Senior/ Lead Backend Engineer

Deine AufgabeWir suchen einen Senior Backend Engineer mit ausgeprägten System-Design-Fähigkeiten und Erfahrung im Aufbau von Produktionsinfrastruktur. Diese Rolle umfasst die Architektur und Wartung von Backend-Plattform-Services hinter AI-Inference-Endpunkten – ein mandantenfähiges System, das Authentifizierung, API-Key-Management, Nutzungsmessung, Abrechnung und Request?Proxy verwaltet. Du übernimmst und treibst die Weiterentwicklung von Backend-Services voran, die hochverfügbare, datenintensive KI?gestützte Lösungen ermöglichen. Die Rolle ist mit hoher Eigenverantwortung verbunden und du gestaltest Architekturentscheidungen, hebst die Qualität des Engineerings auf ein höheres Niveau und baust Systeme, die performant, sicher und im großen Maßstab beobachtbar sind. Du arbeitest mit Experten für KI?Infrastruktur und Data Engineering zusammen, um robuste, sichere und effiziente Systeme zu bauen, die auf Millionen von Anfragen skalieren.
AufgabenDesign und Aufbau von zentralen Plattform-Services: API-Gateway, Authentifizierung, Autorisierung, Key?Rotation und mandantenfähige IsolationDesign, Implementierung und Optimierung von APIs und Backend-Systemen mit Python?Frameworks wie primär FastAPI (oder Flask oder Django)Architektur und Implementierung von Nutzungsmessung, Abrechnungsintegration und Rate Limiting für Inference-EndpunkteAufbau und Wartung skalierbarer, fehlertoleranter Microservices für Datenverarbeitung und KI?IntegrationAufbau und Betrieb einer hochdurchsatzfähigen Proxy?/Routing?Schicht für KI?Modell?Serving?TrafficZusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Gestaltung der Systemarchitektur und Sicherstellung nahtloser SysteminteroperabilitätDesign von Telemetrie und Observability in die Plattform von Grund auf – strukturiertes Logging, Distributed Tracing, Metriken und AlertingImplementierung robuster CI/CD?Pipelines, Monitoring und Observability für hochperformante ProduktionssystemeVorantreiben technischer Entscheidungen zu Architektur, Datenmodellierung und TechnologieauswahlIdentifizierung von Performance-Engpässen und Vorantreiben von Verbesserungen in Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und LatenzEtablierung von Engineering?Standards für die Backend?Codebasis: Testing, Code?Review, CI/CD und Deployment?PraktikenSicherstellung von Best Practices für Sicherheit, Compliance und Wartbarkeit über den gesamten API?LebenszyklusEnge Zusammenarbeit mit dem ML?Infrastruktur?Team zur Integration mit Model?Serving?Systemen (z. B. NVIDIA Dynamo, vLLM, SGlang, TensorRT?LLM)Dein ProfilWir suchen einen Senior Backend Engineer / Python Developer mit umfangreicher Erfahrung im Aufbau und Betrieb von produktiven Backend?Systemen im großen Maßstab, ausgeprägten Fähigkeiten im System-Design und fundierter Expertise in verteilten Systemen und API?Entwicklung. Der ideale Kandidat verfügt über nachgewiesene Erfahrung mit Authentifizierungssystemen, Cloud?Infrastruktur und modernen Python?Entwicklungspraktiken.
Muss-KriterienAbschluss in Informatik, Software Engineering oder gleichwertige BerufserfahrungMindestens 5 Jahre Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Backend-Systemen in Produktion mit bedeutendem UmfangSehr gute Kenntnisse in Python mit fundiertem Wissen in asynchroner Programmierung, modernen Python?Tools und ProfilingKenntnisse in mindestens einer systemorientierten Sprache (Go, Rust, Java, C++)Bereitschaft, mit dem aktuellen Stack zu arbeiten, der Python (FastAPI) umfasstNachgewiesene Erfahrung im Design und der Wartung von REST APIs in ProduktionsumgebungenErfahrung mit REST, gRPC, WebSockets und SSE?Protokollen sowie Verständnis der Kompromisse zwischen ihnenErfahrung mit Webhooks in ProduktionsumgebungenSolides Verständnis von verteilten Systemen einschließlich Konsistenz, Fehlertoleranz, Nebenläufigkeit, Performance und NetzwerkenErfahrung mit Datenpipelines und Performance?OptimierungErfahrung im Design von Authentifizierungs? und Autorisierungssystemen (OAuth2, JWT, API?Key?Management, RBAC/ABAC)Erfahrung mit Cloud?Infrastruktur (AWS, GCP oder Azure)Erfahrung mit containerisierten Umgebungen (Docker)Erfahrung mit Container?Orchestrierung (Kubernetes)Verständnis von Datenbankdesign (SQL, ORMs) und Datenmodellierung im großen MaßstabFließende Englischkenntnisse (schriftlich und mündlich)Komfortable Zusammenarbeit in internationalen TeamsVon VorteilErfahrung mit Hochdurchsatz?, Niedriglatenz? oder Echtzeitsystemen (z. B. Message Queues, ereignisgesteuerte Architekturen)Vertrautheit mit generativer KI oder Large Language Models (z. B. Integration von KI?APIs, RAG?Workflows oder Vektordatenbanken)Kenntnisse moderner DevOps?PraktikenErfahrung mit Infrastructure as CodeKenntnisse von GitOps?WorkflowsErfahrung mit Observability?Tools (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry)Erfahrung mit ML?Serving?Infrastruktur (Model Server, GPU?Scheduling, Inference?Optimierung)Bereitschaft, bei Bedarf gelegentlich Frontend?Code zu bearbeiten oder dazu beizutragenErfahrung im Stress?/Load?Testing und der Bewert