Über LawnStarter
LawnStarter ist der führende On-Demand-Marktplatz des Landes für Rasenpflege und Dienstleistungen rund ums Haus und den Außenbereich, mit einem jährlichen Buchungsvolumen von über $150M. Wir expandieren über die Rasenpflege hinaus und wollen zur zentralen Anlaufstelle für alle Dienstleistungen rund ums Haus werden. Dafür betreiben wir drei Marken (LawnStarter, Lawn Love, Home Gnome) auf einer gemeinsamen Plattform.
Über Engineering bei LawnStarter
Wir arbeiten in kleinen, fokussierten Initiative-Teams: Ein Product Engineer arbeitet mit einem PM und einer Designerin oder einem Designer zusammen und wird von einer Engineering Managerin oder einem Engineering Manager unterstützt, die oder der deine Weiterentwicklung fördert. Außerdem arbeitest du eng mit Engineering-Kolleginnen und -Kollegen aus anderen Initiativen in einer gemeinsamen Codebasis zusammen. Das gesamte Team trägt gemeinsam die Verantwortung dafür, ob die Arbeit die jeweilige Kennzahl beeinflusst.
KI-Coding-Agenten wirken bei uns als Multiplikator: Sie geben einem kleinen, erfahrenen Team den nötigen Hebel, um mehr, schneller und mit einem höheren Qualitätsanspruch auszuliefern. Wir suchen Engineers, die Verantwortung übernehmen und begeistert davon sind, für einen echten Marktplatz mit Kundinnen und Kunden sowie Dienstleistern auf beiden Seiten zu entwickeln und auszuliefern.
Die Rolle
Du bist der technische Ankerpunkt einer Initiative. Du arbeitest in einem eng zusammenarbeitenden Team mit deinem PM und der Designerin oder dem Designer sowie mit Engineering-Kolleginnen und -Kollegen aus angrenzenden Initiativen. Du bist am gesamten Lebenszyklus beteiligt: Du gestaltest die Problemstellung, entscheidest über den technischen Ansatz, leitest KI-Agenten an, die einen Großteil des Codes implementieren, bringst die Arbeit in die Produktion und übernimmst gemeinsam mit deinem Team Verantwortung für das Ergebnis.
Deine Leistung wird an deiner Wirkung gemessen, nicht an der Anzahl der zusammengeführten Codezeilen. Wenn ein Agent etwas sicher ausliefern kann, sorgst du dafür, dass es richtig umgesetzt wird und die Kennzahl sich bewegt. Berührt die Arbeit einen sensiblen Bereich, stehen dir die nötigen Schutzmaßnahmen zur Verfügung, um nachzuweisen, dass die Änderung genau das tut, was sie soll, und keine Nebenwirkungen hat: aussagekräftige Tests, Evals, schrittweise Rollouts und Prüfungsfreigaben.
Was diese Rolle spannend macht:
- Du lieferst von Anfang bis Ende aus. Von der Problemdefinition über die Produktion bis zur Überprüfung der Kennzahl nach dem Launch: Du begleitest den gesamten Prozess und verantwortest gemeinsam mit deinem Team das Ergebnis.
- Du bist eine echte Produktpartnerin oder ein echter Produktpartner. Du sitzt gemeinsam mit PM und Design am Tisch und bringst technisches Urteilsvermögen in Produktentscheidungen sowie Produktverständnis in technische Entscheidungen ein.
- Du erhältst echte Autonomie, mit den richtigen Kontrollpunkten. Du triffst die meisten technischen Entscheidungen selbst. Bei wichtigen Architekturentscheidungen gibt es eine Prüfung durch eine Architektin oder einen Architekten, und von Kolleginnen und Kollegen bekommst du schnell Rückmeldung.
- Du arbeitest auf Staff-Niveau. Man vertraut darauf, dass du Entscheidungen triffst, schwierige Aufgaben umsetzt und für die Ergebnisse einstehst.
Was du verantwortest
- Den technischen Ansatz: Architektur, Datenmodell, Integrationsentscheidungen, Rollout-Plan, Observability und Rollback-Strategie für deine Initiative. Die meisten Entscheidungen triffst du selbst. Wichtige Architekturentscheidungen bringst du zur Prüfung durch eine Architektin oder einen Architekten ein. Du dokumentierst deine Entscheidungen und überprüfst sie erneut, wenn die Daten zeigen, dass sie falsch waren.
