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Software Development Engineer

  • Full-time
  • Hamburg
  • Hybrid
  • Mid-level
  • Start immediately
  • €43,000 – €71,000 / year

Your tasks

Unser Kunde ist ein innovatives Unternehmen mit einem Team in Hamburg, das sich auf die Entwicklung von Backend-Plattformen für Live-Kollaboration, asynchrone Ereignisverarbeitung, cloud-native Dateiformate und großflächige Dateispeicherung spezialisiert hat. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Lösung konkreter ingenieurtechnischer Probleme in Bezug auf Latenz, Durchsatz, Konsistenz, Datensicherheit und Speicherkosten. Sie übernehmen Verantwortung für Teile des Systems von der Planung bis zur Produktionsbereitstellung und gestalten die technische Richtung des Teams durch Design-Reviews, Prototypen und offene Diskussionen. Modernste Entwicklungsmethoden und KI-unterstützte Werkzeuge helfen Ihnen, den Iterationsprozess effizient zu gestalten und hohe Qualitätsstandards zu wahren. Zudem arbeiten Sie eng mit Partnerteams in Hamburg, den USA und Indien zusammen. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von einer offenen Unternehmenskultur, in der jeder Mitarbeiter die Möglichkeit hat, einen bedeutenden Beitrag zu leisten und sich weiterzuentwickeln.

Your profile

Der ideale Kandidat bringt mehrere Jahre Erfahrung in der professionellen Softwareentwicklung mit und hat nachweislich Verantwortung für komplexe Systeme in der Produktion übernommen. Neugierde und die Fähigkeit, sich in unbekannte Systeme einzuarbeiten und die Ursachen von Problemen zu ergründen, sind essenziell. Sie sind ein Teamplayer, der sowohl direktes Feedback geben als auch annehmen kann. Starke Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Java, sind erforderlich. Zudem sollten Sie klare und direkte Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch besitzen. Wünschenswert sind Kenntnisse in verteilten Systemen, RESTful APIs und einer großen Cloud-Plattform, idealerweise AWS. Praktische Erfahrungen mit Spring, NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Cassandra oder DynamoDB sowie mit Nachrichtenwarteschlangen sind von Vorteil. Vertrautheit mit Observability-Tools wie Splunk, Grafana oder Prometheus und das Experimentieren mit KI-unterstützten Entwicklungsabläufen sind ebenfalls wünschenswert.

Tech stack

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