Senior Backend Engineer (LLMs & API-Architektur)(m / w / d)

Einleitung Wer wir sind Ditenso ist als Beratungsunternehmen für Corporate Real Estate & Facility Management Software (z. B. Planon) bekannt. Doch der Markt entwickelt sich rasant : Datenmanagement wird zum entscheidenden Faktor für CRE & FM-Teams. Viele Unternehmen haben aktuell kein strukturiertes Datenmanagement, kämpfen mit fragmentierten Prozessen und setzen auf ineffiziente manuelle Arbeit. Daher bauen wir ein Tech-Spin-Off , das LLM-gestützte, API-first Datenmanagement-Services für Corporate Real Estate & Facility Management entwickelt. Wir nutzen AWS für Storage & Computing, LLMs für Dokumentenverarbeitung und No-Code für schnelle UIs. Jetzt suchen wir einen Lead Full-Stack Engineer (m / w / d) , der unsere technische Architektur mitgestaltet. Aufgaben Deine Rolle : Aufbau skalierbarer APIs & Microservices (AWS API Gateway, FastAPI, GraphQL) Integration von LLMs zur automatisierten Vertragsabstraktion (OpenAI, LangChain) Anbindung an IWMS-Systeme (z. B. Planon) zur Übertragung extrahierter Vertragsdaten CI / CD & Deployment (Terraform, Docker, GitHub Actions) Qualifikation Dein Profil : Erfahrung in Backend-Entwicklung (Python, FastAPI, AWS) Kenntnisse in LLM-Integrationen (OpenAI, LangChain) Erfahrung mit Datenbanken (PostgreSQL, DynamoDB) Nice-to-have : Erfahrung mit IWMS-Systemen (Planon, Yardi) Standort : Remote oder DACH-Region Dein Tech-Stack Backend & Infra : AWS (S3, Lambda, API Gateway, RDS), Python (FastAPI), Node.js AI & Data : LLMs (GPT, Claude, Open-Source), Vektor-Datenbanken (Weaviate, Pinecone) Benefits Warum Ditenso / unser Tech Spin-Off? Early-Stage Impact – Du baust das Tech-Fundament von Tag 1 an mit Equity & attraktive Vergütung – Wir haben ein attraktives Vergütungspaket mit Beteiligungsprogramm für Early Joiners State-of-the-Art Tech – LLMs, AI, Cloud, Serverless, Automatisierung Flexible Arbeitszeiten und großzügige Home-Office Regelungen Noch ein paar Worte zum Schluss Interesse? Schreib uns! Schick uns dein GitHub / LinkedIn