AI Softwareentwickler

Deine Aufgabe

Diese Rolle konzentriert sich auf die Analyse von OpenStack-artigen Services und umgebenden Komponenten, wobei KI-Coding-Agenten eingesetzt werden, um die technische Analyse in großen Multi-Repository-Umgebungen zu beschleunigen. Du unterstützt die Build- und Test-Diagnose für ausgewählte Services und erstellst strukturierte Service-Übergabedokumente für die empfangenden Teams.

Hauptaufgaben

• Analyse von OpenStack-artigen Services und umgebenden Komponenten zur Erfassung von APIs, Konfigurationsabläufen, Service-Abhängigkeiten, Datenbanknutzung und operativen Annahmen
• Einsatz von KI-Coding-Agenten zur Beschleunigung der Code-Navigation, Rekonstruktion von Call-Flows, Interface-Analyse und technischer Dokumentation in großen Multi-Repository-Umgebungen
• Unterstützung der Build- und Test-Diagnose für ausgewählte Services, einschließlich Dependency-Auflösung, Container-Build-Problemen, Lücken in der Runtime-Konfiguration und Reproduzierbarkeitsproblemen
• Erstellung strukturierter Service-Übergabedokumente wie Service-Maps, Dependency-Notizen, API-Zusammenfassungen, Risikobeobachtungen und Onboarding-Dokumenten für empfangende Teams
• Zusammenarbeit mit DevOps-, Testing-, Security- und Architektur-Spezialisten zur Validierung KI-gestützter Erkenntnisse und deren Umwandlung in umsetzbare Engineering-Backlog-Items
• Identifizierung von technischen Schulden, Wartbarkeitsrisiken, versteckten Kopplungen, fehlender Dokumentation und Bereichen, in denen automatisierte Analysen durch Expertenprüfung ergänzt werden sollten

Tools und Plattformen, mit denen du arbeiten wirst

• KI-Coding-Umgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Cline, Continue oder VS-Code-basierte KI-Erweiterungen für Large-Repository-Engineering-Workflows
• Coding-fähige Modelle wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder andere genehmigte Open-Weight- und Enterprise-Modell-Stacks
• OpenStack-bezogene Komponenten und Patterns wie Nova, Neutron, Cinder, Keystone, Glance, Horizon, Heat, Placement Services, Message Buses und Kubernetes-Integrationen
• Unterstützende Engineering-Tools wie Git, GitLab, Jenkins, Docker, Kubernetes, Helm, ArgoCD, Python-Tooling, API-Clients, Log-Analyse-Tools und Dependency-Scanner

Dein Profil

Wir suchen einen hochqualifizierten Cloud Platform Engineer mit umfangreicher Erfahrung in OpenStack-Architekturen, KI-gestützten Entwicklungstools und ausgeprägten analytischen Fähigkeiten für technische Service-Analysen und Übergabedokumentation.

Muss-Kriterien

• Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Software Engineering, Cloud Platform Engineering, DevOps-orientierter Entwicklung oder technischen Software-Übergaberollen
• Ausgeprägte Python-Programmierkenntnisse
• Erfahrung in mindestens einer Backend- oder Systemsprache wie Go, Java, C, C++ oder Rust
• Praktische Erfahrung im Einsatz von KI-gestützten Entwicklungstools zur Codebase-Exploration, Dokumentationserstellung, Refactoring-Unterstützung oder Build-Issue-Triage
• Erfahrung mit KI-Coding-Umgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Cline, Continue oder VS Code-basierten KI-Erweiterungen für Engineering-Workflows in großen Repositories
• Erfahrung mit coding-fähigen Modellen wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder anderen zugelassenen Open-Weight- und Enterprise-Modell-Stacks
• Gutes Verständnis von OpenStack-basierten Architekturen
• Gutes Verständnis von Cloud Control Planes
• Gutes Verständnis von verteilten Services
• Gutes Verständnis von APIs
• Gutes Verständnis von CI/CD
• Gutes Verständnis von Container Delivery
• Gutes Verständnis von Linux-basierten Umgebungen
• Kenntnisse von OpenStack-bezogenen Komponenten und Patterns wie Nova, Neutron, Cinder, Keystone, Glance, Horizon, Heat, Placement Services, Message Buses und Kubernetes-Integrationen
• Erfahrung mit unterstützenden Engineering-Tools wie Git, GitLab, Jenkins, Docker, Kubernetes, Helm, ArgoCD, Python-Tooling, API-Clients, Log-Analyse-Tools und Dependency-Scannern
• Ausgeprägte analytische Disziplin zur Trennung von KI-Vorschlägen und evidenzbasierten Erkenntnissen
• Fähigkeit, prägnante technische Outputs für Engineering-Stakeholder zu erstellen
• Du fühlst dich wohl in vertraulichen Enterprise-Umgebungen mit hohen Erwartungen an Nachvollziehbarkeit, Dokumentationsqualität und strukturierte Übergabebereitschaft

Über uns

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