Ai Sdlc Lead Engineer

Profil Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Software Engineering, Platform Engineering oder technischen Architektur-Rollen Nachgewiesene Verantwortung für komplexe Engineering-Workstreams Ausgeprägte praktische Programmierkenntnisse in Python Kenntnisse in mindestens einer Backend
- oder Systemsprache wie Go, Java, C, C++ oder Rust Tiefgreifende praktische Erfahrung mit KI-Coding-Agenten und LLM-gestützten SDLC-Workflows für große Codebasen Erfahrung mit KI-Coding-Agenten für technische Dokumentation und Engineering-Beschleunigung Gutes Verständnis von Open Stack-basierten Cloud-Software-Architekturen Kenntnisse in modularer Service-Dekomposition Erfahrung mit CI/CD-Pipelines Erfahrung mit Kubernetes-basierter Auslieferung und Plattform-Betrieb Fähigkeit, Senior Engineers in unklaren Umgebungen zu führen Fähigkeit, KI-Outputs zu hinterfragen und unvollständige Erkenntnisse in strukturierte, umsetzbare Engineering-Entscheidungen umzuwandeln Sicherer Umgang in hochverantwortlichen, vertraulichkeitssensiblen Unternehmensprogrammen Erfahrung mit Nachvollziehbarkeit, Rückverfolgbarkeit und Souveränitätsanforderungen in Unternehmensumgebungen Erfahrung mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline oder VS Code-basierten Extensions Kenntnisse von Open-Source-, Open-Weight
- oder chinesischen Coding-fähigen Modellen wie Deep Seek Coder, Qwen/Qwen-Coder, Code Gee X, Star Coder, Code Llama, Mistral oder ähnlichen Modellen Erfahrung mit agentischen und SDLC-Workflow-Komponenten wie Lang Graph, Open AI Agents SDK, Auto Gen, Llama Index, RAG-Pipelines, Evaluierungsschleifen und strukturierten Tool-Calling-Patterns Erfahrung mit Engineering-Umgebungen einschließlich Git Hub Enterprise, Git Lab, Jenkins, Argo CD, Helm, Docker, Kubernetes, privaten Package-Registries und terminal-nativen Automatisierungs-Workflows Fähigkeit, KI-gestützte SDLC-Patterns für Repository-Aufnahme, Code-Exploration, Service-Mapping, Build-Diagnose, Dokumentation und Engineering-Evidence-Generierung zu definieren und zu leiten Fähigkeit, die Analyse von Open Stack-basierten Control-Plane-Services, APIs, Abhängigkeiten, Integrationsflüssen und Build-Strukturen über mehrere Repositories und Teams hinweg anzuleiten Fähigkeit, KI-Entwicklungsplattformen, Coding-Agenten und genehmigte Modell-Stacks für sichere Unternehmens-Use-Cases zu evaluieren und zu operationalisieren Fähigkeit, Human-in-the-Loop-Kontrollen, Quality Gates, Prompt-Bibliotheken, wiederverwendbare Review-Patterns und Evidence-Standards für KI-generierte Engineering-Outputs zu etablieren Fähigkeit, Software Engineers und Plattform-Spezialisten im sicheren, effektiven Einsatz von KI-Tools zu coachen Fähigkeit, mit Architektur-, Security-, Dev Ops
- und Testing-Teams zu koordinieren Fähigkeit, für Senior Stakeholder geeignete Artefakte zu erstellen, einschließlich Übergangsrisiken, Service-Dekompositions-Ansichten, Codebase-Reife-Beobachtungen und empfohlenen Engineering-Maßnahmen Dein Profil Wir suchen einen hocherfahrenen AI-Assisted SDLC Lead / Senior Platform Engineer mit tiefgreifender Expertise in KI-gestützten Softwareentwicklungs-Workflows, Open Stack-basierten Cloud-Architekturen und unternehmensweiten Engineering-Praktiken. Der ideale Kandidat wird KI-gestützte Entwicklungsmuster leiten, komplexe Codebase-Analysen anleiten und Qualitätskontrollen für KI-generierte Engineering-Outputs etablieren. Muss-Kriterien Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Software Engineering, Platform Engineering oder technischen Architektur-Rollen Nachgewiesene Verantwortung für komplexe Engineering-Workstreams Ausgeprägte praktische Programmierkenntnisse in Python Kenntnisse in mindestens einer Backend
- oder Systemsprache wie Go, Java, C, C++ oder Rust Tiefgreifende praktische Erfahrung mit KI-Coding-Agenten und LLM-gestützten SDLC-Workflows für große Codebasen Erfahrung mit KI-Coding-Agenten für technische Dokumentation und Engineering-Beschleunigung Gutes Verständnis von Open Stack-basierten Cloud-Software-Architekturen Kenntnisse in modularer Service-Dekomposition Erfahrung mit CI/CD-Pipelines Erfahrung mit Kubernetes-basierter Auslieferung und Plattform-Betrieb Fähigkeit, Senior Engineers in unklaren Umgebungen zu führen Fähigkeit, KI-Outputs zu hinterfragen und unvollständige Erkenntnisse in strukturierte, umsetzbare Engineering-Entscheidungen umzuwandeln Sicherer Umgang in hochverantwortlichen, vertraulichkeitssensiblen Unternehmensprogrammen Erfahrung mit Nachvollziehbarkeit, Rückverfolgbarkeit und Souveränitätsanforderungen in Unternehmensumgebungen Erfahrung mit KI-Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline oder VS Code-basierten Extensions Kenntnisse von Open-Source-, Open-Weight
- oder chinesischen Coding-fähigen Modellen wie Deep Seek Coder, Qwen/Qwen-Coder, Code Gee X, Star Coder, Code Llama, Mistral oder ähnlichen Modellen Erfahrung mit agentischen und SDLC-Workflow-Komponenten wie Lang Graph, Open AI Agents SDK, Auto Gen, Llama Index