- Die Qualität der Implementierung: Prompts, Schutzmaßnahmen, Evals, Tests und Prüfabläufe, die es Agenten ermöglichen, sicheren, korrekten und produktionsreifen Code auszuliefern. Der Großteil der Codezeilen wird von Agenten geschrieben, und du bist dafür verantwortlich. Für sie gilt derselbe Qualitätsmaßstab wie für die übrige Arbeit des Teams in der gemeinsamen Codebasis.
- Die bereichsübergreifende Zusammenarbeit: Tägliche Zusammenarbeit mit deinem PM zu Umfang und Abwägungen sowie mit der Designerin oder dem Designer zu UX-Entscheidungen und Prototyping direkt im Tool, regelmäßige Zusammenarbeit mit Engineering-Kolleginnen und -Kollegen sowie wöchentliche Abstimmungen mit deiner EM.
- Das Ergebnis der Initiative: die Kennzahl, die sich durch die Initiative verändern soll. Gemeinsam mit deinem PM präsentierst du die Ergebnisse 2–4 Wochen nach dem Launch und beantwortest die Frage: „Hat es funktioniert?“
- Hohe Maßstäbe für alles, was ausgeliefert wird: Korrektheit in der Produktion, Sicherheit, Performance, Observability und das Nutzungserlebnis für Kundinnen und Kunden sowie Dienstleister. Agenten machen dich schneller, sie senken nicht den Qualitätsmaßstab.
Herausforderungen
KI-Agenten auf Staff-Niveau anleiten
Der Großteil des Codes deiner Initiative wird von KI-Agenten geschrieben. Die Kunst besteht darin, sie so ausliefern zu lassen, als hätte eine erfahrene Engineerin oder ein erfahrener Engineer den Code geschrieben: Prompts, die unsere Konventionen vermitteln, Evals, die Probleme vor dem Merge erkennen, Tests, die Grenzfälle abdecken, und Observability, die Regressionen erkennt, bevor sie Kundinnen oder Kunden auffallen. Wie baust du einen Workflow auf, mit dem ein kleines Team deutlich mehr ausliefern kann, als seine Größe vermuten lässt?
Entscheidungen mit großer Autonomie verantworten
Du hast echten Spielraum, technische Entscheidungen schnell zu treffen und zu dokumentieren. Große Architekturentscheidungen werden von einer Architektin oder einem Architekten geprüft, und Kolleginnen und Kollegen hinterfragen deine Überlegungen. Wie gehst du schnell vor, hältst dein Team auf Kurs und übernimmst Verantwortung für das Ergebnis?
Ergebnisse statt Features ausliefern
Jede Initiative wird anhand einer Kennzahl gemessen: einer Conversion-Rate, einer Retention-Kurve, einer KPI für den Dienstleister-Funnel oder einer Veränderung der Unit Economics. Gemeinsam mit deinem Team bist du für die Kennzahl verantwortlich. Wie legst du den Umfang so fest, dass sich die Kennzahl tatsächlich bewegt, entscheidest, was du nicht entwickelst, und stellst sicher, dass du 2–4 Wochen nach dem Launch die Ergebnisse überprüfst?
Wie Erfolg aussieht (Jahr 1)
- Ziele der Initiativen erreicht: Du hast 3–4 Initiativen von Anfang bis Ende ausgeliefert, und mindestens zwei davon haben ihre Kennzahl eindeutig verändert, wie die Überprüfung nach dem Launch belegt.
- Ein übertragbarer Agenten-Workflow: Kolleginnen und Kollegen anderer Initiativen übernehmen die Prompts, Evals und Prüfabläufe, die du entwickelt hast.
- Kürzere Durchlaufzeit: Die mittlere Zeit von der Problemdefinition bis zum ersten Rollout in der Produktion ist bei deinen Initiativen deutlich kürzer.
- Die Qualität bleibt hoch: Keine Regression für Kundinnen, Kunden oder Dienstleister, die auf von Agenten geschriebenen und bei deiner Prüfung durchgerutschten Code zurückzuführen ist.
- Sichtbarer Multiplikatoreffekt: Kolleginnen und Kollegen verweisen auf die von dir erstellten Materialien, darunter Runbooks, Evals, Agenten-Workflows und Auswertungen nach dem Launch, und nutzen sie als Referenz.
