Software Entwickler Jobs in Offenburg

Du verantwortest die Lösungsarchitektur in unseren Kundenprojekten: digitale Bauakte und Projektplattformen auf Microsoft 365, Fachanwendungen auf der Power Platform mit Azure SQL, Microsoft 365 Copilot und eigene KI-Agenten. Die Rolle ist nicht auf einen Kunden begrenzt.

Vermittlung von Kenntnissen zu: Daten, Prognosen, Wissensgewinnung und deren Umsetzung Datenaufbereitung und Datenbereitstellung Reporting und Optimierung von Prozessen Grundausbildung zu den Themen Software-Engineering und Anwendungsentwicklung Testen und Analysieren von technischen Lösungen sowie Evaluierung von bestehender Software

Analyse und Modellierung von Prozessen zur Identifikation von Automatisierungs- und Produktpotenzialen Planung und Umsetzung pragmatischer technischer Scriptinglösungen Produktentwicklung für den deutschen und internationalen Rechtsmarkt Beobachtung und Bewertung technologischer Trends im Bereich Legal Tech / Legal AI zur Weiterentwicklung der Innovationsstrategie

Design von KI-/ML-Plattformen unter Berücksichtigung bestehender Rahmenbedingungen (Governance-Anforderungen, Sicherheit, Skalierbarkeit und Interoperabilität; enge Abstimmung mit IT-Architektur, Datenschutz und Compliance) Entwicklung, Etablierung und Pflege von Standards und Richtlinien für den Einsatz von KI in der Stadtverwaltung (Datenmodelle, APIs/Events, Qualitäts- und Sicherheitsanforderungen, Monitoring, Betrieb, Open-Source-Strategie, Lieferantenbewertung) Mitwirkung an KI-Projekten vom Beratungsprozess über die Pilotierung bis hin zur Produktivsetzung und dem operativen Betrieb

Fachliche & Disziplinarische Führung: Du führst dein Team nach den Prinzipien der Servant Leadership. Du förderst die individuellen Stärken deiner Entwickler, begleitest sie bei ihrer Karriereentwicklung und schaffst ein Umfeld von psychologischer Sicherheit und hoher Innovationskraft. Technische Roadmap & Management-Verantwortung: Du erstellst eigenverantwortlich die langfristige technische Roadmap von STACKIT Data & AI Produkten. Hands-on Engineering: Du bist aktiv in die Softwareentwicklung eingebunden mit Hands-on Anteil. Du schreibst hochperformanten, concurrency-sicheren und sauberen Code in Go (Golang), und entwickelst Cloud-Native Services sowie Kubernetes-Operatoren.

Du lernst die Grundlagen der Informatik, Data Science, Künstlichen Intelligenz und BWL kennen. Zudem analysierst und interpretierst du Daten, entwickelst datenbasierte Lösungen für das Prozess- und Projektmanagement und setzt dich mit aktuellen KI-Trends auseinander.

Du verantwortest die technische Sicherheit unserer KI-Plattform auf Basis von Kubernetes und STACKIT. Du führst Threat Modeling und Risikoanalysen für neue KI-Anwendungen durch. Du begleitest Roll-outs mit Security Reviews und klaren technischen Empfehlungen. Du härtest Kubernetes-Umgebungen, zum Beispiel über RBAC, Network Policies, Pod Security Standards, Admission Control und Policy as Code. Du arbeitest mit bestehenden Policy-as-Code-Ansätzen, insbesondere Kyverno. Du sicherst die Software Supply Chain ab, zum Beispiel mit signierten Container Images, SBOMs, Schwachstellen-Scans, Trivy und Image Hardening.

Implementierung von Microsoft Copilot- und KI-Lösungen: Du entwickelst und implementierst KI-gestützte Anwendungen auf Basis von Microsoft 365, Microsoft Copilot, Copilot Agents und Agent Flows, optimierst Geschäftsprozesse und schaffst messbare Mehrwerte bei unseren Kunden.

Bewertung und Förderung moderner Software-Engineering-Technologien, -Tools und -Praktiken mit Schwerpunkt auf KI-gestützter Entwicklung, Automatisierung sowie Entwicklungsproduktivität Beratung von Entwicklungsteams in den Bereichen Softwarearchitektur, Java, APIs, Qualität, Observability und Cloud-native Entwicklung Vorantreiben der Einführung moderner Architekturansätze wie Microservices, ereignisgesteuerte Architektur, DDD und API-First-Design Mitwirkung an strategischen technischen Initiativen sowie Mitgestaltung der Zukunft der KI-gestützten und agentenbasierten Softwareentwicklung bei DACHSER

Mitgestaltung der Architektur eines verteilten Systems, das für eine große, heterogene Kundenbasis skalieren muss. Treffe fundierte Entscheidungen zum Technologie-Stack. Welche Agenten-Frameworks diesen als Basis, wie kommunizieren Agenten miteinander, wann ist ein Human-in-the-Loop-Check erforderlich und wann kann das System autonom handeln. Konzeption, wie Agenten auf Wissen zugreifen und es nutzen. Hier gehören RAG, Vektordatenbanken und vor allem die Genauigkeit der Informationsabfrage dazu; nicht nur das Aufsetzen einer Datenbank.

Entwicklung und Optimierung von KI-Anwendungen für Produktions- und Entwicklungsprozesse, Analyse großer Produktions-, Qualitäts- und Prozessdatensätze, Erstellung von Dashboards und Datenmodellen für datengestützte Entscheidungsfindung, Entwicklung von Machine-Learning-Modellen zur Qualitätsverbesserung, Automatisierung von Reporting und Datenanalyse, Umsetzung von Industrie-4.0- und Smart-Factory-Projekten, Digitalisierung von Produktions- und Geschäftsprozessen

Übernahme der Architekturverantwortung für KI-native Delivery-Vorhaben, von Problemklärung, Zielbild, Kontext und Annahmen bis zu nachvollziehbaren Architekturentscheidungen Gestaltung sicherer und flexibler Lösungsarchitekturen, in denen Menschen, KI-Systeme, Agenten, Daten, Tools und bestehende Anwendungen sinnvoll zusammenarbeiten Erarbeitung verständlicher Entscheidungsgrundlagen, Trade-off-Analysen und adressatinnengerechte Unterlagen für technische Teams, Auftraggeberinnen und Stakeholder*innen Validierung von Architekturannahmen durch Prototypen, technische Spikes, Evaluationen und frühe Delivery-Ergebnisse

In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, Machine Learning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data. In den Praxisphasen sammelst du Erfahrungen zum Beispiel in der Softwareentwicklung, Mess- und Prüftechnik, Fahrzeugentwicklung, Produktionsüberwachung und -steuerung oder IT-Netzwerkbetreuung, Netzwerkadministration und Datensicherheit.

In der Studienrichtung Künstliche Intelligenz sind darüber hinaus folgende Studienfächer wesentlich: Künstliche Intelligenz, Cloud Technologien, Machine Learning, Datenmanagement, Software-Architekturen für Big Data. In den Praxisphasen sammelst du Erfahrungen zum Beispiel in der Softwareentwicklung, Mess- und Prüftechnik, Fahrzeugentwicklung, Produktionsüberwachung und -steuerung oder IT-Netzwerkbetreuung, Netzwerkadministration und Datensicherheit.