, Wirtschaftsinformatik, Elektrotechnik, Medieninformatik oder vergleichbar. Auch: technische Ausbildung mit nachgewiesenen Eigenentwicklungen, die Studienniveau belegen
• Python auf solidem Niveau: Du kannst APIs anbinden, Daten transformieren, Fehler debuggen und Code strukturieren. Kein Algorithmen-Wettbewerb — aber eigenständige Entwicklung ohne Stack Overflow als Krücke
• Verständnis von Software-Architektur: Du weißt, was ein API-Endpunkt ist, wie Authentifizierung funktioniert, was Nebenläufigkeit bedeutet — und warum das für agentische Systeme relevant ist
• Deployment-Erfahrung: Docker, einfache Cloud-Deployments, Umgebungsvariablen, Logs lesen — kein Cloud-Architect-Zertifikat nötig, aber du hast Software live gestellt und weißt, was dabei schiefgehen kann
• Git ist selbstverständlich. Code-Reviews kannst du geben und empfangen

Agentische Softwareentwicklung — deine Arbeitsweise

• Claude Code, OpenAI Codex oder Cursor sind für dich kein Experiment — du hast damit etwas gebaut, das über ein Tutorial hinausgeht
• Du verstehst, wie man LLM-APIs verlässlich konfiguriert: System Prompts, Temperatur, Tool-Use, Structured Outputs — und warum das in Produktion anders ist als im Playground
• Du kannst den Unterschied zwischen gut generiertem und schlechtem Code beurteilen — auch wenn du ihn nicht selbst geschrieben hast. Das ist der Kern agentischer Entwicklung
• Du hast ein Gespür für Prompt Engineering als Ingenieurdisziplin: reproduzierbar, testbar, dokumentiert — nicht Trial-and-Error
• Multi-Agent-Konzepte sind dir bekannt: Orchestratoren, Sub-Agenten, Tool-Calling, Fehler-Weiterleitung — zumindest konzeptuell, idealerweise praktisch

Du musst kein perfektes Tech-Stack vorweisen. Was zählt: Du hast mit agentischer Softwareentwicklung etwas Echtes gebaut — und du kannst erklären, was dabei gut funktioniert hat und was nicht. Ein GitHub-Repository, ein laufendes Projekt, eine Eigenentwicklung sagt mehr als jeder Lebenslauf.

Haltung — was den Unterschied macht

• Agentische Softwareentwicklung ist für dich kein Hilfsmittel — sie ist deine primäre Arbeitsweise. Du hast das nicht adaptiert. Du hast nie anders gearbeitet oder willst nie wieder anders arbeiten
• Du trägst Engineering-Verantwortung: KI-generierter Code, den du nicht verstehst und nicht testen kannst, geht nicht in Produktion — egal wie überzeugend er aussieht
• Du bist neugierig bis obsessiv: neue Modelle, neue Frameworks, neue Architekturen — du verfolgst das aktiv und probierst es aus, bevor jemand fragt
• Du hast einen hohen Qualitätsanspruch. Ein Workflow, der 90 % der Fälle abdeckt, ist für Kundeneinsatz nicht fertig
• Du kannst eigenständig arbeiten und triffst technische Entscheidungen, ohne bei jedem Schritt Bestätigung zu brauchen — und holst dir Feedback, bevor du eine Woche in die falsche Richtung läufst
• Du willst verstehen, warum du etwas baust — nicht nur wie

Was dich erwartet

Du baust agentische Softwareentwicklung nicht nach — du lebst sie. Täglich. In echten Kundenprojekten.

Technologie

• Claude Code, OpenAI Codex, Cursor, Anthropic API, MCP-Server — du arbeitest mit dem, was gerade an der Spitze ist, nicht mit dem, was vor drei Jahren etabliert wurde
• Keine Legacy-Systeme, keine Abhängigkeiten von internen Entscheidungsprozessen, kein „Das läuft auf Java 8, bitte nicht anfassen“
• Dein Setup gehört dir: Workflow, Tools, Editor — wir schreiben vor, was das Ergebnis sein muss, nicht wie du dorthin kommst
• Du siehst, was agentische Softwareentwicklung in Produktion leisten kann — und was nicht. Das ist Wissen, das sich nicht googeln lässt

Karriere

• Der Markt für Engineers, die agentische Softwareentwicklung auf Produktionsniveau beherrschen, ist gerade explodiert und noch nicht gesättigt. Ein Jahr echte Praxis bei aivalto ist mehr wert als drei Jahre Konzern-KI-Projekt
• Du gestaltest aivaltos technische Architektur mit — von der Plattform bis zu den Blueprints, die Partner-Agenturen in ganz D-A-CH verwenden
• Direkter Founder-Zugang: Du arbeitest mit Bernd, keine Hierarchiestufe, keine gefilterten Anforderungen, kein „das entscheidet ein anderes Team“
• Deine Arbeit ist nach außen sichtbar: Teardowns und technische Blueprints aus deinen Projekten erscheinen in der aivalto-Bibliothek. So baust du dir eine fachliche Reputation auf, die über aivalto hinaus zählt

Arbeitsweise

• Hybrid: München-Präsenz für Kundentermine und Team-Sessions, ansonsten wo du am produktivsten bist
• Keine Meeting-Kultur als Selbstzweck: Du weißt selbst, was als nächstes zu tun ist — wir reden über Ergebnisse, nicht über Prozesse
• 50 % Kundenprojekte / 50 % Plattform und interne Methodik — das Verhältnis entwickelt sich mit deinen Stärken und Interessen
• Ehrliches Feedback in beide Richtungen. Wir sagen, was nicht funktioniert — und erwarten das auch von dir

Was wir dir nicht versprechen: einen klar definierten Scope und einen vorgezeichneten Karrierepfad. Was wir dir versprechen: du wirst in 12 Monaten ein anderer Entwickler sein als heute. Und du wirst das merken.