Hamburg|KI-Ingenieur|Festanstellung

Wir bauen KI mit KI — und suchen den nächsten echten Nerd.

Mindestens zwei Jahre echte Programmiererfahrung. Reines Vibe-Coding zählt hier nicht — du musst verstehen, was dein Agent im Hintergrund tut.

LLM-Features und unser eigenes ML-System — von der ersten Zeile an
Deine Arbeit gibt Ärzten Zeit für Patienten zurück
Ein Team, das selbst aus KI-Nerds besteht
Jedes Modell, jedes Tool, jede API auf Firmenkosten
Festanstellung in Vollzeit, Büro am Jungfernstieg

Kein Anschreiben, kein Lebenslauf-Poker. Vier Felder, dann reden wir.

KI-Ingenieur bei ClinicOS am Schreibtisch mit drei Monitoren voller Code

2+ Jahre echtes Coding — Pflicht

Deine Agenten arbeiten in echten Praxen

Unsere Mission

Ärzte sollen sich um Patienten kümmern. Nicht um Software.

Das ist keine Standardstelle. Wenn dich nicht interessiert, für wen du baust, wird dich dieser Job nicht halten.

Das Problem

Ärzte verbringen einen großen Teil ihres Tages mit Schreiben: Briefe, Dokumentation, Formulare. Das ist Zeit, die Patienten fehlt.

Warum es niemand löst

Die Branche ist mit sich selbst unzufriedener als fast jede andere — und trotzdem hat nie jemand etwas Besseres gebaut. Die Zahlen dazu stehen gleich darunter.

Was das mit dir zu tun hat

Jede Minute, die dein Modell einspart, landet bei einem Patienten. Und wenn unser System steht, kann eine Praxis nicht arbeiten. So direkt wirkt deine Arbeit — in beide Richtungen.

ClinicOS ist aus dem echten Praxisalltag heraus entstanden — gebaut von Ärzten und Software-Ingenieuren. Wer hier anfängt, muss diese Mission wollen, nicht nur die Technik.

Warum jetzt

Ein Markt, der noch niemandem gehört.

−27,4

NPS der PVS-Branche

So unzufrieden ist die Praxissoftware-Branche mit sich selbst. Software, die gegen ihre Nutzer arbeitet — genau das bauen wir anders.

50 %+

unzufriedene Ärzte

Mehr als die Hälfte war ihre alte Software leid. Was sie am meisten Zeit kostet, ist das Schreiben — genau die Schicht, die du baust.

~100.000

Praxen in Deutschland

So viele Praxen, in denen jeden Tag dokumentiert wird. Jede Minute, die dein Modell einspart, zählt tausendfach.

System statt Insellösungen

Termine, Telefon, Dokumentation, Abrechnung, Patientenportal in einem Produkt. Deine Modelle greifen überall.

Quellen: Branchen-NPS & Zufriedenheits-Werte der deutschen PVS-Landschaft.

Das KI-Team von ClinicOS diskutiert eine Agenten-Architektur am Whiteboard

Wer wir sind

Wir sind selbst ein KI-Nerd-Team

ClinicOS wird von Leuten gebaut, die abends freiwillig weitermachen. Wir stecken bis zum Hals in KI — im Produkt und in unserer eigenen Arbeit. Wer hier anfängt, arbeitet nicht neben der KI, sondern mit ihr.

Wir bauen KI mit KI

Agenten schreiben, testen und reviewen bei uns mit. Wir entscheiden, was davon durchkommt — dafür muss man Code lesen können.

Neues Modell? Nächste Woche im Einsatz.

Was rauskommt, hängen wir sofort an echte Praxisfälle und messen, ob es besser ist. Kein Warten auf ein Innovationsgremium.

Context-Windows sind hier Flurgespräch

Eval-Sets, Tool-Schemas, Latenz, Tokenizer — das musst du bei uns niemandem erklären. Das ist die Mittagspause.

Ärzte und Ingenieure an einem Tisch

Die Fachlichkeit sitzt im Raum, nicht in einem Ticket. Du fragst, statt zu raten.

