AI Finance & Customer Success Intern (German-speaker) in Amsterdam

Bei Cortena bauen wir die KI-Ausführungsschicht für Finance Operations in KMUs. Wir haben zahlende Kunden, echte Workflows, die in der Produktion laufen, und ein Produkt, das sich schnell weiterentwickelt. Neue Kunden kommen selten mit einem einzigen sauberen Export. Sie haben mehrere partielle Quellen der Wahrheit: Kontenplan, Kreditoren-/Debitorenstammdaten, Kostenstellen, BU-Codes, MwSt-Codes, und oft lange Buchungshistorien mit inkonsistenten Beschreibungen.

Deine Aufgabe ist es, mit jedem Kunden nur so viel wie nötig zu arbeiten, Struktur aus unstrukturierten Daten abzuleiten und daraus klare Regeln und Referenzdaten zu machen, damit unsere KI-Vorbuchhaltung präzise bleibt. Du verbindest die reale Unordnung im Rechnungswesen mit der Art, wie Cortena Referenzdaten modelliert (Stammdaten in Tabellen / verbundenen Buchhaltungssystemen + Leitliniendokumenten). Du arbeitest direkt mit unserem Gründungsteam, damit Kunden reibungslos live gehen, Ergebnisse verlässlich bleiben und das Produkt von dem profitiert, was du vor Ort siehst. Dies ist keine Support-Rolle zum Ticket-Abarbeiten. Du hast vom ersten Tag an echte Eigenverantwortung.

• Eigene „Source of Truth"-Discovery mit minimalem Aufwand: Finde heraus, welche minimale Menge an Anfragen (Dateien, Exporte, Systemzugriff) nötig ist, um Kontenplan, Kreditoren-/Debitorenlisten, Kostenstellen, BU-/MwSt-Kontext und historische Buchungen zu erhalten, wenn Stammdaten allein unvollständig sind.
• Inkonsistente Eingaben normalisieren: Tabellen, CSVs, PDFs und Buchhaltungsexporte zusammenführen; Namenschaos, Duplikate und fehlende Codes auflösen; Kreditoren-/Debitorenidentifikatoren mit dem Buchungsverhalten abgleichen.
• Struktur aus der Buchungshistorie ableiten: Lange Transaktionslisten analysieren, um stabile Muster (welche Konten, Lieferanten und Beschreibungen wiederkehren) zu erkennen, Rauschen zu deduplizieren und damit die Kontenplan- und Zuordnungslogik zu validieren oder zu vervollständigen.
• Erfassen, wie das Unternehmen tatsächlich arbeitet: Die wichtigsten Geschäftsbereiche, typische Ausgaben und wiederkehrende mehrdeutige Positionsbeschreibungen identifizieren und in praktische Zuordnungsregeln umwandeln.
• In Cortena-Setup übersetzen: Sicherstellen, dass Referenzdaten und Leitlinien in unserer Mandantenkonfiguration widergespiegelt werden und Lücken an das Produktteam melden, bevor sie zu Kundenvorfällen werden.
• KI-Qualitätssicherung: KI-verarbeitete Rechnungen und Transaktionen gegen die Referenzdaten und Leitlinien prüfen, die du mitdefiniert hast; systematische Fehlklassifizierungen erkennen, nicht nur Einzelfälle. Grenzfälle und Fehlklassifizierungen kennzeichnen, Muster dokumentieren und Erkenntnisse an das Team zurückspielen. Evaluierungsprüfungen und Prompt-/Flow-Verbesserungen vorschlagen und dabei helfen, die Qualität messbar zu halten. Zur Entwicklung und Pflege von Evaluierungsrahmen beitragen. Zum Prompt-Testing und zur Verbesserung beitragen, während sich unsere KI-Workflows weiterentwickeln.
• Eine klare, strukturierte Anlaufstelle für Onboarding-Datenfragen sein: Kundenrealität in kurze, handlungsorientierte Notizen für das Engineering-Team übersetzen. Als erste Anlaufstelle für Onboarding-Fragen und technische Setup-Probleme fungieren. Kundenfeedback in klare Produkt- und Verbesserungshinweise für das Team übersetzen. Onboarding-Dokumentation aktuell und leicht verständlich halten.

Was wir suchen:

• Echtes Interesse an KI, angewendet auf reale Finance-Arbeit — du verwendest KI-Tools und verstehst deren Grenzen (Halluzinationen, fragile Regeln) genauso wie ihre Stärken.
• Solides Gespür für Buchhaltung und KMU-Finanzen: Rechnungen, Sachkonten, Kostenzuordnung, Kreditoren/Debitoren und wie Buchungshistorie mit Stammdaten zusammenhängt.
• Strukturiertes Problemlösen: Sicher im Umgang mit großen Tabellen, Abstimmungen und pragmatischem Triage, wenn Daten unvollständig sind.
• Ausgezeichnete Kommunikation: Du kannst sagen, was falsch ist, warum es wichtig ist, und was wir tun sollten — kurz und präzise.
• Detailorientiert — du merkst, wenn etwas nicht stimmt, und verfolgst es konsequent.
• Deutsch fließend (Pflicht) — unsere Kunden sind hauptsächlich in Deutschland und die Kommunikation auf Deutsch ist ein wesentlicher Teil der Rolle.
• Erfahrung mit DATEV, Exact Online, Twinfield oder ähnlichen Systemen; sicherer Umgang mit Excel/CSV und Google Sheets bei großen Datenmengen.
• Erfahrung damit, mehrdeutige natürliche Sprache (Rechnungspositionen, Buchungstexte) in Zuordnungsregeln oder Leitlinien umzuwandeln.
• Direkter Einblick in Gründungsteam-Entscheidungen bei einem frühen KI-Startup.
• Einen Frontrow-Platz dafür, wie ein echtes KI-Finance-Produkt aufgebaut und weiterentwickelt wird.
• Praktische Erfahrung mit produktiven KI-Workflows und echten Kundendaten.
• Flexible Stunden — 20 Stunden pro Woche oder Vollzeit, je nach deiner Verfügbarkeit.

Über Cortena: Cortena ist eine KI-native Finance Operations Plattform für KMUs in Europa. Wir automatisieren die manuellen, repetitiven Aufgaben, mit denen Finance-Teams täglich konfrontiert sind — Rechnungsverarbeitung, Vorbuchhaltung, Bankabstimmung und mehr. Wir werden von Builders Studio unterstützt und haben unseren Sitz in Rotterdam, mit ersten zahlenden Kunden, die bereits in Deutschland live sind. Wir sind ein kleines, fokussiertes Team. Jede Person, die wir aufnehmen, prägt, was wir werden.