About the role
Info:Als AI-Engineer Dealflow entwickelst und verantwortest du das Produkt bzw. Tool, mit dem wir unseren proprietären Dealflow im Investmentteam im DACH-Software- und Tech-Mittelstand aufbauen. Dein Ziel: attraktive Unternehmen und ihre Gesellschafter frühzeitig identifizieren und erreichen, idealerweise bevor ein M&A-Berater mandatiert oder ein breiter Verkaufsprozess gestartet wird.
Dabei verbindest du zwei Welten: AI-/Data-Skills und Deal Origination. Du baust die Daten-, Tool- und Reporting-Infrastruktur, auf der Market Maps, Outbound-Kampagnen, potenzielle Investments und ein skalierbarer Sourcing-Prozess aufsetzen. Du arbeitest eng mit unserem FLEX Leadership Team, dem Investment Team und dem Data & AI Team zusammen und erhältst vom ersten Tag an viel Ownership für den Aufbau einer zentralen Funktion bei FLEX.
Deine AufgabenDu baust und verantwortest das AI-Produkt/Tool, das unseren Origination-Funnel kontinuierlich mit Software- und Technologieunternehmen im DACH-Mittelstand befüllt. Du entwickelst es laufend weiter und verbesserst es iterativ.
Du entwickelst die Screening- und Priorisierungslogik für Targets und verbesserst deren Trefferqualität systematisch.
Du baust die automatisierte Datenbeschaffung und -anreicherung aus, sodass Targets mit Firmographics und Eigentümerstrukturen angereichert werden.
Du entwickelst Logik und Workflows, um Intent-Signale und potenzielles Verkaufsinteresse zu erkennen.
Du initiierst die automatisierte Multichannel-Ansprache und entwickelst die zugrunde liegenden Prozesse weiter.
Du baust Dashboards und Reports zu Funnel, Aktivitäten und Conversion als Grundlage unserer Sourcing- und Pipeline-Reviews.
Du evaluierst neue Prospecting- und Sourcing-Tools und entwickelst Ansprache, Sequenzen und unsere Messaging-Bibliothek weiter.
Dein ProfilDu hast eigene Tools und Automatisierungen programmiert, die produktiv im Einsatz waren, nicht nur Prototypen und Demos.
Du bringst mindestens 2 bis 3 Jahre Erfahrung im Aufbau skalierbarer daten- und AI-basierter Produkte/Tools mit.
Du entwickelst selbstständig in Python und deployst mit Docker auf Azure in Produktion.
Du arbeitest routiniert mit relationalen und NoSQL-Datenbanken und setzt selbstständig nachhaltige Datenmodelle auf.
Du kennst LLM-APIs (OpenAI, Claude) aus der Praxis und weißt, wie man daraus hochwertigen Output bekommt (Evals).
Du hast bereits Erfahrung im Umgang mit CRM-Daten und weißt, worauf es bei Datenqualität und -struktur ankommt. Kenntnisse in Pipedrive, Agentensystemen sowie Frameworks wie LangGraph sind ein Plus.
Du denkst kommerziell: Du verstehst, warum ein Target relevant ist, und misst dich an Ergebnissen.
Du hast ein Studium in Wirtschaftsinformatik, Data Science, Data Analytics, Informatik oder einem vergleichbaren MINT-Fach erfolgreich abgeschlossen.
Du sprichst verhandlungssicher Deutsch und Englisch.
BenefitsRaum zum Wachsen und die Möglichkeit, viel Verantwortung zu übernehmen, kombiniert mit halbjährlichem Feedback und einem individuellen Weiterbildungsbudget.
Persönliche und berufliche Entwicklungsmöglichkeiten durch ein inspirierendes und dynamisches Umfeld und flache Hierarchien.
Regelmäßige Events, ein gemeinsamer Sommerurlaub sowie verschiedene Gesundheitsangebote wie beispielsweise zweimonatliche Massage / Physiotherapie im Büro.
Moderne und ergonomische Arbeitsmittel, ein Office im Herzen Berlins direkt am Park am Gleisdreieck sowie eine voll ausgestattete Küche mit gesunden Snacks, Softdrinks und einem monatlichen Friday Beer/Sekt/Wein.
Ein attraktives Gehaltspaket inklusive Möglichkeiten zur Brutto-Netto-Optimierung.
Über unsFLEX Capital ist ein Private Equity Fonds, der sich auf Wachstums- und Buy-out-Möglichkeiten im deutschen Software- und Tech-Mittelstand fokussiert. Hinter FLEX Capital stehen sechs Seriengründer, die mehrfach marktführende Unternehmen mit internationaler Geschäftstätigkeit aufgebaut haben. Auf dieser Basis teilt das FLEX-Team seine Erfahrungen mit Unternehmern und Management Teams, unterstützt sie Hands-on und hilft ihnen so, die gemeinsamen Ziele zu erreichen.
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