Warum hier

Was diesen Job für dich besonders macht

Agenten in Produktion, nicht im Prototyp

Kein Innovation-Theater und kein Slide-Deck. Was du baust, läuft kurz darauf in echten Praxen und spart dort messbar Zeit.

Du codest selbst

Wir suchen keinen Prompt-Klicker. Du schreibst Code, liest Code und verstehst, was dein Agent im Hintergrund wirklich tut.

Ganze Bereiche statt einzelner Tickets

LLM-Features für die Dokumentation, unser eigenes ML-System, die Evaluation — du übernimmst ein Thema komplett und entscheidest, wie es gebaut wird.

Kurze Wege

Idee morgens, deployed abends. Keine drei Gremien, bis von deiner Architektur nichts mehr übrig ist.

Du bleibst am Tempo des Feldes

Neue Modelle, neue Frameworks, neue Ansätze: ausprobieren gehört zum Job. Budget für Tools, Fortbildungen und Konferenzen ist eingeplant.

Etwas, das zählt

Kein Ad-Tech, kein Krypto. Deine LLM-Features nehmen Arztpraxen den Papierkram ab — und geben Zeit für Patienten zurück.

Der Job

Deine Aufgaben

Sieben Bereiche, die ab Tag 1 auf deinem Tisch liegen — nicht als Ticket, sondern als Verantwortung.

LLM-Features für die Dokumentation

Briefgenerierung, strukturierte Extraktion aus Konsultationen, Speech-to-Text-Pipelines. Ärzte verbringen einen großen Teil ihres Tages mit Schreiben — du baust die Schicht, die ihnen das abnimmt.

Unser eigenes ML-System

Wir betreiben ein eigenes Machine-Learning-System, kein Wrapper um eine fremde API. Du erweiterst und betreibst es: Datenpipelines, Training, Deployment, Monitoring.

Agentische Workflows bauen

Du entwirfst Agenten, die interne Tools und APIs zuverlässig aufrufen — und die sauber scheitern, wenn es doch schiefgeht.

Die Evaluation aufbauen

Golden Datasets, Regressionssuites und Metriken, die dir sagen, ob eine Änderung wirklich besser war. Ohne das ist jede Verbesserung nur ein Gefühl.

Auf echte Grenzen optimieren

Latenz, die ein Arzt im Sprechzimmer akzeptiert. Kosten pro Dokument. Strenge Datenschutzanforderungen. Du baust gegen diese drei gleichzeitig.

Mit Ärzten und Produkt zusammenarbeiten

Praxisalltag ist unordentlich. Du übersetzt echte Abläufe zusammen mit unseren klinischen und Produktleuten in etwas, das ein Modell verarbeiten kann.

In Produktion bringen

Du lieferst gemeinsam mit unseren Plattform-Ingenieuren in eine produktive Kubernetes-Umgebung aus — nicht ins Notebook.

Dein Profil

Das bringst du mit

Das ist uns wichtig

Du bist ein absoluter Nerd. Wir sind Nerds und wollen nur Nerds — Technik hört bei dir nach Feierabend nicht auf
Du willst wissen, für wen du baust: Ärzten den Papierkram abzunehmen ist für dich mehr als eine Branche
Mindestens 2 Jahre echte Programmiererfahrung: selbst geschrieben, selbst verstanden, selbst debuggt
Reines Vibe-Coding zählt nicht — du kannst deinen Code lesen, erklären und begründen
Abgeschlossenes Studium, mindestens Bachelor — Informatik, KI, Data Science, Mathematik, Physik oder verwandt
Erfahrung mit KI-Algorithmen, LLM-Features und agentischen Workflows — und mit ML, das mehr ist als ein API-Aufruf
Du bleibst nicht auf dem Stand von letztem Jahr stehen: neue Modelle und Ansätze probierst du aus
Eigenständig: du übernimmst ein Thema komplett, statt auf Briefings zu warten
Cloud, Docker und CI/CD — du bringst deinen Code selbst nach Kubernetes
Sehr gutes Deutsch und Englisch — unsere Kunden und ihre Systeme sind deutsch, unsere Doku ist es nicht immer

Von Vorteil — kein Muss

Master oder Promotion — wäre nicht schlecht, ist aber kein Muss
Python und TypeScript im Alltag
Erfahrung mit LLM-Frameworks, Tool-Calling, RAG und Evals
Erfahrung mit Schnittstellen im Gesundheitswesen (z. B. HL7, FHIR, xDT, GDT)
Erfahrung mit Speech-to-Text oder strukturierter Extraktion aus Text
Open-Source-Beiträge oder eigene Projekte, die du gern zeigst

Studium und zwei Jahre echtes Coding sind gesetzt, und die Mission muss dich packen — beim Rest zählt, was du gebaut hast. Wenn du dir bei einem Punkt unsicher bist, bewirb dich trotzdem und erzähl uns davon.

