<div class="show-more-less-html__markup show-more-less-html__markup--clamp-after-5 relative overflow-hidden"> aiomatic entwickelt einen digitalen Wartungsassistenten, der ungeplante Stillstände durch Predictive Maintenance reduziert. Dafür analysieren wir kontinuierlich Maschinendaten, erkennen Anomalien frühzeitig und benachrichtigen Teams mit klarem, umsetzbarem Kontext.<br/><br/>‍<br/><br/>Als Teil des Teams Application Engineering übernimmst du die Verantwortung für die Grundlagen unserer Datenspeicherung und unseres Data Warehouses (Schemas, Performance, Zuverlässigkeit und Zugriffsmuster) und entwickelst zugleich produktionsreife Backend-Services und RESTful APIs, die unsere Kundenapplikation sowie Workflows zur Anomalie-Analyse und -Review unterstützen.<br/><br/><strong>Standort:</strong> (hybrid). Du musst in pendelbarer Entfernung zu Hamburg wohnen, da ein wöchentlicher On-site Tag Teil der Rolle ist.<br/><br/>Start: Ab sofort<br/><br/><strong>Diese Aufgaben erwarten Dich: </strong>‍<br/><br/><ul><li>Ownership Data Storage: Verantwortung für die Grundlagen unserer DataStorageSchicht, inkl. SchemaDesign, Migrationen, PerformanceTuning und Zuverlässigkeit.</li><li>Data Modeling: Entwurf klarer, skalierbarer Schemas und Data Marts für Analytics und Produkt Use Cases.</li><li>Backend Services: Entwicklung von BackendServices, die storagebasierte Fähigkeiten für das Produkt bereitstellen.</li><li>RESTful APIs: Design, Implementierung und Betrieb von APIs mit stabilen Verträgen, Versionierung und guter Observability.</li><li>Quality &amp; Operations: Verbesserung von Testabdeckung, Performance und Zuverlässigkeit durch Monitoring und durchdachtes Alerting.</li><li>Collaboration: Enge Zusammenarbeit mit Product und Engineering, um Anforderungen in robuste Daten und API Lösungen zu übersetzen. <br/><br/></li></ul><strong>Diese Qualitäten Führen Dich Zum Erfolg<br/><br/></strong><ul><li>Erfahrung: 5+ Jahre professionelle Softwareentwicklung, davon ein wesentlicher Anteil im Data Engineering.</li><li>Kernkompetenzen: Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL.</li><li>Data Storage: Handson Erfahrung in der Ownership einer Datenbank oder eines Warehouses (SchemaDesign, Performance, Reliability, Zugriffsmuster).</li><li>Warehouse: Erfahrung mit analyticsorientierter Speicherung und Modellierung (z. B. Data Marts) sowie pragmatischer Blick auf Kosten und Performance.</li><li>Backend: Erfahrung im Bau von BackendServices mit Python.</li><li>Datenbankschicht: Praxis mit ORMTools, insbesondere SQLAlchemy.</li><li>APIs: Sehr gute Erfahrung im Design und in der Implementierung RESTful APIs.</li><li>Fundamentals: Solides Verständnis von Best Practices in Software Engineering, Testing und Betrieb in Produktion.<br/><br/></li></ul>Jetzt bewerben </div>