Senior Software Engineer (m/w/d) – Backend / Platform / ML (bis 120k €)

Job Description

Crateflow ist das datengetriebene Gehirn für Supply Chains. Wir ersetzen das Excel-Planungschaos durch eine End-to-End AI-Plattform auf Azure, die Bestände und Nachfrage optimal synchronisiert. Indem wir uns direkt mit ERP-Systemen verbinden und jeden Artikel an jedem Standort analysieren, verwandeln wir komplexe Datenströme in klare Struktur.

Wir sind keine "AI-Hype-Bude", sondern ein VC-backed Scale-up mit etablierter Plattform und zahlenden SaaS-Kunden aus Handel und Fertigung, die uns weiterempfehlen. Unsere Software liefert keine bloßen Dashboards, sondern konkrete Bestell- und Allokationsentscheidungen, die Fehlbestände senken und Kapital freisetzen. Wir suchen jemanden, der Code liebt, der funktioniert, und der Bock hat, eine Architektur mitzugestalten, die echten Business-Impact liefert.

Geboren in der Cloud und getrieben von Daten: Wir digitalisieren nicht nur, wir automatisieren Entscheidungsprozesse intelligent. Jetzt geht es in den Rollout, und damit unsere ML-Modelle nicht nur klug sind, sondern auch zuverlässig skalieren, brauchen wir nicht irgendwen. Wir suchen so schnell wie möglich einen…

Senior Software Engineer (m/w/d) – Backend / Platform / ML (bis 120k €) in Vollzeit, bundesweit aus dem Homeoffice, einmal im Monat im Business Campus Worms

Deine Aufgaben

• Strategische System-Architektur: Du baust nicht einfach Features, du baust und verantwortest das Rückgrat von Crateflow. Du entwickelst den Backend- und Plattform-Kern (Python, Django REST) weiter und sorgst dafür, dass unsere Architektur auch morgen noch skaliert – von der ersten Zeile Code bis zum Deployment.
• Pipeline-Dompteur: Daten sind unser Treibstoff. Du designst, betreibst und vereinfachst unsere Daten- und ML-Pipelines. Du integrierst ERP-Quellen und sorgst dafür, dass unsere ML-Modelle (Time-Series, Forecasting) nahtlos in robusten Produktionsflows laufen (MLOps mit MLflow).
• Crateflow stabil halten: Während wir schnell wachsen, bist du der Fels in der Brandung. Du verantwortest Deployments im Kubernetes-Umfeld (AKS, Docker), automatisierst CI/CD (GitHub Actions) und baust ein Monitoring auf (Prometheus, Grafana), das uns Probleme meldet, bevor der Kunde sie sieht.
• Engineering-Kultur & Ownership: Du denkst Entwicklung nicht nur operativ, sondern strukturell. Du setzt technische Leitplanken, hast eine ausgeprägte „Can Do“-Mentalität, führst harte, aber faire Code Reviews durch und arbeitest mit einem erfahrenen Team auf Augenhöhe: Sparring statt Betreuung. Dein Ziel: Das technische Niveau des gesamten Teams permanent anheben. Gemeinsam mit uns lotest du die Möglichkeiten und Grenzen von KI-getriebenen Workflows aus und pushst sie ans Limit, sodass wir dem Industriestandard stets voraus sind. Du übernimmst Ownership für dein Backend, hinterfragst Requirements und gestaltest aktiv mit, was wir bauen und warum.

Dein Profil – Damit passt du zu uns:

• Substanz statt Buzzwords: Du hast mindestens 3–5 Jahre echte Erfahrung als Software Engineer. Du hast produktive Systeme nicht nur gesehen, sondern aufgebaut und gewartet. Dabei ging es dir nicht nur um die reine Entwicklung, sondern um den kompletten Lifecycle von Konzeption, Entwicklung und Deployment über Testing und Betrieb der Lösung. Dein GitHub-Account zeigt Leidenschaft, nicht nur Hausaufgaben aus dem Studium.
• Tech-Stack: Unabhängig von der konkreten Programmiersprache fühlst du dich in Container-Orchestrierung sowie moderner Cloud-Infrastruktur zu Hause.
• Qualitätsfanatiker mit Pragmatismus: Du liebst sauberen Code, Tests und Reviews. Aber du weißt auch, wann "gut genug" besser ist als "perfekt". Du weißt, wann schnelles Prototyping sinnvoll ist – und wann es Zeit ist, daraus einfach wartbare Software zu machen, die stabil läuft und unsere Kunden verlässlich begleitet.
• Systemdenker: Du verstehst, dass gutes Engineering mehr ist als das Bauen einzelner Features. Du hast Erfahrung mit Produktionssystemen und weißt, wie man Performance, Stabilität und Wartbarkeit in verteilten Systemen balanciert.
• Persönlichkeit: Hohe Eigenmotivation, analytische Schärfe und die Fähigkeit, technische Konzepte klar zu kommunizieren (Englisch fließend, Deutsch mindestens B2). Du hast "Founder-Mentalität" - du wartest nicht auf Aufgaben, du siehst Arbeit und erledigst sie.