Klartext

Lies das, bevor du dich bewirbst.

Wir wachsen schnell, und wir reden es nicht schön.

Das hier ist ein Startup in genau der Form, in der man sich Startups vorstellt. Deadlines, die sich nicht verschieben. Lange Tage, wenn etwas brennt — und in Gesundheitssoftware brennt es zu ungünstigen Zeiten. Entscheidungen auf unvollständiger Grundlage, weil Warten teurer ist als Irren. Echte Konsequenzen: Unsere Software läuft in Praxen, die arbeiten. Wenn sie ausfällt, können Ärzte keine Patienten behandeln.

Und noch etwas: Wenn dir gleichgültig ist, für wen du baust — ob Praxissoftware oder die nächste Werbeplattform —, wirst du hier fehlen. Diese Arbeit trägt sich über die Mission, nicht über das Framework.

Dann bist du hier falsch

Wenn du einen planbaren Kalender willst, einen engen Aufgabenbereich und jemanden, der dir Tickets zuweist, wirst du hier innerhalb eines Monats unglücklich. Bewirb dich dann bitte woanders — uns ist lieber, du entscheidest das jetzt als in drei Monaten.

Dann bist du hier richtig

Wenn du das Gegenteil willst: Das hier ist einer der wenigen Orte, an dem ein einzelner Ingenieur noch einen kompletten Bereich von Anfang bis Ende besitzt. Du kommst zu zwei KI-Ingenieuren dazu, die schon daran arbeiten — ein Team klein genug, dass du ab Woche eins echte Fläche verantwortest, und erfahren genug, dass du nicht allein davorsitzt. Was gebaut wird, wie es bewertet wird und wohin es geht, ist ein Gespräch, an dem du beteiligt bist — kein Fahrplan, den dir jemand hinlegt.

Das ist ein harter Job und ein seltener.

Wenn ein Modell einen Medikamentennamen falsch schreibt, ist das keine schlechte Demo. Das ist ein Patientensicherheitsproblem. Wir suchen jemanden, der das ernst nimmt und entsprechend baut.

Benefits

Was wir dir bieten

Büro am Jungfernstieg in Hamburg
Deine Hardware ab Tag 1 — Mac, Linux oder Windows, du entscheidest
Dein Setup: Monitore, Tastatur, Stuhl — du sagst, was du willst
Alle KI-Tools und Modell-APIs auf Firmenkosten
Fortbildungen, Konferenzen und externes Coaching
Strukturiertes 90-Tage-Onboarding
Persönlicher Mentor & wöchentliche Feedback-Gespräche
Wellpass: Sport- & Wellnesszuschuss
Regelmäßige Teamevents
Große Aufstiegschancen

Wofür wir stehen

Nerd-Kultur

Modelle, Edge Cases, Architektur — bei uns ist das nicht das Ende vom Smalltalk, sondern der Anfang.

Ehrlichkeit

Wir versprechen nichts, was wir nicht halten. Auch nicht bei Timelines.

Ownership

Dein Bereich ist deiner. Du entscheidest, wie er gebaut wird.

Patient zuerst

Jede Minute, die ein Modell einspart, gibt Praxen Zeit für Patienten zurück.

Tempo

Wir sind jung und schnell. Entscheidungen fallen heute, nicht im nächsten Quartal.

Exzellenz

Kein Prototyp-Code in Produktion. Halbe Sachen liefern wir nicht.

Produkt & Baustellen

Daran arbeitest du

Ein Produkt statt zwölf Kundenprojekte — und eine Handvoll Bereiche, die auf jemanden warten, der sie besitzt.

