Software Engineer - Cloud & AI Integration

Jobriver Hr Service
München, Germany
4 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
English, German
Experience level
Senior
Compensation
€ 83K

Job location

München, Germany

Tech stack

Java
API
Artificial Intelligence
Amazon Web Services (AWS)
Azure
Cloud Computing
Continuous Integration
Github
Python
Google Cloud Platform
Cloud Platform System
Large Language Models
Prompt Engineering
Spring-boot
Backend
Gitlab
Kotlin
Kubernetes
Docker
Jenkins

Job description

Zum nächstmöglichen Zeitpunkt sucht ein dynamisches Unternehmen im IT- und Technologiesektor einen Senior Software Engineer - Cloud & AI Integration (m/w/d). In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Entwicklung innovativer cloud-basierter Backend-Lösungen unter Verwendung von Java/Kotlin und Spring Boot. Sie gestalten und setzen skalierbare APIs für Unternehmenssysteme um und integrieren große Sprachmodelle (LLMs) in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe. Zudem erstellen Sie produktive RAG-Systeme sowie KI-unterstützte Anwendungen und kümmern sich um die Bereitstellung und Verwaltung über Docker, Kubernetes und CI/CD-Pipelines. Sie entwerfen die Architektur und bieten technische Beratung an der Schnittstelle zwischen Backend und KI. Das Unternehmen legt großen Wert auf eine enge Zusammenarbeit im Team und bietet Ihnen die Möglichkeit, sich in einem technologiegetriebenen Umfeld weiterzuentwickeln. Durch den Zugang zu modernen KI-Frameworks und die Mitarbeit an anspruchsvollen Enterprise-Projekten haben Sie die Chance, aktiv an der digitalen Transformation mitzuwirken und neue Standards in der Branche zu setzen. Sie werden Teil eines erfahrenen Teams, das Innovation und kontinuierliches Lernen fördert.

Requirements

Der ideale Kandidat bringt mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Backend-Entwicklung mit Java/Kotlin mit. Fundierte Kenntnisse in Spring Boot oder Jakarta EE sind unerlässlich, ebenso wie praktische Erfahrung mit Kubernetes und einer Cloud-Plattform wie AWS, Azure oder GCP. Hands-on Erfahrung mit Docker und CI/CD-Tools wie GitLab, Jenkins oder GitHub Actions wird ebenfalls vorausgesetzt. Zudem sollten Sie praktische Erfahrung mit LLMs haben, sei es durch private Projekte, Proof of Concepts oder im Produktionseinsatz. Ein Verständnis von RAG-Konzepten oder die Motivation, sich schnell einzuarbeiten, ist von Vorteil. Verhandlungssichere Deutschkenntnisse und fließende Englischkenntnisse sind erforderlich. Nice-to-Have sind Kenntnisse in Python für ML/KI-Komponenten sowie Erfahrung mit LangChain, Vektordatenbanken und Prompt Engineering. Persönlich sollten Sie kommunikationsstark im direkten Kundenkontakt sein, in Architekturen denken und Freude am Lernen haben.

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