Full Stack Engineer

Über Nooxit

Nooxit entwickelt die nächste Generation der KI-gestützten Automatisierung von Finanzprozessen für mittelständische und große Unternehmen. Unsere Software nutzt modernes Deep Learning und NLP, um Finanzteams von sich wiederholenden Dokumentenerfassungen, manuellen Compliance-Berichten und mühsamen Buchhaltungsaufgaben zu befreien – damit sie Zeit sparen, Betrug verhindern und die lokalen Finanzvorschriften weltweit einhalten können. Gegründet im Jahr 2019 und von Investoren unterstützt, sind wir ein Remote-First-Unternehmen mit Hauptsitz in Berlin und zusätzlichem Raum im Raum Köln. Unser diverses Team bringt Hintergründe aus Beratung, Venture Building, autonomem Fahren, Raumfahrttechnologie und kognitiver Wissenschaft mit. Zu unseren Kunden gehören internationale Mittelstands- und Unternehmensunternehmen aus verschiedenen Sektoren.

Die Rolle

Wir suchen einen Full Stack Engineer, der Dinge bauen möchte, die wichtig sind – jemand, der sowohl beim Entwerfen einer sauberen API als auch beim Bereitstellen eines polierten Frontend-Features gleichermaßen wohlfühlt und der wirklich daran interessiert ist, ob die KI dahinter tatsächlich richtig funktioniert. Unser Produkt trifft kritische finanzielle Entscheidungen für Unternehmenskunden, daher ist Genauigkeit kein Nice-to-Have – sie ist alles. Wir wollen jemanden, der besessen von Beobachtbarkeit ist: Wenn die KI den falschen Posten extrahiert, eine Transaktion falsch klassifiziert oder im Laufe der Zeit an Vertrauen verliert, möchten Sie es wissen, bevor es jemand anderes tut. Sie werden die Systeme entwickeln, die die Leistung des Modells messen, sichtbar machen und verbessern – von Evaluierungspipelines und Genauigkeits-Dashboards bis hin zu Echtzeitwarnungen zur Vorhersagequalität. Sie werden über den gesamten Stack hinweg arbeiten, um cloud-native Anwendungen zu entwickeln, zu verbessern und zu skalieren, während Sie sicherstellen, dass wir immer ein klares, datengestütztes Bild davon haben, wie unsere KI in der Praxis funktioniert. Sie werden echte Verantwortung, kreative Freiheit und die Möglichkeit haben, sowohl das Produkt als auch die Engineering-Kultur zu gestalten, während wir wachsen.

Aufgaben

• Entwerfen und Erstellen hochverfügbarer, skalierbarer Cloud-Anwendungen von Ende zu Ende
• Entwicklung neuer Funktionen und Mikrodienste innerhalb unserer bestehenden Infrastruktur
• Aufbau und Pflege der Beobachtungsinfrastruktur für unsere KI-Systeme – Genauigkeits-Dashboards, Leistungsüberwachung, Anomalieerkennung und Warnungen zur Vorhersagequalität
• Entwurf und Wartung von Evaluierungspipelines, die kontinuierlich die Modellgenauigkeit über Dokumenttypen, Randfälle und Kundenumgebungen messen
• Definition und Verfolgung wichtiger Leistungskennzahlen – Präzision, Rückruf, Vertrauensschwellen, Driftindikatoren – und deren Umsetzung in umsetzbare Ingenieurarbeiten
• Instrumentierung unserer Dienste mit strukturiertem Logging, Tracing und Metrik-Sammlung, um vollständige Sichtbarkeit darüber zu gewährleisten, wie unsere KI in der Produktion funktioniert
• Verbesserung und Refactoring bestehender Dienste hinsichtlich Leistung, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit
• Schreiben von sauberem, testbarem, gut dokumentiertem Code und Teilnahme an durchdachten Code-Reviews
• Enger Austausch mit Produkt-, Datenwissenschafts- und anderen Ingenieuren, um bedeutende Verbesserungen zu liefern
• Beitrag zu Engineering-Praktiken, Werkzeugen und Architekturentscheidungen

Anforderungen

Was wir suchen

• Starke Kenntnisse in Python und TypeScript
• Solide Erfahrung mit Docker, Git und cloudbasierten Entwicklungsabläufen
• Vertrautheit mit SQL-Datenbanken (PostgreSQL bevorzugt)
• Erfahrung mit oder Bereitschaft, mit Pytest, CI/CD-Pipelines, Kubernetes, Terraform, Helm zu arbeiten
• Komfort beim Arbeiten über Backend und Frontend – Sie müssen kein Experte in beiden Bereichen sein, aber Sie sind neugierig und bereit zu lernen
• Erfahrung mit Testpraktiken und einer qualitätsorientierten Denkweise
• Eine echte Leidenschaft für KI-Genauigkeit und Beobachtbarkeit – Sie sind die Art von Person, die verstehen möchte, warum ein Modell etwas falsch gemacht hat, ein Dashboard erstellt, um es zu verfolgen, und eine Warnung einrichtet, damit es nicht stillschweigend erneut passiert
• Komfort mit Metriken und Datenanalyse – Sie denken in Bezug auf Präzision, Rückruf, Fehlerquoten und Vertrauensverteilungen, nicht nur "es scheint zu funktionieren"
• Proaktiv, kommunikativ und komfortabel beim autonomen Arbeiten in einem Remote-Team
• Fähigkeit, innerhalb von 2 Stunden +/- der europäischen Zeitzone zu arbeiten.

Bonuspunkte

• Frühere Erfahrung in einem Startup oder schnelllebigen Umfeld
• Praktische Erfahrung im Aufbau von Evaluierungspipelines, Genauigkeitsbenchmarks oder Überwachung für ML/AI-Systeme in der Produktion
• Erfahrung mit Beobachtungswerkzeugen und -praktiken (z.B. Prometheus, Grafana, Datadog, OpenTelemetry, strukturiertes Logging, verteiltes Tracing)
• Vertrautheit mit Konzepten von ML-Metriken – Verwirrungsmatrizen, F1-Scores, Kalibrierungskurven, Datenabdrift-Erkennung, A/B-Tests
• Erfahrung an der Schnittstelle von Engineering und Datenwissenschaft, die hilft, die Modellqualität in messbare Produkteergebnisse zu übersetzen
• Interesse an AI/ML-Anwendungen oder Fintech
• Erfahrung in der Mentoring anderer Ingenieure oder bei der Mitgestaltung von Engineering-Prozessen

Vorteile

Was wir bieten

• Vollständig remote – arbeiten Sie von überall auf der Welt
• Flexible Arbeitszeiten – uns interessiert das Ergebnis, nicht die geleisteten Stunden
• Wettbewerbsfähiges Gehalt mit Spielraum für Wachstum, während das Unternehmen skaliert
• Ein offenes, diverses und internationales Team, das Zusammenarbeit und Neugier schätzt
• Die Chance, mit renommierten Unternehmenskunden zu arbeiten und zu helfen, was die nächste Kategorie der Finanzautomatisierung werden könnte
• Echte Verantwortung und Einfluss auf die Produkt- und Engineering-Richtung