Senior Java Fullstack Entwickler (m/w/d) mit GenAI-Fokus
Für ein innovatives Projekt im Mobilitätssektor suchen wir einen erfahrenen Senior Java Fullstack Entwickler (m/w/d). Sie werden Teil eines Teams, das zukunftsweisende Technologien im Bereich Künstliche Intelligenz und generative KI entwickelt und implementiert.
Ihre Hauptaufgaben umfassen die Konzeption und Umsetzung technischer Komponenten auf Basis von Java und Spring Boot, einschließlich Schnittstellen, Module und Datenbankarchitekturen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung und Integration von KI-Agenten sowie GenAI- und RAG-basierten Services. Sie werden zudem CI/CD-Pipelines aufbauen und pflegen, Microservices in Cloud-Umgebungen entwickeln und Testautomatisierungen implementieren.
Wir erwarten fundierte Expertise als Senior Java Entwickler mit umfassenden Kenntnissen in GenAI, LLM Engineering und Prompt Engineering. Erfahrung in der Entwicklung agentenbasierter Systeme ist essentiell. Darüber hinaus sollten Sie versiert sein in Cloud-Architekturen (AWS), Webentwicklung (Vue.js, Angular oder React), REST-APIs und modernen Testframeworks. Kenntnisse in CI/CD-Tools wie Jenkins, GitLab CI oder GitHub Actions sowie Git-Versionskontrolle sind erforderlich.
Das Projekt startet im Juli 2026 mit einer Laufzeit von 36 Monaten. Die Position ist vollzeitlich mit 80 % Remote-Arbeit und 20 % Präsenz vor Ort ausgestaltet. Sehr gute Deutschkenntnisse runden das erforderliche Profil ab.
Dies ist eine attraktive Gelegenheit, an innovativen KI-Technologien in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten und Ihre Expertise in einem zukunftsorientierten Projekt einzubringen.
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.
- 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.
- S3
- Amazon Simple Storage Service, ein Cloud-Speicherdienst für große Datenmengen; wird verwendet, um Dateien, Backups und Daten flexibel in der Cloud zu speichern und zu verwalten.
- 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.
- JSON
- JSON ist ein textbasiertes Datenformat zur strukturierten Speicherung und zum Austausch von Daten zwischen Anwendungen, das leicht lesbar und weit verbreitet ist.
- XML
- Textbasiertes Datenformat zur strukturierten Speicherung und zum Austausch von Informationen zwischen Systemen.
- 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.
- Microservices
- Architekturansatz, bei dem Anwendungen in kleine, unabhängige Services aufgeteilt werden, die separat entwickelt und betrieben werden.
- Cloud-Architekturen
- Planung und Gestaltung von IT-Systemen, die auf Cloud-Infrastrukturen (wie AWS, Azure oder Google Cloud) aufgebaut sind und Skalierbarkeit sowie Flexibilität bieten.
- Containerisierung
- Containerisierung ist eine Technik, um Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten, portablen Einheiten zu verpacken.
- Orchestrierung
- Orchestrierung ist die automatisierte Koordination und Steuerung mehrerer IT-Prozesse oder Systeme, um komplexe Abläufe zu automatisieren.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Code Reviews
- Code Reviews sind ein Qualitätssicherungsprozess, bei dem andere Entwickler den geschriebenen Code überprüfen, um Fehler zu finden und die Codequalität zu verbessern.
- Testautomatisierung
- Einsatz von Softwaretools und Skripten zur automatisierten Durchführung von Tests statt manueller Testausführung.
- RAG
- Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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