Principal Software Engineer — AI-Augmented Development

Kernentwicklung (60%)

Entwurf und Auslieferung skalierbarer Features vom Konzept bis zur Produktion
Nutzung von Claude, Copilot und Coding Agents für Prototyping und Iteration (10x schneller)
Schreiben von Code in Produktionsqualität (nicht nur KI-generierte Entwürfe – Sie validieren, refactoren, optimieren)
Full-Stack-Verantwortung: APIs, Datenbanken, Services, Integrationen
Code-Reviews hinsichtlich Korrektheit, Performance und Wartbarkeit
Architektur & Technische Strategie (25%)

Architektonische Entscheidungen treffen basierend auf Abwägungen zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Zuverlässigkeit
Definition von API-Design, Datenbank-Schemata, Integrationsmustern
Wissen, wann zu verwenden: PostgreSQL vs

Aufgaben

• Codet 50-70% der Zeit mit KI-gestützter Entwicklung
• Trifft architektonische Entscheidungen durch Code, nicht durch PowerPoint
• Versteht Business-Metriken und übersetzt sie in technische Prioritäten
• Verantwortet End-to-End-Features: Datenbank → Backend → Frontend → Analytics
• Nutzt KI-Agents für schnelles Prototyping, Testing, Optimierung und Refactoring

Profil

• Entwicklung
• 5+ Jahre professionelles Software Engineering
• Starke Grundlagen in Python, TypeScript oder Ähnlichem
• Sicher im Full-Stack: Backend-Systeme, Datenbanken, Frontend
• Erfahrung in der Auslieferung von Produktions-Features unter Zeitdruck
• AI-Augmented Workflow
• Versiert im Umgang mit Claude, GitHub Copilot oder ähnlichen KI-Coding-Tools
• Kann Agents nutzen, um Code in großem Maßstab zu generieren, zu testen und zu optimieren
• Weiß, wie man KI-generierten Code validiert (nicht blindes Kopieren)
• Erfahrung mit Prompt Engineering für die Codegenerierung
• Architektur
• Verständnis von verteilten Systemen, 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 Produkt/CEO zusammensitzen und verstehen: CAC, Retention, Unit Economics, KPIs
• Weiß, wie man „wir müssen die Churn-Rate reduzieren“ in technische Architektur übersetzt
• Legt Wert darauf, was ausgeliefert wird, nicht nur darauf, wie es gebaut wird
• Erfahrung in der Arbeit in Early-Stage Startups (Geschwindigkeit > Perfektion)
• Data & AI (Ihr Vorteil)
• Sicher im Umgang mit Analytics und Experimentierung
• Verständnis von LLMs, Embeddings, RAG, grundlegendem Agent-Design
• Kann KI-APIs (OpenAI, Claude, Custom Models) ohne übermäßiges Nachdenken integrieren
• Erfahrung mit Vektordatenbanken, Analytics Stacks ist ein Plus

Unternehmen

Medtech

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