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Senior Backend Engineer - Core Engine / Decision Intelligence (m/w/d)

Taledo GmbH · Homeoffice

RemoteSeniorPosted 11 Sept 2026

What this role requires

10 requirements, read out of the advert rather than guessed from the job title:

Also mentioned, not required: performance, reliability, German, English. Worth having, but their absence is not what gets a CV filtered out.

See how often each of these is required across open backend roles in Europe.

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Job description

Unser Mandant entwickelt innovative Decision-Intelligence-Software für datengestützte Entscheidungen und komplexe betriebliche Abläufe. Das Ziel ist es, Organisationen dabei zu helfen, Abhängigkeiten transparent zu machen, Handlungsoptionen zu evaluieren und Entscheidungen zu treffen, deren Logik und Annahmen jederzeit nachvollziehbar sind. Dafür wird eine leistungsfähige Kerntechnologie aufgebaut, die strukturiertes Wissen, logisches Schlussfolgern (Reasoning), Planung und KI-Komponenten vereint.

Als Senior Backend Engineer konzipierst und baust du zentrale Kernkomponenten dieser Software. In enger Zusammenarbeit mit dem CTO und dem Engineering-Team übersetzt du technische Konzepte und Algorithmen in hochverlässliche Software, gestaltest Schnittstellen sowie Datenstrukturen und übernimmst die Verantwortung für Komponenten vom Entwurf bis hin zur Integration und Validierung.

Deine Challenges:

Kernentwicklung: Konzeption und Implementierung von Backend-Komponenten zur Abbildung von Abhängigkeiten, Evaluierung von Szenarien und Unterstützung von Reasoning- sowie Planungs-Workflows.

Architektur & APIs: Aufbau klarer APIs, Datenstrukturen und Schnittstellen für das nahtlose Zusammenspiel der Engine-Komponenten und zukünftige Erweiterungen.

Prototyp-Transformation: Überführung von Prototypen und algorithmischen Konzepten in wartbare, skalierbare Software (inkl. Fundierter Entscheidungen bezüglich Eigenentwicklung vs. Integration bestehender Tools).

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Qualität & Performance : Verantwortung für die Komponentenqualität durch automatisierte Tests, Benchmarks, Debugging und Profiling zur Sicherstellung von Korrektheit und Performance.

Nachvollziehbarkeit & Diagnostik: Entwicklung von Diagnosewerkzeugen und Strukturen, um Ergebnisse in Bezug auf Eingaben, Modellversionen und Annahmen jederzeit rückverfolgbar zu machen.

Produkt-Zusammenarbeit: Übersetzung von Kundenanwendungsfällen gemeinsam mit dem Produktteam in technische Akzeptanzkriterien und wiederverwendbare Kernverbesserungen.

Engineering Standards: Aktive Mitgestaltung von Code-Reviews, Dokumentationen sowie Build- und Deployment-Workflows für eine saubere Codebasis.

Ausbildung: Erfolgreich abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Mathematik, Software Engineering, Physik oder eine vergleichbare technische Qualifikation.

Backend-Expertise: Starke Programmierkenntnisse in mindestens einer Backend-Sprache (z. B. Python, Java, C++, Go oder Rust) sowie Erfahrung in der Arbeit mit bestehenden Codebasen.

Fundament: Solides Wissen in Algorithmen, Datenstrukturen, Softwaredesign und automatisiertem Testen.

Schnittstellen & Daten: Erfahrung im API-Design sowie in der Arbeit mit Datenspeicher- und Datenverarbeitungssystemen unter Berücksichtigung von Performance- und Verlässlichkeitsparametern.

Mindset: Fähigkeit, komplexe und unklare Problemstellungen eigenständig zu zerlegen, Alternativen zu bewerten und verlässliche Software-Inkremente zu liefern.

Kommunikation & Arbeitsweise: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift sowie Freude an schnellen, iterativen Entwicklungsschritten im Team.

Von Vorteil (kein MUSS):

Erfahrungen in mindestens einem der folgenden Bereiche sind ein Pluspunkt:

Graphbasierte Systeme oder Wissensrepräsentation

Planung, Terminierung (Scheduling) oder Optimierung

Rule Engines oder Constraint Solver

Integration von ML- / LLM-Komponenten

Überführung von Forschungsprototypen in den Produktionsbetrieb

Warum wir?

Technologischer Impact: Gestalte die Kerntechnologie in einer frühen Phase entscheidend mit.

Direkte Zusammenarbeit: Enge Abstimmung mit dem CTO und breite Mitgestaltungsmöglichkeiten über Komponentengrenzen hinweg.

Praktische Verantwortung: Hohes Maß an Autonomie und direkte Anwendung deiner Entwicklungen an realen, komplexen Entscheidungsproblemen.

Fachliche Vertiefung: Raum zur stetigen Weiterentwicklung deiner Expertise in den Zukunftsfeldern Reasoning, Planung und KI-Systeme.

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