Founding Engineer – Data & Plattform (m/w/d)
DEINE ROLLE
Steuerberatung läuft auf DATEV. Lohn, FiBu, Steuerprogramm, Dokumentenmanagement – alles mündet in einem System, das für die Branche so selbstverständlich ist wie Strom aus der Steckdose. Und genau da liegt das Problem: Project Arrakis löst dieses Problem – und du bist die Person, die es technisch umsetzt.
Wir bauen die führende Gruppe für Mittelstandsberatung in Deutschland auf. Die Vogel-Gruppe erwirtschaftet heute ~12 Mio. EUR Umsatz mit exzeptioneller Produktivität pro Kopf. Parallel akquirieren wir Kanzleien im Rahmen einer Buy-&-Build-Strategie und transformieren die gesamte technologische Infrastruktur. Die Architekturentscheidungen, die wir jetzt treffen, bestimmen, ob diese Plattform bei 100 Millionen Umsatz funktioniert oder kollabiert.
Die Rolle sitzt in der Unit Technology & Operations – dort, wo operative Prozessoptimierung und technologische Entwicklung bewusst in einer Einheit zusammengeführt sind. Du baust die Datenschicht, die zwischen DATEV und unserer eigenen Intelligenz liegt: die Abstraktionsschicht, die DATEV-Daten in ein normalisiertes, proprietäres Schema überführt. Du entwickelst die Sync-Pipelines, die unsere Systeme konsistent halten. Du automatisierst die Workflows, die heute manuelle Arbeit erfordern. Und du legst die technische Grundlage für alles, was danach kommt – vom Mandantenportal über AI-gestützte Analysen bis zum Business Operating System.
Du bringst 1–3 Jahre Erfahrung in Software Engineering, Data Engineering oder einer vergleichbaren technischen Rolle mit – oder du überzeugst als herausragender Absolvent mit substanziellen eigenen Projekten, die über Studienarbeiten hinausgehen. In beiden Fällen gilt: Du schreibst Code, der in Produktion läuft, nicht Code, der in Notebooks endet. Du verstehst Datenmodelle nicht als akademische Übung, sondern als Fundament für Systeme, die von echten Menschen genutzt werden.
Die Rolle ist als Founding Engineer konzipiert – mit einer Entwicklungsperspektive, die sich am Beitrag orientiert, nicht am Organigramm. Wer die technische Infrastruktur einer wachsenden Plattform aufbaut und dabei beweist, dass die Architekturentscheidungen tragen, übernimmt sukzessive mehr Verantwortung: Ownership über ganze Systemdomänen, technische Führung einzelner Workstreams, perspektivisch die Leitung des Engineering-Teams. Die Gehaltsprogression folgt dem tatsächlichen Impact.
DEINE VERANTWORTUNG
Datenarchitektur & DATEV-Integration
/ Baue und betreibe die Abstraktionsschicht zwischen DATEV und unserem eigenen Data Layer. DATEV liefert die Rohdaten – Stammdaten, FiBu, Lohn, Steuerprogramm. Du überführst sie in ein normalisiertes, proprietäres Schema. Jeder Code, den du schreibst, arbeitet gegen unser Datenmodell – nicht gegen DATEV-Strukturen.
/ Entwickle und optimiere die Sync-Pipelines zwischen DATEV (via DATEVconnect und perspektivisch weiteren Schnittstellen) und weiteren Systemen. Du sorgst dafür, dass die Daten über alle Systeme hinweg konsistent, aktuell und verlässlich sind.
/ Entwirf und implementiere das Datenbankschema, das die Grundlage für alle nachgelagerten Anwendungen bildet – von operativen Dashboards über AI-Analysen bis zum Benchmarking. Du denkst nicht nur an den heutigen Use Case, sondern an die Skalierung auf 50.000+ Mandate über mehrere Gesellschaften.
/ Dokumentiere API-Responses, Datenstrukturen und Schnittstellen-Verhalten systematisch. Was DATEV laut Dokumentation liefert und was es tatsächlich liefert, sind zwei verschiedene Dinge – du testest, validierst und dokumentierst die Realität.
Automatisierung & interne Tools
/ Identifiziere und automatisiere repetitive Workflows in der operativen Mandantenarbeit. Belegerfassung, wiederkehrende Buchungslogiken, Bescheinigungserstellung, Datenabgleiche – jede manuelle, regelbasierte Tätigkeit ist ein Kandidat für Automatisierung.
/ Baue interne Tools und Dashboards, die Beratern und der Geschäftsführung unmittelbaren Mehrwert liefern: Auslastungsübersichten, Mandanten-Health-Indikatoren, Fristen-Monitoring. Du arbeitest dabei eng mit den Operations-Kollegen zusammen, die die fachlichen Anforderungen definieren.
/ Treibe die Auswahl und Integration des Tech-Stacks für das operative Kerngeschäft mit voran. Du entscheidest mit, welche Systeme wir einsetzen, wie sie integriert werden und wo Eigenentwicklung sinnvoller ist als Zukauf.
Platform Engineering & Skalierung
/ Stelle sicher, dass die technische Infrastruktur bei jeder Akquisition skaliert. Jede neue Kanzlei bringt eigene DATEV-Instanzen, eigene Datenstrukturen, eigene Mandantenbestände mit. Du entwickelst die Prozesse und Tools, die eine Integration in Wochen statt Monaten ermöglichen.
