(Senior) Backend Engineer (m/w/d)

Aufgaben

Backend & APIs

• REST/GraphQL-APIs entwickeln (Python)

• Cloud Functions auf GCP bauen

• ERP-, CRM- und Lieferanten-APIs integrieren

• PostgreSQL / Firestore / BigQuery — Datenmodellierung und Performance-Optimierung

Event-driven Architecture & Automation

• Event-driven Systeme mit GCP Pub/Sub aufbauen

• Workflow-Orchestrierung mit n8n oder Airflow

• Robustes Error Handling, Retry-Logik und Monitoring

AI & LLM Integration

• LLMs (OpenAI, Anthropic, …) für Datenextraktion, Routing und Klassifizierung integrieren

• AI-Agenten für autonome Workflows bauen

• RAG-Workflows, Vector DBs, Prompt Engineering

• Guardrails und Fehlerbehandlung für Non-Determinismus

AI-assisted Development

• AI-Tools (Cursor, Claude Code) effektiv nutzen

• Best Practices für AI-assisted Development im Team etablieren

• Code-Reviews, Testing, CI/CD-Pipelines

Infrastructure

• CI/CD mit GitHub Actions / Cloud Build

• Infrastructure as Code mit Terraform

• Monitoring, Logging, Alerting

Qualifikation

Muss

• 5+ Jahre Backend-Entwicklung

• Sehr gute Kenntnisse in Python

• Erfahrung mit Serverless-Architekturen (Cloud Functions, AWS Lambda o. Ä.)

• Solides Verständnis von Event-driven Architecture (Pub/Sub, Message Queues, Events)

• Erfahrung mit SQL und relationalen Datenbanken (PostgreSQL o. Ä.)

• Sicher im Umgang mit REST-APIs, Git und CI/CD-Pipelines

• KI/ML als Werkzeug, nicht als Buzzword: du nutzt LLMs, um Workflows intelligenter zu machen, nicht komplizierter

• Pragmatismus: MVP vor Perfektion, Geschwindigkeit vor Over-Engineering

Nice to have

• LLM-Integration für Datenextraktion aus E-Mails, PDFs, Anfrage-Dokumenten

• Intelligentes Routing & Decision Making mit ML-Modellen

• Predictive Pricing, Forecasting oder Anomaly Detection in Prozessen

• Prompt Engineering & Optimierung von LLM-Outputs

• AI-Agenten für autonome Workflows

• Umgang mit Non-Determinismus: Error Handling, Guardrails, Feedback-Loops

• Saubere Datenaufbereitung für ML-Modelle und RAG-Workflows

• GCP-Erfahrung (Cloud Functions, Pub/Sub, BigQuery)

• Workflow-/Orchestration-Tools wie n8n, Airflow, Zapier oder make

• Terraform oder andere IaC-Tools

• Firestore / NoSQL

• Vector DBs, RAG, Fine-Tuning, CV APIs

• Branchenwissen: Verbindungselemente, B2B-Commerce