Anforderungen
Wer du bist
- KI-nativ. Claude Code, Cursor, Codex oder vergleichbare Tools gehören heute zu deinem täglichen Arbeitsalltag, auch bei Produktionscode. Du hast fundierte Ansichten zu Prompts, Evals, Agenten-Schleifen und Prüfabläufen. Du hast einen Workflow aufgebaut, bei dem Agenten den gesamten Code schreiben, während du sie steuerst, die Arbeit prüfst und ihre Ergebnisse verifizierst.
- Du arbeitest auf Lead-Niveau. Unabhängig von deinem aktuellen Titel warst du die Person, die Entscheidungen getroffen, schwierige Aufgaben umgesetzt und dafür eingestanden ist, ob sie funktioniert haben.
- Du bist ergebnisorientiert. Du misst deine Woche daran, ob sich die Kennzahl bewegt und das Nutzungserlebnis besser geworden ist. Du liest das Dashboard nach dem Launch und verantwortest die Antwort.
- Du bist eine starke bereichsübergreifende Partnerin oder ein starker bereichsübergreifender Partner. Du bringst dich auf Augenhöhe mit einem starken PM und einer starken Designerin oder einem starken Designer ein und arbeitest gut mit Engineering-Kolleginnen und -Kollegen in einer gemeinsamen Codebasis zusammen. Du bringst technisches Urteilsvermögen in Produktentscheidungen und Produktverständnis in technische Entscheidungen ein.
- Du entscheidest klar und dokumentierst deine Entscheidungen. Du triffst Entscheidungen zu Architektur, Datenmodell und Rollout, hältst sie schriftlich fest, holst schnell Rückmeldungen ein und setzt sie um.
- Du wirkst als Multiplikator. Deine Wirkung geht über deine eigene Initiative hinaus, weil du wiederverwendbare Materialien hinterlässt, darunter Agenten-Workflows, Evals, Runbooks und Auswertungen nach dem Launch.
- Du denkst an Kundinnen, Kunden und Dienstleister. Das ist ein echter Marktplatz mit echten Menschen auf beiden Seiten, und dir sind die Ergebnisse für beide wichtig.
Wissenswertes
- Eine Position ohne Personalverantwortung, mit Entwicklungsmöglichkeiten. Die Personalführung liegt bei der EM. Wer sich für eine Laufbahn im Management interessiert, kann diesen Weg einschlagen.
- Eine Product-Engineering-Rolle von Anfang bis Ende. Du lieferst Features aus, die Kennzahlen beeinflussen. Plattform- und Architekturarbeit findet innerhalb der Initiative statt, wenn sie für das Ergebnis nötig ist.
- Praktische Mitarbeit mit hohen Qualitätsansprüchen. Agenten übernehmen einen Großteil der Implementierung. Du bringst Urteilsvermögen, Design, Sicherheitsdenken und Verantwortungsbewusstsein ein. Die Messlatte liegt hoch.
- Arbeit an einem aktiven Marktplatz. Bei einem Buchungsvolumen von $150M+ nutzen Kundinnen, Kunden und Dienstleister deine Arbeit noch in derselben Woche.
Technologien, mit denen du arbeitest
- KI-Agenten: Claude Code, Cursor, Codex, interner Agenten-Stack, MCP-Server, Tools für Evals
- Backend: PHP/Laravel
- Frontend: TypeScript/React/React Native (Apps für Kundinnen, Kunden und Dienstleister, Web und Mobilgeräte)
- Daten: Redshift, dbt, Segment, Airflow
- Infrastruktur: AWS, Datadog, Sentry, GitHub Actions
- Dokumentation und Prozesse: Brain (Claude-Code-Skills und Dokumentations-Repository), Confluence, Jira
Du musst nicht jeden Punkt erfüllen. Du brauchst fundierte Kenntnisse in mindestens einem unserer Technologie-Stacks sowie nachweisbare Produktionserfahrung mit KI-Coding-Agenten.
Zusatzleistungen
- Wettbewerbsfähiges Jahresgrundgehalt von USD $85.000–$125.000
- Arbeite von überall aus
- Große Eigenverantwortung und Autonomie
- Schnell arbeitendes Team mit Freude am Entwickeln, Lernen und Wachsen
Ausbildung: Nicht angegeben
Berufserfahrung: Mittlere bis höhere Karrierestufe