Principal Software Engineer — AI-Augmented Development

Kernentwicklung (60%)

Entwickeln und launchen Sie skalierbare Funktionen vom Konzept bis zur Produktion
Nutzen Sie Claude, Copilot und Coding-Agents, um 10x schneller zu prototypisieren und zu iterieren
Schreiben Sie Code in Produktionsqualität (nicht nur KI-generierte Entwürfe – Sie validieren, refactoren, optimieren)
Übernahme der Full-Stack-Verantwortung: APIs, Datenbanken, Services, Integrationen
Review von Code hinsichtlich Korrektheit, Performance und Wartbarkeit
Architektur & Technische Strategie (25%)

Treffen Sie architektonische Entscheidungen basierend auf Abwägungen zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Zuverlässigkeit
Definieren Sie API-Design, Datenbank-Schemas, Integrationsmuster
Wissen, wann zu verwenden: PostgreSQL vs

Aufgaben

• Codet 50-70% der Zeit unter Verwendung von KI-gestützter Entwicklung
• Trifft architektonische Entscheidungen durch Code, nicht durch PowerPoint
• Versteht geschäftliche Kennzahlen und übersetzt diese in technische Prioritäten
• Übernimmt End-to-End-Funktionen: Datenbank → Backend → Frontend → Analytics
• Nutzt KI-Agents, um schnell zu prototypisieren, zu testen, zu optimieren und zu refactoren

Profil

• Entwicklung
• 5+ Jahre professionelles Software Engineering
• Starke Grundlagen in Python, TypeScript oder Ähnlichem
• Sicher im Full-Stack: Backend-Systeme, Datenbanken, Frontend
• Erfahrung im Deployment von Produktionsfunktionen unter Zeitdruck
• AI-Augmented Workflow
• Versiert im Umgang mit Claude, GitHub Copilot oder ähnlichen KI-Coding-Tools
• Kann Agents nutzen, um Code in großem Umfang zu generieren, zu testen und zu optimieren
• Weiß, wie man KI-generierten Code validiert (nicht blindes Kopieren und Einfügen)
• Erfahrung mit Prompt Engineering für die Codegenerierung
• Architektur
• Versteht verteilte Systeme, APIs, Datenbanken, Cloud-Plattformen (AWS/GCP/Azure)
• Kann Systeme entwerfen, die skalieren, ohne Microservices zu überdenken
• Kennt die Abwägungen: Entwicklungsgeschwindigkeit vs. technische Schulden
• Praktische Kenntnisse in Docker, CI/CD, Observability
• Business Verständnis
• Kann mit Produktverantwortlichen/CEO zusammensitzen und verstehen: CAC, Retention, Unit Economics, KPIs
• Weiß, wie man „wir müssen die Churn-Rate senken“ in technische Architektur übersetzt
• Kümmert sich darum, was ausgeliefert wird, nicht nur darum, wie es gebaut wird
• Erfahrung in der Arbeit in Early-Stage-Startups (Geschwindigkeit > Perfektion)
• Data & AI (Ihr Vorteil)
• Sicher im Umgang mit Analytics und Experimenten
• Versteht LLMs, Embeddings, RAG, grundlegendes Agent-Design
• Kann KI-APIs (OpenAI, Claude, benutzerdefinierte Modelle) ohne übermäßiges Nachdenken integrieren
• Erfahrung mit Vektordatenbanken, Analytics-Stacks ist ein Plus

Unternehmen

Medtech

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