Description review

Backend Engineer - Agentic AI (m/w/d)

Getpress Gmbh · Berlin · back to the listing

HR standards

52/100

needs work

Title ↔ description

75/100

solid

Reads as

Backend Engineer

90% confident

What this role officially is

software developer — ESCO, the EU occupation classification

Software developers implement or program all kinds of software systems based on specifications and designs by using programming languages, tools, and platforms.

Also known as: application developer, application programmer, solutions developer, programmer, software specialist, application software developer

How others title the same work

Large employers

  • Software Engineer - OpenStack Canonical
  • C, Golang Software Engineer working on dqlite, a Raft extension for SQLite Canonical Ltd.
  • Containerization & Virtualisation Engineer Canonical Ltd.
  • Go (Golang) Software Engineer, Developer Tooling and Containers Canonical Ltd.
  • Golang Engineer Canonical Ltd.

Startups

  • Anterior (Sequoia-backed, Series B) | Senior Member of Technical Staff | On-Site (New York, NY) | Full Time | $230,000–$300,000 + equity Anterior (Sequoia-backed, Series B)
  • BitPay | Senior Backend Software Developer | Atlanta, GA | REMOTE (US) | BitPay
  • Distributed Systems Engineer Beam
  • Software Engineer, Platform Beam
  • Blaine, WA | CaseLight Systems Inc. (CSI) | Solo Founder | Remote (US Only) | Founding Systems Engineer | FULL EQUITY (30% Stake) Blaine, WA

What the listing never says

  • 20 bullet points. Long requirement lists deter qualified candidates, who read them as hard gates. Scope clarity
  • No section describes what the person would actually do. Scope clarity
  • No pay range published. Candidates cannot tell whether applying is worth their time. Pay transparency

The listing, marked up

Nothing in the wording of this listing tripped a check. The scores above still judge how complete and coherent it is.

Overviewgetpress entwickelt eine eigene KI-Agenten-Plattform (LangGraph, PostgreSQL, Next.js) für die PR-Branche

Der Servicemarkt, von Legal über Consulting bis hin zu Agenturen, steht vor der größten Transformation der Geschichte. Gleichzeitig wird der milliardenschwere PR-Markt im Zeitalter von AI-Visibility gerade immer wichtiger. getpress, eine der am schnellsten wachsenden PR-Agenturen Deutschlands (>40 Leute, Kund*innen wie Trivago, Komoot, Fonio AI oder AutoScout24), hat sich entschieden, diesen Wandel zu führen statt abzuwarten. Wir bauen die PR Company der Zukunft: keine reine Service-Company mehr, sondern eine Service-as-a-Software-Company.

Unser AI-Team besteht nun seit 4 Monaten, aktuell ein Developer, eine Produktmanagerin und unsere Head of AI. Die Grundarchitektur steht, erste Teile unserer PR-Plattform und des Multi-Agent-Systems laufen produktiv. Jetzt fehlst du – die Person, die als Backend Engineer das technische Fundament zusammen mit unserem zweiten Developer ownt und gemeinsam neu definiert, wie die PR der Zukunft funktioniert.

Deine Rolle
• PR-Plattform: Fullstack-Entwicklung der Plattform, die das Operating System der PR-Agentur 2027 wird. Nah an den Nutzer*innen, in schnellen Entwicklungszyklen, und wo deine Entscheidungen den Kurs setzen.

• KI-Agenten: Aufbau eines Agenten-Systems, das die PR-Wertschöpfungskette End-to-End neu definiert. Du baust die Agenten, mit denen unsere Berater*innen täglich arbeiten, inkl. Self-Learning-Loops und Multi-Agent-Orchestrierung.

• Systemarchitektur: Mitgestalten der Systemarchitektur, inkl. Workflows, Datenmodell, Schnittstellen, Compliance und Tech Stack (bisher vorwiegend PostgreSQL, Next.js, LangGraph, Docker)

• Datenmanagement: Weiterentwicklung der Datenbank-Architektur inkl. relationaler Daten- und Vektor-Datenbanken

Wer du bistMust haves:

• > 3 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung

• Tech Stack: TypeScript, Python, PostgreSQL, Docker, Git, LangGraph, Github

• Erfahrung in der Entwicklung von Backend-Systemen mit Frameworks (fastAPI, springboot, nestJS, etc.) und gängigen Programmiersprachen (z.B. Java, Typescript, Python)

• Erfahrung mit Container-based und Cloud-native Architekturen (Docker, Kubernetes, AWS oder ähnlich)

• > 1 Jahr Erfahrung in der Entwicklung von KI-Agenten und -Komponenten wie Memory, Context-Engineering, Retrieval und Orchestration unter Verwendung von Frameworks wie Langchain, CrewAI, Langgraph o.ä.

• C1-Deutschkenntnisse sind von Vorteil, B2-Niveau ist ausreichend (mit Motivation in deinem ersten Arbeitsjahr den Kurs zu C1 zu machen)

Nice to haves:

• Datenkompetenz: Sicher in SQL, API Design, Schema-Design, Query Optimization

• Erfahrung mit der Integration von KI-/ML-Modellen in Produktionssysteme, sowie im Verständnis des Modellverhaltens, der Modellleistung und der Modellbeschränkungen

• Product-Engineering: Erfahrung darin, Anforderungen aus Business- und Nutzer:innen-Perspektive einzuordnen, bevor sie technisch umgesetzt werden

• Erfahrung in Event-Driven Architecture (Kafka, RabbitMQ, o.ä.)

• Erfahrung mit Agentic Development (Claude Code, Codex, o.ä.)

Was dich erwartet
• Architekt des Tech-Layers: Du bist unser technischer Experte und gestaltest mit, wie getpress Technologie denkt und nutzt

• KI in Anwendung: Du bringst KI an der Vorfront technischer Möglichkeiten in unsere Prozesse und Strategie

• Autonomie: Du arbeitest direkt mit dem Management, setzt eigene Ideen um und definierst Standards, an denen wir uns orientieren

• Ein echtes Team: Wir begegnen einander auf Augenhöhe – offen, ehrlich und mit echtem Interesse am Gegenüber. Wir lernen voneinander, geben einander Rückhalt und feiern gemeinsame Erfolge.

• Flexibilität, die wirklich gelebt wird: Ob im Berliner Office oder remote (in DE) – wir setzen auf flexible Arbeitsmodelle mit viel Eigenverantwortung. Wir suchen jemanden mit Wohnsitz in Deutschland. Das heißt wann und wo (in DE) du deinen Arbeitsalltag gestaltest, entscheidest du selbst. Klare Kommunikation und Vertrauen sind dabei für uns selbstverständlich.

Wie gehts weiter?Das klingt genau nach dir?

Dann sende uns einfach deinen Lebenslauf.

Wir freuen uns darauf dich kennenzulernen!

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How this was produced

Highlights are found by rule, not by a model: each one is a phrase matched at a known position, and every note is a template we wrote. The two scores come from a typed-decision model (Jev) that reads the listing against the official role definition and real listings for the same role, and returns probabilities rather than prose — it never writes any of the words on this page, and never chooses what to highlight.

Deterministic penalty applied to the HR score: 16 points (from 68 before penalties). Reviewed 21 Sep 2026.