Staff AI Backend Engineer (f/m/x)

Deine Aufgaben

Als Staff AI Backend Engineer verantwortest du das technische Rückgrat unserer Decision-Intelligence-Plattform und die Architektur, die sie skalierbar macht. Du gibst die Richtung vor, wie wir skalierbare Backend-Servicesbauen, die unsere Forecasting- und Optimierungsmodelle, unsere agentischen Workflows und unseren semantischen Data Layer produktiv nutzbar machen. Du arbeitest AI-first: Claude Code oder vergleichbare CLIs, MCPs und eigene Skills sind dein Standard-Toolkit – und du legst fest, wie das restliche Team sie einsetzt. Du denkst nicht nur in Endpoints und Datenbanken, sondern in Kundennutzen, Produktwirkung und Adoption – und du stärkst konsequent das System, statt nur die jeweilige Aufgabe zu lösen.

• Mit ausgeprägtem Produktdenken gibst du die technische Richtung vor: Du definierst, wie wir Feature-Adoption messen, instrumentierst Nutzungsmuster und steuerst die Roadmap gemeinsam mit Product und FDE – verantwortlich für Outcomes, nicht für Output.
• Skalierbare Backend-Services in Python (FastAPI, Pydantic) für Agent-Workflows, Forecasting und Replenishment liegen in deiner Hand: Du architektierst, baust und betreibst sie – inklusive der Entscheidungen, Trade-offs und Standards dahinter.
• Saubere API- und Service-Contracts zwischen Plattform, Agents, ML-Modellen, Frontend und Kundensystemen (ERP, BI, Planning-Tools) werden von dir designt – mit Robustheit, Observability und Zuverlässigkeit als erstklassigen Eigenschaften.
• Unser semantischer Data Layer – die Grundlage für präzise Forecasts und exakte Agent-Antworten – gehört dir: PostgreSQL-Modellierung, dbt-Transformationen, Pipelines, Caching und Retrieval, gebaut für Skalierung über Kunden und Use Cases hinweg.
• Wie wir LLM- und Agent-Systeme ins Backend integrieren, definierst du: Tool Use, Function Calling, RAG-Pipelines, Eval-Frameworks, Guardrails und Production-Deployment – du setzt die Patterns und Qualitätsstandards, gegen die das Team baut.
• Das Vorantreiben unserer AI-first-Engineering-Kultur ist zentral: Claude Code, AI-gestützte Entwicklung und Subagents sind Teil deines täglichen Toolkits, und du entwickelst unser internes Setup weiter (CLAUDE, Hooks, Skills, Plan-/Execute-/Review-Loop, Plugins, Docs), damit das Team schneller und sicherer liefert.
• Mehrdeutige Business- und Kundenanforderungen übersetzt du gemeinsam mit FDEs und Product in eine kohärente technische Strategie und triffst pragmatische Trade-offs zwischen Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit – klar erklärt für technische wie nicht-technische Stakeholder.
• Du prototypst schnell und nah am Nutzer, bringst Ideen innerhalb von Tagen in die Hände von FDEs und Kunden, holst eigenständig Feedback ein, iterierst am echten Workflow und entscheidest anhand der tatsächlichen Nutzung, was gehärtet und ausgerollt wird.
• Durch Code- und Design-Reviews, Mentoring, Dokumentation und Standards hebst du das Engineering-Niveau – du entwickelst die Menschen um dich herum weiter und machst das System über die Zeit widerstandsfähiger.

Dein Profil

• 8+ Jahre als Backend-, Software- oder AI Engineer in einem produktorientierten Umfeld, mit nachweisbarer Erfahrung darin, Design und Delivery komplexer Systeme zu leiten – idealerweise im Produkt- oder SaaS-Kontext; Startup-Erfahrung (0→1) sehr willkommen.
• Größere Teile einer Tech-Organisation lagen end-to-end in deiner Hand: bedeutende Services, Domains oder Plattformbereiche – von Architektur und Delivery bis Betrieb, Reliability und On-Call, nicht nur einzelne Features.
• Tiefe Backend-Expertise über Python (FastAPI, Pydantic), sauberes und langlebiges API-Design, asynchrone Programmierung, PostgreSQL und Redis, Docker sowie ausgereiftes CI/CD – auf einem Niveau, auf dem du Standards definierst statt ihnen zu folgen.
• Bewährt in agilen, schnellen Teams: In Sprints, iterativem Shipping und kontinuierlichem Feedback hältst du die Qualität hoch, während du schnell lieferst.
• Nachgewiesene technische Leadership: Du hast die Architektur nicht-trivialer Systeme verantwortet, folgenreiche Trade-offs getroffen und mehrere Engineers durch Ambiguität geführt – ohne formale Weisungsbefugnis.
• Ein ausgeprägtes Produktdenken treibt dich an: nicht nur „Wie baue ich das?