Als Founding Engineer bei Alago baust du eine KI-Plattform auf, die Fehler in Bauprojekten frühzeitig erkennt und eine der größten Industrien Europas technologisch transformiert. Mit über 1 Mio. € Finanzierung, mehr als 25 Live-Kunden und einem starken technischen Team übernimmst du echte Ownership.

Activities

The construction industry loses $1.6 trillion annually to inefficiencies - not because people are careless, but because critical knowledge is trapped in PDFs, transcripts, and scattered systems. Every new project starts from scratch.

We're building the opposite: an AI co-worker that extends the Projektsteuerer (the person who runs complex construction projects), while every project makes our system measurably better. The moat isn't the model - it's the compounding project memory no competitor can replicate.

Pre-seed led by Realyze Ventures - LPs include Zech and other major European construction groups. Co-investors: D11Z (the family office behind Aleph Alpha) and the CDTM Venture Fund (backed by 300+ CDTM alumni including founders of Personio, Alasco and the Technical Director of DeepMind).

Our software is running today on a major autobahn construction program and an S-Bahn transit program - multi-year timelines, hundreds of thousands of pages of specs, protocols, and communications. Real consequences when we get it wrong.

What you'd actually work on

• 1. Agent harness engineering for construction documents
  One summary doesn't fit all. "Structural risk" in an RFI means something different than in a cost review, which means something different in a schedule reconciliation. We build multi-agent harnesses - specialized extraction, reasoning, evaluation stages - that route 400-page tender documents and protocol archives to the right pipeline with the right context.
  If you've read Anthropic's or LangChain's writing on agent harnesses and thought "yes, that's the hard part of shipping production agents" - that's this job.
• 2. Project memory as a compounding moat
  We started with meeting transcripts. We're building a decision graph that grows with every project - tracking not just what was decided, but why, by whom, against which alternatives, and with what outcome. That graph feeds the next project. Every closed workflow makes the next one faster.
  The hard part is structuring the 'why' when it's buried in messy German protocols. We want someone who wants that problem.
• 3. Context compression for 5 year projects
  What should the system remember? Forget? Surface at which decision point? There's no clean top-k answer when a project spans 5 years and touches 50 stakeholders. This is an open research problem we're solving in production - and we'd rather hire someone who reads papers than someone who installs libraries.

Stack: TypeScript, Next.js, Vercel, Supabase (Postgres + pgvector), LangChain, Vercel AI SDK, LangFuse, shadcn/ui. €500/month AI tooling budget per engineer - Claude Code, Cursor background agents, experimentation with frontier models. No legacy. Greenfield.

As one of our first hires, you'll do more than contribute - you'll help shape how Alago works: our culture, systems, and growth strategy. You'll work directly with the founders, gain exposure to every function, and ship projects that have immediate impact.

• 10× Learning Curve. Work with cutting-edge AI to tackle real-world challenges every day
• Work directly with the founders. You'll own critical parts of alago end-to-end, laying the technical foundation while balancing rapid iteration, customer value, and long-term scalability.
• Hybrid: A vibrant in-office culture in our central Munich office. 3 days per week in our central Munich office, flexible otherwise.
• Meaningful equity stake: 0.5% - 1.5% (4-year vest, 1.5-year cliff)
• Your needs and well-being matter to us. You'll get access to sponsored EGYM Wellpass to find inner peace at yoga or kill it at HIIT workouts.

We're building for scale - but right now, it's still early. That means lots of autonomy, tight feedback loops, and the freedom to grow into whatever role suits your strengths, whether that's become top individual contributor or stepping into leadership roles like VP Engineering.

Requirements

Diese Rolle ist ideal für eine:n Full-Stack Engineer, der/die in ein Early-Stage-Startup einsteigen und ein Produkt bauen möchte, das die Arbeitsweise einer gesamten Branche grundlegend verändert.

