Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Fullstack-Lösungen und transformiere komplexe Daten in wertvolle Insights.
- Unternehmen: Modernes Unternehmen in der Zeitarbeitsbranche mit einem kreativen und unterstützenden Team.
- Vorteile: Flexible Arbeitsmodelle, individuelle Entwicklungsmöglichkeiten und zusätzliche Gesundheitsangebote.
- Weitere Informationen: Gestalte deine Karriere in einem dynamischen Umfeld mit viel Gestaltungsspielraum.
- Warum dieser Job: Nutze KI-Tools und moderne Technologien, um echte Veränderungen in der Branche zu bewirken.
- Qualifikationen: Erfahrung in Fullstack-Entwicklung, Datenengineering und Cloud-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Über die Rolle
Wir bauen eine moderne Analytics- und Business-Intelligence-Lösung für die Zeitarbeitsbranche.
Dabei integrieren wir operative Daten aus verschiedenen ERP-Systemen in zuverlässige, kundenorientierte Erkenntnisse, analytische Workflows und wiederverwendbare Datenprodukte.
Dies ist keine klassische Rolle für Datenanalysten oder BI-Entwickler.
Wir suchen einen produktorientierten Fullstack-Engineer mit starkem Datenfokus, der komplexe ERP-Daten in validierte Datensätze, APIs und Dashboards verwandelt.
KI- und LLM-Tools sind zentral für unsere Arbeitsweise.
Wir erwarten jemanden, der KI-native Workflows nutzt, um schneller zu explorieren, parallel zu entwickeln und hochwertige Produktionslösungen zu liefern.
Ihre Aufgaben
Fullstack Product Engineering
Entwicklung von Backend-Services, APIs, internen Tools, UI-Admin-Oberflächen, Automatisierungen und Integrationen.
Daten-Pipeline & Modellierung
Ingestion, Validierung und Transformation von ERP-, API-, SQL- und Cloud-Daten; Abgleich von KPIs mit Datenquellen.
Kuratierte Datenprodukte
Erstellung validierter, analysebereiter Datensätze mit konsistenten Schemata für Reporting und Produktfeatures.
Cloud & Production Ownership
Betrieb zuverlässiger Cloud-Lösungen (vorzugsweise AWS), inklusive Monitoring, Fehlerbehandlung und Performance-Optimierung.
- Ihr Profil
- KI-Native Entwicklung
- Erfahrung mit Claude Code, Codex und agentenbasierten Workflows (über Git Hub Copilot hinaus).
- Sicherer Umgang mit Worktrees, Subagents, MCP, strukturierten Prompts und der Validierung von KI-generiertem Code.
- Software Engineering
- Fundierte Fullstack/Backend-Erfahrung, idealerweise mit Python und/oder Type Script.
- Erfahrung mit produktionsreifen Services, APIs, Versionskontrolle, Testing und Debugging.
- Data Engineering & Analytics
- Starke SQL-Kenntnisse, Erfahrung in Datenmodellierung und analytischen Schemata.
- Fähigkeit, komplexe operative Daten in präzise Metriken zu übersetzen.
- Cloud & Infrastruktur
- Praktische Erfahrung mit AWS (Storage, Datenbanken, Queues, Container, Serverless).
- Verständnis für Deployment, Sicherheit, Skalierbarkeit und Kostenmanagement.
- Was wir bieten
- Zusammenarbeit in einem wertschätzenden Team mit viel Gestaltungsspielraum.
- Individuelle Entwicklungsmöglichkeiten und strukturierte Einarbeitung.
- Flexible Arbeitsmodelle (Hybrid, Home-Office, mobiles Arbeiten).
- Modernes Tech-Stack und agile Arbeitsweisen.
- Zusätzliche Benefits wie betriebliche Altersvorsorge und Gesundheitsangebote.
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Senior AI-Native Fullstack Engineer (m/f/d) - Data & Analytics Arbeitgeber: Remotely
CarVia ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und einem attraktiven Provisionsmodell fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung durch vielfältige Weiterbildungsangebote, sondern bieten auch die hochwertigste Fahrzeugflotte Deutschlands. Werde Teil eines ehrgeizigen Teams, das gemeinsam an der Spitze der digitalen Mobilitätslösungen arbeitet und erlebe ein modernes Arbeitsumfeld, das auf schnelles Wachstum und Effizienz ausgerichtet ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior AI-Native Fullstack Engineer (m/f/d) - Data & Analytics erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Remotely zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior AI-Native Fullstack Engineer (m/f/d) - Data & Analytics mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior AI-Native Fullstack Engineer (m/f/d) - Data & Analytics bei Remotely gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Remotely entscheidend sein!