Das Produkt

ClinicOS ist die KI-Komplettlösung für Arztpraxen — Termine, Telefon, Dokumentation, Abrechnung und Patientenportal in einem System, cloud-basiert und DSGVO-konform. Ein Produkt statt Flickenteppich.

Für dich: ein Produkt, in dem KI kein Feature-Häkchen ist, sondern der Kern.

Deine Baustellen

LLM-Features für die Praxisdokumentation, unser eigenes ML-System mit Datenpipelines, Training und Deployment, agentische Workflows — und die Evaluation, die beides messbar macht.

Für dich: ein kompletter Bereich von Anfang bis Ende. Was gebaut wird und wie es bewertet wird, entscheidest du mit.

Moderne Arztpraxis, die mit ClinicOS arbeitet

Über ClinicOS

Die Software, die Ärzte lieben

ClinicOS ist eine cloud-native, KI-integrierte Praxissoftware der NoscAi GmbH aus Hamburg — entwickelt aus dem echten Praxisalltag heraus, von Ärzten und Software-Ingenieuren.

Kein verstaubtes On-Premise-System, keine Server-Ausfälle. Damit Praxen sich wieder auf Patienten konzentrieren können — statt auf Software, die gegen sie arbeitet. Deine Aufgabe: die KI, die Ärzten das Schreiben abnimmt — und das ML-System, das sie tragfähig macht.

Server in Deutschland, DSGVO-konform

Cloud-nativ — kein Server, keine Ausfälle

Alles in einem System statt Insellösungen

Gefördert via ZIM

Der Unterschied

Konzern oder Agentur vs. KI bei ClinicOS

Konzern oder Agentur

KI bei ClinicOS

KI-Projekte, die nie über den Prototyp kommen

Was du baust, läuft in echten Praxen

Sechs Wochen Freigabe für einen Deploy

Idee morgens, deployed abends

Du pflegst den Stack von vorgestern

Du entscheidest, welches Modell reinkommt

Tickets abarbeiten, Architektur macht wer anders

Du besitzt ganze Bereiche

KI als Buzzword im Slide-Deck

KI als Funktion, die Praxen täglich benutzen

Projekt zu Projekt, Kunde zu Kunde

Vollzeit, unbefristet, festes Gehalt

Eindrücke

Hier arbeitest du

Jungfernstieg an der Binnenalster in Hamburg — Dein Standort: Hamburg

Entwickler-Arbeitsplatz mit zwei Monitoren voller Code im ClinicOS-Büro — Dein Setup: so wie du es willst

FAQ

Häufige Fragen

Muss ich wirklich selbst coden können?

Ja. Das ist die harte Grenze dieser Stelle. Du musst selbst gecodet haben und es weiter tun — mindestens zwei Jahre echte Erfahrung, ohne Abkürzung.

Was heißt bei euch „echtes Coding“ — zählt Vibe-Coding?

Reines Vibe-Coding zählt nicht. KI-Tools nutzen wir alle und du sollst sie auch nutzen. Der Unterschied: Du kannst den Code lesen, debuggen und erklären, warum er so aussieht — und merkst, wenn das Modell Unsinn geschrieben hat.

Brauche ich ein abgeschlossenes Studium?

Ja, mindestens einen abgeschlossenen Bachelor — Informatik, KI, Data Science, Mathematik, Physik oder ein verwandtes Fach. Fertig studiert, nicht „gerade dabei“.

Brauche ich einen Master oder eine Promotion?

Nein. Wäre nicht schlecht, ist aber kein Muss. Zwei Jahre Code, die in Produktion laufen, wiegen bei uns mehr als ein weiterer Abschluss.

Ist das eine Forschungsstelle?

Nein. Wir bauen Produkt. Du liest natürlich Papers und testest neue Ansätze — aber das Ziel ist immer, dass es in echten Praxen läuft, nicht ein Prototyp im Notebook.

Woran arbeite ich konkret zuerst?

An LLM-Features für die Praxisdokumentation — Briefgenerierung, strukturierte Extraktion aus Konsultationen, Speech-to-Text — und an unserem eigenen ML-System: Datenpipelines, Training, Deployment, Monitoring. Dazu die Evaluation, die dir überhaupt sagt, ob eine Änderung besser war.