Must-haves

• C1-Sprachniveau in Deutsch - Du entwickelst Benutzeroberflächen für Fachkräfte aus der deutschen Bauindustrie und musst branchenspezifische Begriffe verstehen, um intuitive Nutzererlebnisse zu gestalten.
• Mindestens 2 Jahre Full-Stack-Erfahrung mit TypeScript und React/Next.js - Du baust komplexe, performante Frontends sowie robuste Backend-APIs und bist sicher in den Grundlagen der verwendeten Frameworks.
• Erfahrung in Datenbankdesign und -optimierung - Du hast Datenbankschemata entworfen, Queries optimiert und mit komplexen Datenbeziehungen gearbeitet. Bauprojekte erzeugen vielschichtige, stark vernetzte Daten.
• Expertise im API-Design - Du hast RESTful APIs entwickelt und genutzt, Authentifizierung und Rate Limiting umgesetzt und Schnittstellen entworfen, die mit dem Produkt und dem Unternehmen skalieren.
• Startup-Mindset & hohe Umsetzungsgeschwindigkeit - Du bringst Feedback schnell in produktive Features und triffst pragmatische Architekturentscheidungen, um zügig zu iterieren.
• Produktorientiertes Denken - Du denkst zuerst aus Nutzersicht und dann aus technischer Perspektive. Du kannst mit Kund:innen sprechen, ihre Workflows verstehen und Lösungen entwickeln, die sich intuitiv anfühlen.

Nice-to-haves

• Erfahrung in Startups , insbesondere als frühe:r Mitarbeiter:in mit breitem Verantwortungsbereich
• Domain-Wissen in der Bauindustrie, im produzierenden Gewerbe oder in komplexen B2B-Workflows
• Gutes Designverständnis - Fähigkeit, klare und benutzerfreundliche Interfaces auch ohne detaillierte Mockups zu gestalten
• Erfahrung mit der Integration von KI - Sicherer Umgang mit AI-Features, auch wenn du die Modelle nicht selbst entwickelst

Team

Bei alago ist Kultur kein Nebenprodukt, sondern die Grundlage unserer Zusammenarbeit. Wir glauben daran, dass gute Teams auf Vertrauen, Eigenverantwortung und Neugier aufbauen. Wir halten die Dinge bewusst einfach: echte Probleme lösen, schnell lernen und gemeinsam Freude an guter Arbeit haben.

• Eigenverantwortung als Standard: Jede Person trägt von Anfang an echte Verantwortung. Wer ein Problem oder eine Chance erkennt, darf und soll aktiv werden.
• Neugier treibt uns an: Wir stellen Fragen, probieren Dinge aus und testen Ideen früh - sei es ein kleines Experiment, ein erster Lösungsansatz oder ein Gespräch mit einem Kunden.
• Fortschritt vor Perfektion: Eine 80-%-Lösung heute bringt Projekte voran - und lässt sich morgen weiter verbessern. Wir iterieren, messen und entwickeln uns stetig weiter.
• Erfolge feiern - große wie kleine: Ob gewonnenes Pilotprojekt, behobener Fehler oder verbessertes Vorgehen: Wir nehmen uns Zeit, Erfolge zu erkennen und wertzuschätzen.
• Offenes und konstruktives Feedback: Rückmeldungen sind direkt und respektvoll. Wir diskutieren Ideen, nicht Personen - und wachsen gemeinsam daran.

Application Process

1. Deine Motivation

Erzähl uns, warum du bei Alago arbeiten möchtest und was dich an der Rolle interessiert.

2. Kennenlern-Call (30-45 Min.)

Erstes Gespräch zu gegenseitigem Kennenlernen, Rahmenbedingungen und Cultural Fit mit einem Founder. Wir stellen noch ein paar technische Fragen um deine Erfahrung besser einzuschätzen.

3. Product & Tech Deep Dive (30 Min.)

Gemeinsamer Deep Dive in Produkt und Technologie mit einem Founder - wir geben dir einen ehrlichen Einblick in das, was wir bauen.

4. On-site Projekt (3-4 Stunden)

Besuch in unserem Münchner Office: Gemeinsam planen, bauen und deployen wir ein kleines Feature - so lernen wir uns im Arbeitsalltag kennen.

5. Angebot 🎉

Wir melden uns innerhalb von 24 Stunden bei dir. Wenn es passt - let's go!

About the Company

Alago ist ein KI-Start-up für die Baubranche mit Sitz in München. Mit einer Finanzierung von über 1 Mio. € entwickeln wir eine KI-Plattform, die Fehler in Bauprojekten frühzeitig erkennt und Transparenz in komplexe Projektabläufe bringt.

Bereits heute sind wir mit 15 Kunden erfolgreich im Einsatz und unterstützen Projektteams dabei, zeitintensive Routineaufgaben zu automatisieren, Fehlerquellen zu reduzieren und aus vergangenen Projekterfahrungen nachhaltigen Mehrwert für zukünftige Vorhaben zu schaffen.