Summary
✨ AI‑Generated
A senior backend engineering position focused on creating scalable data services that connect business systems with intelligent applications. The role involves designing high-performance architectures, working with databases, and developing solutions for real-time data processing.
Highlights
Work on a high-performance data platform with modern engineering practices, scalable systems, and AI-focused workflows.
Description
German Speaking (Senior) Backend Engineer — Customer Data Platform (w, m, d)
Engineering · Mannheim / Berlin / Hybrid · Vollzeit
Wir bauen die Brücke zwischen System of Record und System of Action: eine ultraschnelle Datenplattform, die Transaktionsdaten aus Core Banking, Transaktionssystemen und CRM in Echtzeit dorthin bringt, wo Entscheidungen fallen — in AI Agents, ML-Modelle und Kampagnenautomatisierung führender europäischer Banken für die perfekte personalisierte Customer Experience.
Daten, die in Legacy-Systemen schlummern, werden bei uns zu Aktionen in Millisekunden.
Wir arbeiten AI-first — Coding Agents sind bei uns Teil des Engineering-Workflows, nicht Spielerei.
Wenn du Datenbanken nicht nur benutzt, sondern an ihre Grenzen bringst — lies weiter.
Deine Mission
Baue die nächste Version der Datenplatform: Entwickle skalierbare, performante Backend-Services, die Systems of Record (Core Banking, CRM, Transaktionssysteme) mit Systems of Action (AI Agents, Kampagnen, Entscheidungslogik) verbinden — und präge die technische Roadmap strategisch mitSkaliere unseren Daten-Kern: Optimiere Query-Performance, Indexierung, Partitionierung und Storage-Layer, damit Milliarden von Transaktionsdatensätzen in Millisekunden abfragbar sindVerantworte komplexe Datenflüsse: Halte die Kommunikation zwischen SQL- und NoSQL-Systemen schnell und zuverlässig — von der Ingestion bis zur AktionBaue das API-Rückgrat: Konzipiere und implementiere eigenständig saubere, wartbare APIs und serverseitige Logik — REST- und event-getrieben, als Interface für AI Agents und AutomatisierungEngineere AI-first: Nutze Coding Agents (Claude Code, Cursor & Co.) für Entwicklung, Refactoring und Testing — und hebe damit dein Output-Level auf das eines ganzen TeamsVerantworte den vollen technischen Lifecycle: Vom Code über Container-Umgebungen (Docker) bis zu CI/CD-Pipelines sorgst du für einen reibungslosen, sicheren Betrieb in unserer Linux-basierten InfrastrukturFühre die technische Seite der Produktarbeit: Gemeinsam mit unserem Produkt-Team übersetzt du Nutzeranforderungen in skalierbare Lösungen — und hältst mit Code-Reviews die Qualität hochDas bringst du mit
5+ Jahre professionelle Python-Entwicklung mit Fokus auf Webentwicklung (Django, FastAPI oder Flask — mindestens eines davon)Erfahrung im produktiven Einsatz von AI Coding Agents (Claude Code, Cursor, Copilot o.
ä.) — du weißt, wie man Agents orchestriert, Ergebnisse reviewt und dabei Codequalität hältFundierte Kenntnisse in SQL- und NoSQL-Umgebungen (z.
B.
MongoDB) — inklusive Verständnis von Query-Planung, Indexstrategien und Caching: du weißt, warum eine Query langsam ist, bevor du EXPLAIN ausführstPraktische Erfahrung mit End-to-End-CI/CD-Ökosystemen (z.
B.
Git, Jenkins, Sonar, Nexus)Professioneller Umgang mit Docker — Aufbau, Wartung und Optimierung von ImagesGrundlegendes Verständnis von Linux-UmgebungenVerhandlungssicheres Deutsch, dazu das Entwickler-Englisch, das du im Alltag brauchst — Doku lesen, Code und Kommentare schreiben, Arbeiten in einem internationalen Tech-UmfeldNice to have
Erfahrung mit Kafka, Spark oder Flink für Stream- und Batch-Verarbeitung im großen MaßstabErfahrung mit Agent-Architekturen: Multi-Agent-Workflows, MCP, Tool-Calling oder LLM-Tooling in ProduktionBanking-Domänenwissen (Core-Banking-Integrationen, ISO, DORA, NIS2) und Erfahrung mit Transaktionsdaten-ModellenFrontend-Erfahrung (JavaScript, TypeScript, Vue.js) — wenn du möchtest, kannst du an modernen Web-Interfaces mitwirken und Daten und UI perfekt zusammenspielen lassenKenntnisse SOC 2 / ISO 27001Warum wir
Dein Code entscheidet, wie schnell aus Daten Aktionen werden — in Produktion bei Banken, die Millionen Kunden bedienen.
Wir arbeiten AI-first: modernstes Tooling, kurze Entscheidungswege, hohe Ownership — und wir messen uns an Latenz, nicht an Meetings.
Wir sind kein Startup und bauen auch keinen AI Wrapper wir arbeiten an Daten und Enterprise AI Lösungen seit 2009.