Senior Backend-Entwickler (m/w/d)

🏛 Ausgeschrieben von KMG Advisory GmbH & CO Kg

Arbeitnehmerüberlassung📍 Frankfurt am Main 🏢 20% vor Ort ⏳ 100% Auslastung 🎓 Senior 🏭 Logistik 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Backend-Entwickler zur Verstärkung unseres agilen Entwicklungsteams. In dieser Rolle entwickeln Sie eigenverantwortlich hochwertige Backend-Lösungen basierend auf Kundenanforderungen und arbeiten eng mit dem Team zusammen.

Ihre Aufgaben umfassen die Programmierung und Implementierung technischer Komponenten, Schnittstellen, Module und Datenbanken unter Einhaltung etablierter Entwicklungsstandards. Sie führen Code-Reviews und Tests durch, beheben Fehler und richten Entwicklungsumgebungen mit Continuous Integration ein. Darüber hinaus dokumentieren Sie technische Komponenten, wirken beim Refinement komplexer Anforderungen mit und strukturieren funktionale Themen in bestehende Architekturmodelle.

Sie designen und implementieren hochqualitative Komponenten mit Fokus auf Sicherheit, Robustheit, Performance und Skalierbarkeit. Dabei konzipieren Sie individualisierte Anwendungen im Cloud-Umfeld und provisionieren Cloud-Infrastruktur. Sie präsentieren technisch komplexe Sachverhalte, analysieren technologische Trends und beraten Fachbereiche bei der Auswahl geeigneter Technologien.

Erforderlich sind ein abgeschlossenes IT-Studium oder vergleichbare Qualifikation sowie mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung. Sie bringen mindestens 3 Jahre praktische Erfahrung in der Backend-Entwicklung mit (z.B. Microservices mit Spring Boot oder Python) und verfügen über umfassende Expertise in komplexer Softwareentwicklung mit Schwerpunkt Architektur, Test und Deployment.

Wir erwarten sehr gute Kenntnisse in JSON, REST-Services, OpenAPI, SQL (Postgres/DuckDB) sowie Erfahrung mit Design Principles wie SOLID. Mindestens 1 Jahr testgetriebene Entwicklung, CI/CD-Erfahrung (GitLab-CI, GitHub Actions oder Jenkins) und Cloud-Kenntnisse sind erforderlich. Besonders wertvoll sind praxiserprobte Kenntnisse im Design und Betrieb von Daten-Pipelines sowie Interesse an KI-gestützter Entwicklung.

Anforderungen

Rollenfamilie: Entwicklung
Berufserfahrung: mindestens 5 Jahre
Sprachen: Deutsch (verhandlungssicher), Englisch (gut)
Rechtsform: Nur Arbeitnehmerüberlassung

Projekt

Projektart: Weiterentwicklung
Vermittlung: Über Vermittler

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Skills erklärt

Java: Programmiersprache, die plattformunabhängig läuft und häufig für Unternehmensanwendungen, Web-Services und Android-Apps verwendet wird.
Spring Boot: Framework zur schnellen Entwicklung von Java-Anwendungen mit vorkonfigurierten Komponenten und eingebauten Best Practices.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Microservices: Architekturansatz, bei dem Anwendungen in kleine, unabhängige Services aufgeteilt werden, die separat entwickelt und betrieben werden.
Backend-Entwicklung: Entwicklung der serverseitigen Logik und Datenverarbeitung von Anwendungen, die nicht direkt vom Benutzer sichtbar ist.
JSON: JSON ist ein textbasiertes Datenformat zur strukturierten Speicherung und zum Austausch von Daten zwischen Anwendungen, das leicht lesbar und weit verbreitet ist.
REST-Services: Webservices, die auf REST-Architektur basieren und über HTTP-Methoden Daten austauschen und Funktionen bereitstellen.
OpenAPI: Standardformat zur Beschreibung von REST-APIs, das Schnittstellen dokumentiert und automatisierte Codegenerierung ermöglicht.
SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Postgresql: Relationale Datenbank, die strukturierte Daten speichert und mit SQL-Abfragen verwaltet wird.
SOLID: Sammlung von fünf Designprinzipien (Single Responsibility, Open/Closed, Liskov Substitution, Interface Segregation, Dependency Inversion) für wartbaren Code.
Design Patterns: Wiederverwendbare Lösungsvorlagen für häufig auftretende Probleme in der Softwareentwicklung.
Test-driven-development: Softwareentwicklungsmethode, bei der automatisierte Tests vor der eigentlichen Codeentwicklung geschrieben werden, um Qualität sicherzustellen.
Mockito: Java-Framework zum Erstellen von Mock-Objekten in Unit-Tests, um Abhaengigkeiten zu simulieren.
JUnit: Java-Framework zum Schreiben und Ausführen von automatisierten Unit-Tests für Java-Code.
Pytest: Python-Framework zum Schreiben und Ausführen von automatisierten Tests für Python-Code.
CI/CD: Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
GitLab CI: GitLab CI ist ein Continuous-Integration-System von GitLab, das automatisiert Code-Tests, Builds und Deployments durchführt, wenn Code in ein Repository gepusht wird.
GitHub Actions: Automatisierungstool von GitHub, das es ermöglicht, Workflows wie Tests, Builds oder Deployments automatisch bei bestimmten Ereignissen im Code-Repository auszulösen.
Jenkins: Automatisierungstool für kontinuierliche Integration und Deployment (CI/CD), das Softwareprojekte automatisch testet und bereitstellt.
Pair Programming: Entwicklungsmethode, bei der zwei Programmierer gemeinsam an einem Code arbeiten – einer schreibt, der andere überprüft und unterstützt.
Code Reviews: Code Reviews sind ein Qualitätssicherungsprozess, bei dem andere Entwickler den geschriebenen Code überprüfen, um Fehler zu finden und die Codequalität zu verbessern.
Refactoring: Umstrukturierung von bestehendem Programmcode zur Verbesserung der Lesbarkeit und Wartbarkeit, ohne die Funktionalität zu ändern.
Cloud-Infrastruktur: IT-Infrastruktur, die über das Internet bereitgestellt wird und Rechenleistung, Speicher und Dienste flexibel zur Verfügung stellt.
AWS S3: Cloud-Speicherdienst von Amazon Web Services zur Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen über das Internet.
AWS RDS: Amazon Relational Database Service – ein Cloud-Service zum Betrieb von verwalteten relationalen Datenbanken (wie MySQL, PostgreSQL) ohne eigene Infrastruktur.
Airflow: Open-Source-Plattform zur Planung, Überwachung und Automatisierung von Datenverarbeitungs-Workflows.
Daten Pipelines: Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung und Weitergabe von Daten zwischen Systemen; werden für ETL-Prozesse und Datenintegration verwendet.
GitHub Copilot: KI-gestütztes Tool, das Entwickler beim Schreiben von Code durch automatische Vorschläge und Vervollständigung unterstützt.
Claude: KI-Sprachmodell von Anthropic zur Textgenerierung, Analyse und Beantwortung von Fragen.

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