Python Entwickler (AI & ML Projekte) (m/w/d)

Unser Kunde ist ein führendes Unternehmen im Bereich digitale Identität und Betrugsprävention in Europa. Mit dem Ziel, Vertrauen zu einer der wertvollsten Ressourcen in der digitalen Welt zu transformieren, bietet das Unternehmen KI-gesteuerte, SaaS-basierte Identitätslösungen an, die skalierbare Sicherheit, anpassungsfähige Compliance und Echtzeit-Betrugsprävention ermöglichen. Für das Team in München suchen wir einen talentierten Python Software Entwickler, der aktiv an der Entwicklung einer zuverlässigen, skalierbaren und intelligenten Betrugserkennungsmaschine mitwirkt. In dieser Rolle arbeiten Sie eng mit technischen Leitern, Forschern, ML-Ingenieuren und Produktverantwortlichen zusammen, um die Kernkomponenten dieser Engine zu entwerfen, zu bauen und zu betreiben. Zu Ihren Aufgaben gehören das Design und die Integration graphorientierter Datenbanken für fortgeschrittene relationale Analysen sowie die Sicherstellung der Codequalität durch umfassende Tests und Code-Reviews. Sie werden auch die Leistung von Microservices überwachen und Verbesserungen sowie Fehlerbehebungen zeitnah umsetzen. Unser Kunde legt großen Wert auf eine offene und inklusive Unternehmenskultur, die Raum für persönliche und berufliche Entwicklung bietet. Regelmäßige Team-Events und die Möglichkeit, remote zu arbeiten, fördern den Zusammenhalt im Team und bieten Flexibilität.

Der ideale Kandidat bringt einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Software Engineering oder einem verwandten Bereich mit. Sie verfügen über umfassende Kenntnisse in der Python-Entwicklung mit einem Fokus auf den Aufbau produktionsreifer Dienste und haben mindestens 5 Jahre Erfahrung als Python Entwickler, insbesondere im Bereich skalierbarer und leistungsstarker Anwendungen. Erfahrung in der Gestaltung und Entwicklung von REST APIs (OpenAPI/Swagger) sowie gute Kenntnisse der Prinzipien und Muster der Microservices-Architektur sind ebenfalls erforderlich. Kenntnisse in Graph-Datenbanken und Abfragesprachen (wie Neo4j, Neptune, Cypher, Gremlin) sowie Containerisierung mit Docker sind von Vorteil. Der Kandidat sollte über eine starke Problemlösungs- und analytische Denkweise verfügen und in der Lage sein, in einem funktionsübergreifenden Team zu arbeiten. Wünschenswert sind Erfahrungen mit Betrugserkennungsalgorithmen, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz sowie Kenntnisse in CI/CD-Pipelines und Kubernetes.