Backend & AI Software Engineer (m/w/d)
Für ein spannendes Projekt in Stuttgart suchen wir einen Backend & AI Software Engineer (m/w/d) in hybrider Arbeitsweise. Die Position startet im Juli 2026 und ist auf 12 Monate angelegt.
Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung und Weiterentwicklung von Backend-Services mit Kotlin und Spring sowie das Design skalierbarer APIs und Datenmodellierung mit Postgres und JPA/Hibernate. Sie bauen eventbasierte Architekturen mit Kafka und RabbitMQ auf und sind für Deployment und Betrieb von Services auf AWS mit Kubernetes und Docker verantwortlich. Zusätzlich optimieren Sie CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions und führen Monitoring und Analyse mit Datadog durch.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Integration von LLMs und GenAI-Komponenten in Backend-Systeme. Sie entwickeln AI-Komponenten mit Python und DSPy, setzen RAG-Architekturen um und verarbeiten bildbasierte PDFs. Weitere Aufgaben sind die Entwicklung von Prompt-Strategien, Guardrails und Schutzmechanismen gegen Prompt Injection sowie der Aufbau von AI-Teststrategien und Testsuites mit MLflow.
Wir erwarten Erfahrung in der Backend-Entwicklung mit Kotlin, Spring und Postgres sowie Kenntnisse in API-Design, Softwarearchitektur und Design Patterns. Praxis mit Kafka, RabbitMQ, AWS, Kubernetes, Docker und CI/CD-Umgebungen ist erforderlich. Im AI-Bereich benötigen Sie Erfahrung mit GenAI, LLMs, RAG-Architekturen, Prompt Engineering und AI-Security. Kenntnisse in Python, idealerweise DSPy, sowie MLflow und Visual Language Models runden Ihr Profil ab. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind Voraussetzung.
Die Position erfolgt im Rahmen einer projektbezogenen Anstellung.
Skills erklärt
- Kotlin
- Programmiersprache, die auf der Java Virtual Machine läuft und als moderne Alternative zu Java für Android-Apps und Backend-Entwicklung verwendet wird.
- Spring
- Java-Framework zur Entwicklung von Anwendungen, das Funktionen wie Dependency Injection und Web-Services bereitstellt.
- Postgres
- Ein leistungsstarkes, quelloffenes relationales Datenbankmanagementsystem; wird für komplexe Datenbankanwendungen mit hohen Anforderungen an Zuverlässigkeit verwendet.
- API-Design
- Gestaltung von Schnittstellen (APIs), die es Anwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
- Kafka
- Verteilte Streaming-Plattform zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit zwischen verschiedenen Systemen.
- RabbitMQ
- Message-Broker-Software für asynchrone Kommunikation zwischen Anwendungen; ermöglicht zuverlässige Nachrichtenwarteschlangen und Datenfluss.
- JPA/Hibernate
- Java-Framework zur Abbildung von Objekten auf Datenbankeinträge, das die Kommunikation zwischen Java-Anwendungen und Datenbanken vereinfacht.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Kubernetes
- Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- GitHub Actions
- Automatisierungstool von GitHub, das es ermöglicht, Workflows wie Tests, Builds oder Deployments automatisch bei bestimmten Ereignissen im Code-Repository auszulösen.
- Datadog
- Cloud-basierte Monitoring- und Observability-Plattform zur Überwachung von Infrastruktur, Anwendungen und Logs.
- GenAI
- Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code zu generieren, basierend auf trainierten Mustern.
- LLMs
- Large Language Models – künstliche neuronale Netze für Sprachverarbeitung; werden eingesetzt für Textgenerierung, Analyse und Dialogsysteme.
- RAG
- Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- MLflow
- Open-Source-Framework zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Experiment-Tracking und Modell-Deployment.
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