Projektbeschreibung
Senior Software Engineer (m/w/d) (DE)
Constaff GmbH [15196]
Für unseren Kunden in München suchen wir einen Senior Software Engineer (m/w/d). Aufgaben: ·Design und Implementierung von Services und Schnittstellen gemäß Architekturvorgaben und Qualitätsstandards ·Analyse fachlicher Anforderungen, technische Konzeption und Aufwandsschätzung ·Sicherstellung der Codequalität durch Reviews, Pair Programming und Einhaltung von Coding-Guidelines ·Aufbau und Pflege automatisierter Tests (Unit, Integration, Contract und Performance) sowie Entwicklung von Testdaten-Strategien ·Nutzung und Weiterentwicklung von CI/CD-Pipelines zur Build-, Test- und Deployment-Automatisierung ·Durchführung von Troubleshooting und Root-Cause-Analysen in komplexen Umgebungen sowie Unterstützung im Incident- und Problem-Management ·Zusammenarbeit mit Architekten, Betrieb/DevOps, Security und Fachbereichen zur ganzheitlichen Lösungsfindung ·Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen, insbesondere Architekturübersichten, API-Spezifikationen und Runbooks ·Mentoring und fachliche Unterstützung von Entwicklerkollegen sowie Förderung von Best Practices ·Bewertung des fachlich-technischen Nutzens von KI-Services und -Modellen ·Integration bereitgestellter KI-Funktionen sowie LLM- und ML-APIs in bestehende Services unter Berücksichtigung von Datenschutz und Compliance Anforderungen: ·Mehrjährige Erfahrung in der Softwareentwicklung und Softwarearchitektur, insbesondere mit Spring und OpenShift ·Fundierte Kenntnisse in API-Design, verteilten Systemen, Datenzugriff und Integrationen (REST, Messaging und Microservices) ·Erfahrung mit CI/CD, Testautomatisierung und Observability (Logging, Metrics und Tracing) ·Gute Kenntnisse der Security- und Compliance-Anforderungen in der Softwareentwicklung ·Ausgeprägte Analyse-, Strukturierungs- und Problemlösungsfähigkeiten ·Kommunikationsstärke und Teamfähigkeit, auch in der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit ·Grundlegendes Verständnis von KI-/ML-Konzepten und -APIs zur Integration bestehender KI-Funktionen sowie zur Bewertung ihres Nutzens, ihrer Qualität und ihrer Datenschutzaspekte Aufgrund von Kundenvorgaben wird eine projektbezogene Anstellung vorausgesetzt. Haben Sie Zeit und Interesse an einem spannenden Projekt? Dann freuen wir uns auf Ihre Kontaktaufnahme!
- Design und Implementierung von Services und Schnittstellen gemäß Architekturvorgaben und Qualitätsstandards
- Analyse fachlicher Anforderungen, technische Konzeption und Aufwandsschätzung
- Sicherstellung der Codequalität durch Reviews, Pair Programming und Einhaltung von Coding-Guidelines
- Aufbau und Pflege automatisierter Tests (Unit, Integration, Contract und Performance) sowie Entwicklung von Testdaten-Strategien
- Nutzung und Weiterentwicklung von CI/CD-Pipelines zur Build-, Test- und Deployment-Automatisierung
- Durchführung von Troubleshooting und Root-Cause-Analysen in komplexen Umgebungen sowie Unterstützung im Incident- und Problem-Management
- Zusammenarbeit mit Architekten, Betrieb/DevOps, Security und Fachbereichen zur ganzheitlichen Lösungsfindung
- Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen, insbesondere Architekturübersichten, API-Spezifikationen und Runbooks
- Mentoring und fachliche Unterstützung von Entwicklerkollegen sowie Förderung von Best Practices
- Bewertung des fachlich-technischen Nutzens von KI-Services und -Modellen
- Integration bereitgestellter KI-Funktionen sowie LLM- und ML-APIs in bestehende Services unter Berücksichtigung von Datenschutz und Compliance
- Mehrjährige Erfahrung in der Softwareentwicklung und Softwarearchitektur, insbesondere mit Spring und OpenShift
- Fundierte Kenntnisse in API-Design, verteilten Systemen, Datenzugriff und Integrationen (REST, Messaging und Microservices)
- Erfahrung mit CI/CD, Testautomatisierung und Observability (Logging, Metrics und Tracing)
- Gute Kenntnisse der Security- und Compliance-Anforderungen in der Softwareentwicklung
- Ausgeprägte Analyse-, Strukturierungs- und Problemlösungsfähigkeiten
- Kommunikationsstärke und Teamfähigkeit, auch in der bereichsübergreifenden Zusammenarbeit
- Grundlegendes Verständnis von KI-/ML-Konzepten und -APIs zur Integration bestehender KI-Funktionen sowie zur Bewertung ihres Nutzens, ihrer Qualität und ihrer Datenschutzaspekte
Annika Kärcher