Baue ich eigene Modelle oder nutze ich APIs?

Beides. Der Schwerpunkt liegt auf LLM-Features und agentischen Workflows, aber wir betreiben ein eigenes ML-System mit Datenpipelines, Training und Deployment — das ist echte ML-Arbeit, keine reine Orchestrierung um eine fremde API.

Muss ich ein Nerd sein?

Ja, 100 %! Wir sind Nerds und wollen nur Nerds. Wenn Technik bei dir nach Feierabend nicht aufhört, passt du hierher.

Muss ich Code oder Projekte vorzeigen können?

Im Formular fragen wir keinen Link ab — das Gespräch ist der bessere Ort dafür. Bring einfach mit, was du hast: ein eigenes Projekt, ein Uni-Projekt, eine Demo, einen Blog. Und wenn deine beste Arbeit unter NDA liegt, erzähl uns davon.

Muss mich das Gesundheitswesen interessieren?

Fachwissen brauchst du nicht, Interesse schon. Wir bauen für Arztpraxen, in denen Menschen behandelt werden. Wenn dir am Ende gleichgültig ist, wem deine Arbeit hilft, wirst du dich hier fremd fühlen — und wir merken es im Gespräch.

Brauche ich medizinisches Vorwissen?

Nein. Das Fachliche bringen wir dir bei — im Team arbeiten Ärzte mit. Wichtiger ist, dass du dich schnell in fremde Datenmodelle und unordentliche echte Abläufe eindenkst.

Wie viel Freiheit habe ich?

Viel. Wir geben Richtung und Ziele, du entscheidest über Architektur, Stack und Umsetzung. Keine Freigabe-Marathons, kein Gremium zwischen dir und dem Deploy.

Wie sieht ein typischer Tag aus?

Coden am Vormittag, kurze Abstimmung mit Produkt und den Ärzten im Team, ein Blick in die Evaluation von gestern. Dazwischen Fälle aus echten Praxen — und die Frage, was davon ein Modell dauerhaft übernehmen kann.

Mit welchen Tools arbeite ich?

Die Maschine wählst du selbst — Mac, Linux oder Windows, in der Ausstattung, die du brauchst. Dazu dein eigenes Setup und alle relevanten KI-Tools und Modell-APIs auf Firmenkosten. Wenn dir ein Tool fehlt, sagst du es und bekommst es.

Wie läuft die Einarbeitung?

Strukturiertes 90-Tage-Onboarding, ein persönlicher Mentor und wöchentliche 1:1s. Du wirst nicht ins kalte Wasser geworfen.

Was verdiene ich?

Ein festes, faires Gehalt. Die konkrete Höhe besprechen wir transparent im Erstgespräch.

Ist die Stelle vor Ort?

Vor Ort in unserem Büro am Jungfernstieg in Hamburg. Wir bauen zusammen an einem Produkt — das geht am Whiteboard schneller als im Call.

Ab wann kann ich starten — und ist es Vollzeit?

Vollzeit und unbefristet. Der Start ist nach Absprache möglich — gern so bald wie es bei dir passt.

Wie geht es nach der Bewerbung weiter?

Du trägst dich ein, wir melden uns innerhalb von 48 Stunden für ein unverbindliches Kennenlernen. Passt es, folgt ein Technik-Gespräch.

Bewerbung

So läuft's ab

Schnell und unkompliziert — wir melden uns innerhalb von 48 Stunden.

Online bewerben

In unter einer Minute: Name, Kontakt und deine aktuelle Tätigkeit. Mehr brauchen wir nicht.

Kennenlern-Gespräch

Per Video oder vor Ort am Jungfernstieg. Wir reden über Technik: was du gebaut hast und warum genau so.

Technik-Gespräch & Zusage

Wir schauen gemeinsam in Code — deinen oder unseren — und du lernst Team und Alltag kennen. Passt es beidseitig, kommt dein Angebot.

Wenn du bis hier gelesen hast, bist du vermutlich einer von uns.

Zwei Jahre echtes Coding, Lust auf agentische Systeme — und der Wille, Ärzten den Papierkram abzunehmen statt irgendein Produkt zu bauen. Lass uns reden.