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📍 Bielefeld, Deutschland (hybrid) - Vollzeit - Tech & Data Wir bauen den modernsten Schraubenhändler für den deutschen Mittelstand und das Backend dahinter ist unser Herzstück. Wir erweitern uns Tech Team um einen ( Senior) Backend Engineer , der unsere APIs, Integrationen und AI-Workflows mit nach vorne bringt. Du baust das Backend und die Integrations-Architektur, auf der unser AI-natives B2B-Commerce-Geschäft läuft. Von APIs über event-driven Architektur bis zur Integration von LLMs und ML-Modellen in produktive Workflows. Du denkst in Systemen, baust pragmatisch und weißt, wann MVP besser ist als Perfektion. Wenn du in Architektur denkst, pragmatisch baust und Bock hast, Tech in einem AI-nativen Setup mitzugestalten, ist das hier dein nächster Schritt. 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
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