Senior AI-First Fullstack Engineer | Hybrid + Workation

Multiverse; Send; Híbrido; GBP 75.000 - 109.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Hybrid Work Model

Workation 10 Tage/Jahr

Office Berlin

Descripción de la vacante

StackFuel sucht einen Senior Fullstack AI Engineer (m/w/d) zur Gestaltung unserer adaptiven AI-first Lernplattform. Du arbeitest End-to-End von Datenbank bis Frontend und triffst eigenständig Architekturentscheidungen.

Du setzt neue Features im Learning Framework um, integrierst AI-Features (LLM-gestützt, adaptive Lernpfade) und baust interne Tools für Learning Coaches, Client Operations und Sales. Zusammenarbeit mit dem gesamten Engineering-Team ist zentral.

Formación

• 5+ Jahre Erfahrung in der Full-Stack-Entwicklung, inkl. Senior-Verantwortung.
• AI-first-Arbeitsweise; AI-Tools integral im Engineering-Alltag.
• Erfahrung mit LLM-APIs, Prompt-Design, Structured Outputs.
• End-to-End-Entwicklung mit Python (FastAPI/Django) und TS/React/Next.js.
• Sicherer Umgang mit PostgreSQL und Schema-Migrationen.
• Testing & CI (z. B. Pytest, GitHub Actions)
• Englisch verhandlungssicher; Deutsch auf B1–B2 vorteilhaft.

Responsabilidades

• Du entwickelst die adaptive AI-first Lernplattform End-to-End.
• Du setzt neue Features im Learning Framework um und balancierst Neu-/Weiterentwicklung.
• Du baust AI-Features in die Plattform ein (LLM-gestützte Lernbegleitung, adaptive Lernpfade).
• Du entwickelst interne Tools und KI-Automatisierungen für Teams.
• Du arbeitest eng mit Engineering, Content Engineering und Portfolio Leads zusammen.

Conocimientos

Full-Stack-Entwicklung

Architektur & Mentoring

AI-first Arbeitsweise

LLM-APIs

Teamwork & Zusammenarbeit

Herramientas

Python (FastAPI/Django)

TypeScript/React/Next.js

PostgreSQL

Docker

CI (GitHub Actions)

Descripción del empleo

StackFuel sucht einen Senior Fullstack AI Engineer (m/w/d) zur Gestaltung unserer adaptiven AI-first Lernplattform. Du arbeitest End-to-End von Datenbank bis Frontend und triffst eigenständig Architekturentscheidungen.

Du setzt neue Features im Learning Framework um, integrierst AI-Features (LLM-gestützt, adaptive Lernpfade) und baust interne Tools für Learning Coaches, Client Operations und Sales. Zusammenarbeit mit dem gesamten Engineering-Team ist zentral.