/ Arbeite an der technischen Grundlage für das Mandantenportal – das Frontend, über das Mandanten perspektivisch alle Services nutzen. Du verantwortest den Backend-Layer, der die Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt und über APIs bereitstellt.
/ Evaluiere und integriere AI-Tools für konkrete Anwendungsfälle in der Mandantenarbeit. Du bist die Person, die aus dem Versprechen "AI in der Steuerberatung" funktionierende Piloten macht – mit messbarem Produktivitätseffekt.
Erfahrung & Track Record
/ Du hast 1–3 Jahre in einer technischen Rolle gearbeitet – Software Engineering, Data Engineering, Backend-Entwicklung oder in einem vergleichbaren Umfeld, in dem du produktiven Code geschrieben hast, der von echten Nutzern verwendet wird. Alternativ überzeugst du als herausragender Absolvent mit substanziellen eigenen Projekten: Open-Source-Beiträge, ein Side Project mit echten Nutzern, eine technische Lösung, die ein reales Problem gelöst hat.
/ Du hast einen starken Studienabschluss in Informatik, Wirtschaftsinformatik, einem verwandten technischen Fach – oder du hast dir die relevanten Fähigkeiten auf einem Weg erworben, der zeigt, dass du Dinge durchdringst, statt sie nur zu absolvieren.
/ Du hast mindestens einmal ein System gebaut, das über den Prototypen hinausgegangen ist. Nicht ein Tutorial nachprogrammiert, nicht ein Uni-Projekt abgegeben – sondern etwas, das in der Realität funktioniert hat und auf das du stolz bist.
Skills & Arbeitsweise
/ Du beherrschst mindestens eine Programmiersprache auf einem Niveau, das über Scripting hinausgeht – idealerweise TypeScript oder Python. Du schreibst lesbaren, wartbaren Code und verstehst, warum das wichtiger ist als cleverer Code.
/ Du hast fundierte Erfahrung mit relationalen Datenbanken, insbesondere PostgreSQL oder vergleichbar. Du denkst in Datenmodellen, verstehst Normalisierung, kannst performante Queries schreiben und weißt, wann ein Index hilft und wann er schadet.
/ Du hast mit APIs gearbeitet – REST, idealerweise auch mit weniger gut dokumentierten Schnittstellen. Du kannst HTTP-Requests debuggen, API-Responses parsen und weißt, dass die Dokumentation nicht immer die Wahrheit sagt.
/ Du hast ein Grundverständnis von Cloud-Infrastruktur, idealerweise Azure (da wir im Microsoft-Ökosystem arbeiten). Du musst kein Cloud-Architekt sein, aber du solltest wissen, was ein App Service, eine Managed Database und ein Blob Storage sind und wann man sie einsetzt.
/ Du arbeitest mit AI als selbstverständlichem Werkzeug – Claude Code, Cursor oder vergleichbar. Du nutzt AI-Unterstützung, um schneller zu werden und Prototypen innerhalb von Stunden nicht Tagen auf die Beine zu stellen.
/ Du kannst dich in Domänen einarbeiten, die dir fremd sind. DATEV, Steuerberatung, HGB – du musst das nicht kennen. Aber du wirst die Datenstrukturen und Prozesslogiken innerhalb weniger Wochen durchdringen, weil du Systeme verstehst, nicht nur Code.
Mindset & Persönlichkeit
/ Du hast eine natürliche Abneigung gegen technische Schulden, die sich als Pragmatismus tarnen. Du baust Dinge, die halten – nicht weil du perfektionistisch bist, sondern weil du verstanden hast, dass ein System, das bei zehn Mandanten funktioniert und bei tausend kollabiert, kein System ist, sondern ein Prototyp.
/ Du willst Ownership übernehmen, nicht Tasks abarbeiten. Wenn dir jemand sagt "wir brauchen einen DATEV-Sync", lieferst du nicht nur den Sync, sondern fragst zuerst: Welche Daten? Für welchen Use Case? Wie oft? Was passiert bei Inkonsistenzen? Du denkst vom Problem, nicht von der Lösung.
/ Du bist komfortabel damit, in einer Umgebung zu arbeiten, in der es noch keine etablierten Engineering-Prozesse gibt. Du baust dir deine eigene Arbeitsstruktur – und verbesserst sie, sobald du merkst, dass sie nicht optimal ist. Du brauchst kein Engineering-Team um dich herum, um produktiv zu sein.
/ Du bringst die Demut mit, von Nicht-Technikern zu lernen. Die Steuerberaterin mit 20 Jahren Erfahrung versteht die Datenstrukturen in DATEV besser als jede Dokumentation. Die Operations-Kollegin weiß, welche Workflows tatsächlich Schmerz verursachen. Dein Job ist es, dieses Wissen in technische Lösungen zu übersetzen – nicht es zu ignorieren.
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Wir sind Verfechter des Leistungsprinzips und wollen Leistung spürbar belohnen. Daher arbeiten wir mit variablen Vergütungsbestandteilen um herausragendes Engagement sowie nachhaltige Ergebnisse zusätzlich zu belohnen. Die Vergütung bei vogel setzt sich daher in der Regel aus einer Fixvergütung sowie einer leistungsabhängigen variablen Vergütung zusammen. Der Beginn der Range ist die Fixvergütung während der obere Bereich durch die Gesamtvergütung inklusive Boni bei Zielerreichung definiert wird.