Von Vorteil – wenn du zusätzlich mitbringst:

• Kundenerfahrung / Consulting: Du hast bereits im Kunden- oder Beratungsumfeld gearbeitet und weißt, wie man technische Lösungen in Kundensprache übersetzt.
• Branchennähe: Du kennst die Welt der Fertigung, des Handels oder der Logistik – und verstehst, wie unsere Kunden ticken und was ihre Supply-Chain-Herausforderungen sind.
• ML-Erfahrung: Du hast bereits mit ML-Pipelines oder Modell-Deployment gearbeitet (z. B. Time-Series-Forecasting, MLOps mit MLflow) und weißt, wie Machine-Learning-Komponenten stabil in Produktionssystemen laufen.

Was wir dir bieten – Warum sich Crateflow für dich lohnt:

• Gehalt, das deine Skills wertschätzt: Wir zahlen wettbewerbsfähig (€60.000 – €120.000), abhängig von deinem Skillset. Deine Leistung zahlt sich aus – transparent und fair.
• Impact statt Konzern-Politik: Du arbeitest direkt am Kernprodukt, triffst Architekturentscheidungen und prägst unseren Tech-Stack von Anfang an. Bei uns bist du kein Rädchen im Getriebe, sondern der Motor.
• Full Remote & flexibles Arbeiten: Du arbeitest bundesweit aus dem Homeoffice, egal ob Berlin, Hamburg oder München. Einmal im Monat kommen wir gemeinsam im Business Campus Worms zusammen. Dazu flexible Arbeitszeiten, die zu deinem Biorhythmus passen, und regelmäßige Off-Sites, um Erfolge gemeinsam zu feiern.
• Wachstum & Verantwortung: Ein High-Performance-Umfeld mit schnellen Feedback-Loops. In 2–3 Jahren kannst du perspektivisch die Lead-/Architekturverantwortung inkl. Mentoring und Ownership für ein kleines Teilteam übernehmen.
• Modernste Tools: Wir nutzen den "Good Stuff": Kubernetes, MLflow, Polars, Claude, Codex – und arbeiten auf MacBook Pros statt an ausgedienter Hardware. Keine Legacy-Systeme aus der Steinzeit, mit denen du kämpfen musst.
• Fitness & Verpflegung: Mit dem EGYM Wellpass trainierst du deutschlandweit in tausenden Studios, Schwimmbädern und Kursen – und im Büro wartet eine große Auswahl an Protein-Snacks (ESN, More) auf dich.

Hast du Bock auf echten Impact und sauberen Code? Bewirb dich jetzt – gerne unkonventionell. Schick uns deinen CV und unbedingt deinen GitHub-Link oder Beispiele von Projekten, auf die du stolz bist.

Dies ist ein Remote Job.

Requirements
Dein Profil – Damit passt du zu uns: • Substanz statt Buzzwords: Du hast mindestens 3–5 Jahre echte Erfahrung als Software Engineer. Du hast produktive Systeme nicht nur gesehen, sondern aufgebaut und gewartet. Dabei ging es dir nicht nur um die reine Entwicklung, sondern um den kompletten Lifecycle von Konzeption, Entwicklung und Deployment über Testing und Betrieb der Lösung. Dein GitHub-Account zeigt Leidenschaft, nicht nur Hausaufgaben aus dem Studium. • Tech-Stack: Unabhängig von der konkreten Programmiersprache fühlst du dich in Container-Orchestrierung sowie moderner Cloud-Infrastruktur zu Hause. • Qualitätsfanatiker mit Pragmatismus: Du liebst sauberen Code, Tests und Reviews. Aber du weißt auch, wann "gut genug" besser ist als "perfekt". Du weißt, wann schnelles Prototyping sinnvoll ist – und wann es Zeit ist, daraus einfach wartbare Software zu machen, die stabil läuft und unsere Kunden verlässlich begleitet. • Systemdenker: Du verstehst, dass gutes Engineering mehr ist als das Bauen einzelner Features. Du hast Erfahrung mit Produktionssystemen und weißt, wie man Performance, Stabilität und Wartbarkeit in verteilten Systemen balanciert. • Persönlichkeit: Hohe Eigenmotivation, analytische Schärfe und die Fähigkeit, technische Konzepte klar zu kommunizieren (Englisch fließend, Deutsch mindestens B2). Du hast "Founder-Mentalität" - du wartest nicht auf Aufgaben, du siehst Arbeit und erledigst sie. Von Vorteil – wenn du zusätzlich mitbringst: • Kundenerfahrung / Consulting: Du hast bereits im Kunden- oder Beratungsumfeld gearbeitet und weißt, wie man technische Lösungen in Kundensprache übersetzt. • Branchennähe: Du kennst die Welt der Fertigung, des Handels oder der Logistik – und verstehst, wie unsere Kunden ticken und was ihre Supply-Chain-Herausforderungen sind. • ML-Erfahrung: Du hast bereits mit ML-Pipelines oder Modell-Deployment gearbeitet (z. B. Time-Series-Forecasting, MLOps mit MLflow) und weißt, wie Machine-Learning-Komponenten stabil in Produktionssystemen laufen.