Applied AI & Backend Engineer (m/w/d)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Разработчик на стыке backend-инженерии и Applied AI в B2B-стартапе odacova (платформа корпоративного питания). Примерно 50% времени — Python-бэкенд и REST-API, 50% — data engineering и внедрение ML/LLM-моделей.

Задачи

• Разрабатывать и развивать backend-сервисы на Python
• Проектировать и реализовывать REST-API, модели данных и бизнес-логику
• Интегрировать внешние сервисы и интерфейсы
• Развивать data-driven BI-инструменты и функции анализа и отчётности на базе ИИ
• Интегрировать готовые модели и LLM-API в продуктив
• Разрабатывать собственные ML-модели на доменных данных
• Создавать и поддерживать автоматизированные тесты и техническую документацию
• Поддерживать деплой, мониторинг и CI/CD
• Анализировать логи и устранять ошибки в проде (без дежурств и 24/7)

Требования

• Высшее образование в области информатики, data science, бизнес-информатики или смежных MINT-специальностей
• Очень хорошее знание Python или сопоставимого backend-языка (Java, Kotlin, C# или Go) и готовность продуктивно работать на Python
• Практический опыт с REST-API, моделированием данных, Linux/Ubuntu и Git
• Прочные базовые знания в Machine Learning, генеративном ИИ и Large Language Models
• Первые практические применения ИИ (учёба, диплом, собственные проекты или работа)
• Готовность структурированно погружаться в продуктивные системы и новые технологии
• Очень хорошее знание немецкого и английского языков
• Дата сдачи диплома не более двух лет назад на момент начала работы (условие программы MID-Assistent)

Условия

• Неограниченный полный рабочий день, 40 часов в неделю
• Рабочее место в Дортмунде рядом с TU Dortmund
• Гибридный формат: два общих офисных дня в неделю
• Гибкий график
• 30 дней отпуска
• Зарплата 40 000–60 000 € брутто в год
• Перспектива виртуальных долей компании (VSOP)
• MacBook и iPhone для работы
• Структурированный онбординг и менторинг
• Регулярные командные форматы и короткие цепочки принятия решений

Навыки

• Python
• REST API
• Datenmodellierung
• Linux
• Ubuntu
• Git
• Machine Learning
• Generative KI
• Large Language Models
• LLM-APIs
• Docker
• CI/CD
• PostgreSQL
• Firestore
• Firebase
• Google Cloud
• Serverless
• Java
• Kotlin
• C#
• Go