Software Engineer

Strategion GmbH; Saarbrücken; Vor Ort; EUR 55.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Strategion GmbH sucht einen Software Engineer in Saarbrücken, der an der Schnittstelle zwischen KI-Lösungen und Unternehmenssystemen arbeitet. Der Schwerpunkt liegt auf der robusten Integration von KI-Funktionalitäten in bestehende IT-Landschaften.

Zu den Aufgaben gehören die Entwicklung von Integrationslösungen, API-Entwicklung und die Nutzung moderner Cloud-Architekturen. Fundierte Berufserfahrung und Kenntnisse in Backend-Technologien sind Voraussetzung.

Qualifikationen

• Fundierte Berufserfahrung im Software Engineering mit Backend-Fokus.
• Erfahrung in der Entwicklung serviceorientierter Anwendungen.
• Verständnis moderner Cloud-Architekturen und containerisierten Umgebungen.

Aufgaben

• Entwicklung von Backend-orientierten Lösungen zur Integration von KI.
• Entwurf von Integrationslogiken zwischen KI und Unternehmenssystemen.
• Einsatz moderner Entwicklungspraktiken und Testing-Strategien.

Kenntnisse

Backend-Entwicklung

API-Entwicklung (REST)

Cloud-Architekturen (AWS, Azure)

Docker

Integrationsarchitekturen

Jobbeschreibung

Integration von KI in produktive Unternehmenssysteme

Standort: Saarbrücken

Als Software Engineer bei Strategion arbeitest du an der Schnittstelle zwischen KI-Lösungen und produktiven Unternehmenssystemen. Dein Schwerpunkt liegt nicht auf der Entwicklung von KI-Modellen selbst, sondern auf der robusten Integration, Stabilisierung und Skalierung von Anwendungen im realen Betrieb. Du entwickelst Backend-orientierte Lösungen, die KI-Funktionalitäten strukturiert in bestehende IT-Landschaften einbinden. Deine Arbeit endet nicht beim Prototyp, sondern in stabilen, übergabefähigen Systemen, die bei Kunden live angebunden und betrieben werden.

Du entwickelst Integrationslogiken zwischen KI-Komponenten und bestehenden Unternehmenssystemen wie ERP-, CRM- oder PLM-Lösungen. Dabei arbeitest du API-basiert, strukturierst Datenflüsse und stellst sicher, dass Anwendungen wartbar, skalierbar und sicher betrieben werden können. Du konzipierst serviceorientierte Backend-Architekturen, orchestrierst Prozesse und sorgst für eine saubere Einbettung in Cloud- oder Hybrid-Umgebungen.

Ein zentraler Bestandteil deiner Arbeit ist produktives Engineering. Du setzt moderne Entwicklungspraktiken strukturiert ein, nutzt KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge souverän und arbeitest effizient mit versionierten Deployments, Testing-Strategien und stabilen Build-Pipelines. Vibe Coding ist für dich kein Schlagwort, sondern ein professionelles Arbeitsinstrument.

Je nach Projekt arbeitest du entweder an kundenspezifischen Implementierungen oder an strategischen Produktbausteinen innerhalb unseres Engineering-Teams.

Was wir erwarten

Wir erwarten fundierte Berufserfahrung im Software Engineering mit klarem Backend- und Integrationsfokus. Erfahrung in der Entwicklung serviceorientierter Anwendungen, im Design von APIs sowie im Umgang mit Cloud-Infrastrukturen und containerisierten Umgebungen ist Voraussetzung. Du solltest Datenmodelle verstehen, Integrationsarchitekturen entwerfen und produktive Deployments sicher begleiten können.

Technologisch erwarten wir Erfahrung in mindestens einem etablierten Backend-Stack (z. B. Python, Java oder TypeScript/Node.js), sichere API-Entwicklung (REST), Verständnis moderner Cloud-Architekturen (z. B. AWS oder Azure), Containerisierung (z. B. Docker) sowie grundlegende Kenntnisse in DevOps- und MLOps-Strukturen. Kenntnisse in der Anbindung von Unternehmenssoftware und verteilten Architekturen sind ausdrücklich erwünscht.

KI steht hier nicht im Mittelpunkt der Modellentwicklung, dennoch musst du KI-Funktionalitäten verstehen und technisch korrekt integrieren können. Ein reines Frontend-Profil, reine UI-Orientierung oder rein akademische Forschung ohne produktiven Fokus passen nicht zu dieser Rolle. Ebenso suchen wir keine reinen Projektverwalter. Reine Absolventenprofile ohne relevante Berufserfahrung sind nicht vorgesehen.

Auch in dieser Rolle ist AI First Teil der Arbeitsweise. Du nutzt Large Language Models strukturiert zur Code-Analyse, Optimierung und Effizienzsteigerung. Gleichzeitig solltest du in der Lage sein, KI-Integrationen technisch fundiert zu bewerten und ihre Auswirkungen auf Systemarchitekturen realistisch einzuschätzen.