Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle technische Ansätze für KI-basierte Produkte und arbeite direkt mit Kunden zusammen.
- Unternehmen: ENDGAME, ein innovatives Unternehmen für KI-gestützte Beratung und Produktentwicklung.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, bis zu 22 Tage Urlaub, hochwertige Ausstattung und Lernbudget.
- Weitere Informationen: Remote-first Arbeitsumgebung mit hervorragenden Karrierechancen und gelegentlichen Reisen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden Projekten mit echtem Einfluss.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und 3 Jahre in Architekturentscheidungen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Über ENDGAME
ENDGAME ist eine KI-native Beratungs- und Produktentwicklungsfirma. Kleine, erfahrene Teams, unterstützt durch speziell entwickelte KI-Tools, liefern Strategie und Umsetzung zu Software-Unternehmensökonomien. Wir helfen Unternehmen, herauszufinden, wo KI echten Wert bringt, beweisen, dass es funktioniert, und skalieren die Ergebnisse in der gesamten Organisation.
Die Rolle
Sie entwerfen technische Ansätze für KI-first Unternehmensprodukte. Sie treffen Architekturentscheidungen, die Fähigkeit, Kosten, Risiko und Zeit abwägen. Sie helfen Teams, das zu bauen, was Sie entworfen haben. Dies ist praktisch. Sie müssen Code schreiben, Prototypen erstellen und Pull-Requests überprüfen, wenn nötig. Sie übergeben keine Diagramme.
Sie arbeiten direkt mit Kunden zusammen. Sie lernen deren Systeme kennen, erklären Kompromisse und empfehlen Lösungen, die zu ihren Einschränkungen passen.
Was Sie tun werden
- Verstehen: Bestehende Landschaft von Fähigkeiten, Geschäftsprozessen und Dienstleistungen kartieren, um ein vollständiges Verständnis des Produkts zu erlangen.
- Entwerfen: Systemarchitekturen erstellen – Komponenten, Integrationen, Datenflüsse, Infrastruktur. Technologien basierend auf dem auswählen, was funktioniert, nicht was neu ist. Kosten gegen Geschwindigkeit, Risiko gegen Fähigkeit abwägen und dann empfehlen. Leistungsziele festlegen: Antwortzeiten, Betriebszeit, Lastkapazität, Wiederherstellung.
- Bauen: Code schreiben, um Designs zu testen, bevor Teams sich verpflichten. Prototypen erstellen, um Annahmen frühzeitig zu überprüfen. Code überprüfen, um Probleme vor der Produktion zu erkennen.
- Leiten: Ingenieure während der Implementierung unterstützen. Technische Entscheidungen treffen, wenn der Weg unklar ist. Anderen beibringen, wie man über Architektur nachdenkt. Entscheidungen dokumentieren, damit andere das, was Sie gebaut haben, warten können.
- Kundenarbeit: Bestehende Systeme, Einschränkungen und Anforderungen kartieren. Geschäftliche Bedürfnisse in technische Pläne umwandeln. Optionen in einfachen Begriffen erklären. Systeme nach dem Start überprüfen und Verbesserungen empfehlen.
- Risiko managen: Sicherheit, Compliance und Betrieb vor dem Bau bewerten. Für regulierte Umgebungen entwerfen. Fehlerpunkte identifizieren und darum herum entwerfen.
Werkzeuge & Methoden
- Architektur: Systemdesign, API-Design, Infrastruktur als Code
- Cloud: AWS, Azure, GCP; Vorliebe für serverless/edge (Cloudflare Workers, Durable Objects)
- AI/ML: Modellintegration, Azure OpenAI, AWS Bedrock, benutzerdefinierte Bereitstellungen
- Dokumentation: ADRs, Entwurfsdokumente, Runbooks, technische Spezifikationen
- Zusammenarbeit: Direkte Kundenworkshops, technische Präsentationen, Abstimmung mit Stakeholdern
Erforderliche Fähigkeiten
- 8+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung; 3+ Jahre Erfahrung in Architekturentscheidungen
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP)
- Kenntnisse moderner Infrastruktur: Container, serverless, Infrastruktur als Code
- Erfahrung mit AI/ML-Integration: Modelle in Anwendungen, Datenpipelines, Überwachung, Latenz, Versionierung
- Erfahrung im Unternehmensumfeld: Sicherheit, Compliance, Legacy-Integration, Datenverwaltung
- Fähigkeit, technische Konzepte gegenüber Führungskräften zu erklären und geschäftliche Einschränkungen gegenüber Ingenieuren
- Aktuelle Programmierkenntnisse in Produktionsumgebungen
Wünschenswert
- Erfahrung in regulierten Branchen (Gesundheitswesen, Finanzen, Regierung)
- Erfahrung mit AI/ML-Plattformen (Azure OpenAI, AWS Bedrock, benutzerdefinierte Bereitstellungen)
- Kostenmanagementfähigkeiten: Cloud-Ausgaben, Build vs. Buy-Analyse, Gesamtkosten des Eigentums
- Hintergrund in Edge-Computing, IoT oder verteilten Systemen
Vorteile und Leistungen
- Wettbewerbsfähiges Gehalt + Bonus.
- Bis zu 22 Tage PTO; Feiertage (standortabhängig); hochwertiger Laptop + Werkzeuge; Lernbudget; umfangreiche KI-Tools.
- Remote-first (GMT-1 bis GMT+4) mit gelegentlichen Reisen.
Der Prozess
Einander kennenlernen (30m) Technische Diskussion (45m) Systemdesign-Sitzung (60–90m) Angebot → Keine Architektur-Astronauten. Keine Trivia.
Forward Deployed Architect Arbeitgeber: endgame
Endgame ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Ingenieure an bedeutenden Projekten arbeiten können. Mit einem starken Fokus auf AI-native Entwicklung und modernsten Coding-Tools ermöglicht Endgame seinen Mitarbeitern, täglich 15-20 Releases durchzuführen und dabei ihre Fähigkeiten kontinuierlich zu erweitern. Die Unternehmenskultur fördert Zusammenarbeit und Kreativität, während attraktive Vorteile wie wettbewerbsfähige Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten dazu beitragen, dass sich die Mitarbeiter geschätzt und unterstützt fühlen.
