Fullstack-AI-Engineer (w/m/d)
🏛 Ausgeschrieben von etengoWir suchen einen erfahrenen Fullstack-AI-Engineer für ein innovatives Projekt im Bereich künstliche Intelligenz. Sie werden an der Weiterentwicklung einer souveränen KI-Plattform mitwirken und sind verantwortlich für die Entwicklung von Backend- und Full-Stack-Komponenten für KI-Anwendungen.
Ihre Aufgaben umfassen die Integration von Large Language Models (LLMs) und agentischen KI-Systemen, die Nutzung und Bewertung von Coding-Agents sowie die Entwicklung und den Betrieb von REST-APIs. Sie führen Code Reviews durch, implementieren Tests und Qualitätssicherungsmaßnahmen und wirken aktiv an CI/CD-, Deployment- und Release-Prozessen mit.
Wir erwarten mehrjährige Erfahrung als Backend-, Full-Stack- oder AI Engineer mit sehr guten Kenntnissen in Python und/oder TypeScript. Praktische Erfahrung mit AI-driven Development und Coding-Agents ist essentiell. Sie sollten sich mit LLM-Integrationen und agentischen Systemen auskennen und fundierte Kenntnisse in REST-APIs sowie relationalen Datenbanken mitbringen.
Erfahrung mit automatisierten Tests, CI/CD-Pipelines und modernen Softwareentwicklungsprozessen wird vorausgesetzt. Kenntnisse in Softwarearchitektur und Clean-Code-Prinzipien sind wichtig. Idealerweise bringen Sie Erfahrung mit React, Next.js, Docker und Kubernetes mit.
Verhandlungssichere Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse sind erforderlich. Referenzen im KI-Umfeld sind von Vorteil. Die Position ist ab sofort zu besetzen und bietet die Möglichkeit, an zukunftsweisenden Technologien zu arbeiten.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- TypeScript
- TypeScript ist eine Programmiersprache, die auf JavaScript aufbaut und zusätzlich Typisierung sowie erweiterte Funktionen für größere Projekte bietet.
- REST APIs
- Schnittstellen zur Datenübertragung zwischen Softwaresystemen, die auf HTTP-Protokoll und standardisierten Webmethoden basieren.
- Relationale Datenbanken
- Datenbanksysteme, die Daten in Tabellen mit Zeilen und Spalten speichern und über Beziehungen zwischen Tabellen verknüpfen, wie SQL-Datenbanken.
- automatisierte Tests
- Verfahren zur automatischen Überprüfung von Software auf Fehler durch Testskripte und Test-Frameworks statt manueller Prüfung.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- SDLC-Prozesse
- Software Development Life Cycle; strukturierter Prozess für die Entwicklung von Softwareprojekten von der Anforderungsanalyse bis zur Wartung.
- Softwarearchitektur
- Planung und Strukturierung von Softwaresystemen hinsichtlich Komponenten, Schnittstellen und Abhängigkeiten.
- Clean Code
- Programmierpraxis, die lesbare, wartbare und gut strukturierte Quellcode durch Namensgebung, Funktionsgröße und Dokumentation anstrebt.
- React
- JavaScript-Framework zur Entwicklung von Benutzeroberflächen mit wiederverwendbaren Komponenten und reaktiver Datenverarbeitung.
- Next.js
- Framework für die Entwicklung von React-basierten Webanwendungen mit serverseitiger Rendering und optimierter Performance.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- Kubernetes
- Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
- Backend-Entwicklung
- Entwicklung der serverseitigen Logik und Datenverarbeitung von Anwendungen, die nicht direkt vom Benutzer sichtbar ist.
- Full-Stack-Entwicklung
- Softwareentwicklung, bei der eine Person sowohl die Frontend- (Benutzeroberfläche) als auch Backend- (Server und Datenbank) Komponenten entwickelt.
- Code Reviews
- Code Reviews sind ein Qualitätssicherungsprozess, bei dem andere Entwickler den geschriebenen Code überprüfen, um Fehler zu finden und die Codequalität zu verbessern.
- Qualitätssicherung
- Prozesse und Maßnahmen zur Überprüfung, ob Produkte oder Dienstleistungen festgelegte Qualitätsstandards erfüllen.
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Häufige Fragen zu Nexus
- Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
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- Nexus analysiert die Projektbeschreibung mit Claude (Anthropic) und gleicht die Anforderungen mit deinem hinterlegten Profil ab. Der generierte Text ist individuell, professionell und direkt versendbar – du kannst ihn vor dem Absenden noch anpassen.
- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
- Nexus erhält Projekte direkt von Projektanbietern aus dem DACH-Raum – neue Ausschreibungen erscheinen automatisch in deiner Pipeline, ohne dass du Plattformen manuell durchsuchen musst.
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AI Automation Engineer mit Fokus auf agentische Workflows, LLM-Integration, Fullstack-Entwicklung und intelligente Prozessautomatisierung.
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