Senior Java Fullstack Entwickler (m/w/d)
Für ein spannendes Kundenprojekt im Mobilitätsumfeld suchen wir einen erfahrenen Senior Java Fullstack Entwickler (m/w/d). Die Position bietet eine attraktive Mischung aus Remote-Arbeit (80%) und Präsenz vor Ort (20%) und ist auf 36 Monate angelegt.
Ihre Hauptaufgaben umfassen das Design, die Implementierung und das Customizing technischer Komponenten auf Basis von Java und Spring Boot, einschließlich der Entwicklung von Schnittstellen, Modulen und Datenbanken. Ein besonderer Fokus liegt auf der Entwicklung und Integration von KI-Agenten sowie GenAI- und RAG-basierten Services. Sie werden Fehler aus Testphasen beheben, Code-Reviews durchführen und umfassende Komponenten- und Modultests erstellen.
Zu Ihren weiteren Verantwortlichkeiten gehören der Aufbau und die Pflege von CI/CD-Pipelines, die Einrichtung und der Betrieb von Entwicklungsumgebungen sowie die Implementierung von Testautomatisierungen und die Entwicklung von Teststrategien. Die Entwicklung und der Betrieb von Microservices in Cloud-Umgebungen inklusive Containerisierung und Orchestrierung runden Ihr Aufgabenspektrum ab.
Wir erwarten fundierte Erfahrung als Senior Java Entwickler mit Java und Spring Boot sowie sehr gute Kenntnisse in GenAI/LLM Engineering und Prompt Engineering. Erfahrung in der Entwicklung agentenbasierter Systeme und KI-Agenten-Architekturen ist essentiell. Gute Kenntnisse in Cloud-Architekturen (AWS), PostgreSQL und S3/RDS sind erforderlich.
Im Frontend-Bereich sollten Sie Erfahrung mit Vue.js, Angular oder React sowie TypeScript/Node.js mitbringen. Sehr gute Kenntnisse in REST, OpenAPI, JSON und XML sowie Erfahrung mit CI/CD-Tools und Versionskontrolle (Git) werden vorausgesetzt. Kenntnisse mit Testframeworks wie JUnit, Cucumber, Mockito, JMeter oder Playwright sowie sehr gute Deutschkenntnisse runden Ihr Profil ab.
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.
- GenAI
- Künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code zu generieren, basierend auf trainierten Mustern.
- LLM Engineering
- Entwicklung und Optimierung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (wie ChatGPT), um KI-gestützte Lösungen zu schaffen.
- Prompt Engineering
- Technik zur Formulierung präziser Eingabeaufforderungen für KI-Sprachmodelle; zielt darauf ab, bessere und relevantere Antworten zu erhalten.
- KI-Agenten
- Autonome Softwareprogramme, die mit KI-Techniken Aufgaben selbstständig ausführen und Entscheidungen treffen können.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Postgresql
- Relationale Datenbank, die strukturierte Daten speichert und mit SQL-Abfragen verwaltet wird.
- Vue.JS
- JavaScript-Framework zur Entwicklung von interaktiven Benutzeroberflächen und Single-Page-Applications im Webbrowser.
- Angular
- JavaScript-Framework von Google zur Entwicklung von interaktiven, dynamischen Webanwendungen mit strukturiertem Code.
- React
- JavaScript-Framework zur Entwicklung von Benutzeroberflächen mit wiederverwendbaren Komponenten und reaktiver Datenverarbeitung.
- TypeScript
- TypeScript ist eine Programmiersprache, die auf JavaScript aufbaut und zusätzlich Typisierung sowie erweiterte Funktionen für größere Projekte bietet.
- Node.js
- Laufzeitumgebung für JavaScript, die es ermöglicht, JavaScript-Code außerhalb von Webbrowsern auszuführen, insbesondere für die Entwicklung von serverseitigen Anwendungen und APIs.
- Rest
- Architektur-Stil für Web-APIs, die HTTP-Methoden nutzen, um Ressourcen über standardisierte URLs zu verwalten und auszutauschen.
- OpenAPI
- Standardformat zur Beschreibung von REST-APIs, das Schnittstellen dokumentiert und automatisierte Codegenerierung ermöglicht.
- 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.
- JUnit
- Java-Framework zum Schreiben und Ausführen von automatisierten Unit-Tests für Java-Code.
- Cucumber
- Test-Framework für Behavior-Driven Development, das Tests in lesbarer, geschäftsfreundlicher Sprache (Gherkin) formuliert.
- Mockito
- Java-Framework zum Erstellen von Mock-Objekten in Unit-Tests, um Abhaengigkeiten zu simulieren.
- JMeter
- Softwaretool zur Durchführung von Last- und Leistungstests; simuliert mehrere Benutzer, um die Stabilität und Geschwindigkeit von Systemen zu überprüfen.
- Playwright
- Test-Automatisierungs-Framework zur Überprüfung von Web-Anwendungen durch automatisierte Browser-Interaktionen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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