Aus Daten werden Lösungen. Aus Ideen werden Prototypen.
Du möchtest nicht nur bestehende Software weiterentwickeln, sondern aus realen industriellen Herausforderungen neue technische Lösungen entstehen lassen? Du verbindest sehr gute Python- und Backend-Kenntnisse mit Erfahrung in Data Engineering, Data Science und künstlicher Intelligenz?
Dann entwickle mit uns datenbasierte Anwendungen, Prototypen und Demonstratoren – gemeinsam mit Industrieunternehmen, Technologiepartnern, Start-ups und Forschungseinrichtungen.
Über den Smart Systems Hub
Der Smart Systems Hub in Dresden ist ein Innovationszentrum für die digitale und vernetzte Industrie. Wir bringen unterschiedliche technologische und fachliche Kompetenzen zusammen, um aus Ideen praktisch erprobbare Lösungen zu entwickeln.
In Co-Innovationsprojekten, Design Sprints, Hackathons und Rapid-Prototyping-Formaten arbeiten wir an konkreten Herausforderungen aus Produktion und Industrie. Dabei verbinden wir Softwareentwicklung, Daten, künstliche Intelligenz, Sensorik, Hardware und Cloud-Technologien zu funktionierenden Gesamtlösungen.
Aufgaben
Deine Rolle
Als Python Software Engineer entwickelst du die technische Grundlage unserer datenbasierten und KI-gestützten Lösungen. Dein Schwerpunkt liegt auf Python, Backend-Entwicklung, Data Engineering und Data Science.
Du begleitest Projekte von der ersten technischen Einordnung über die Architektur und Implementierung bis zum funktionsfähigen Prototyp. Dabei arbeitest du nicht in einem dauerhaft festgelegten Produktkontext, sondern an wechselnden industriellen Fragestellungen mit unterschiedlichen Partnern, Datenquellen und technischen Rahmenbedingungen.
Du bewertest, was technisch machbar und sinnvoll ist, triffst pragmatische Architekturentscheidungen und sorgst dafür, dass auch schnell entwickelte Lösungen auf einer professionellen Softwarebasis stehen.
Deine Aufgaben
- Du entwickelst modulare und wartbare Backend-Anwendungen, APIs, Datenservices und Integrationskomponenten mit Python.
- Du konzipierst cloudbasierte Software- und Datenarchitekturen und verbindest Backend-, Daten-, KI-, Edge- und Cloud-Komponenten zu funktionierenden Gesamtsystemen.
- Du entwickelst robuste Datenpipelines sowie ETL- und ELT-Prozesse für Maschinen-, Sensor-, Bild-, Ereignis- und Zeitreihendaten.
- Du integrierst geeignete Cloud-Services, Datenbanken, Speicher- und Streaming-Technologien und stellst Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und Verfügbarkeit sicher.
- Du analysierst Daten, entwickelst geeignete Merkmale und setzt Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze prototypisch um.
- Du bewertest Datenqualität, Modellgüte, technische Machbarkeit und die Grenzen datenbasierter Lösungsansätze.
- Du entwickelst und integrierst Computer-Vision-Lösungen, beispielsweise für visuelle Qualitätskontrolle, Condition Monitoring oder Predictive Maintenance.
- Du gestaltest Hardware-Software-Architekturen mit, in denen Kameras, Sensorik, Edge-Systeme, Datenpipelines, Cloud-Komponenten und KI-Modelle zusammenspielen.
- Du entwickelst gemeinsam mit unseren Partnern in Design Sprints, Hackathons und Co-Innovationsprojekten funktionsfähige Prototypen und Demonstratoren.
- Du sicherst die Qualität deiner Lösungen durch strukturiertes API-Design, automatisierte Tests, Code Reviews, Versionsverwaltung, Containerisierung, CI/CD und nachvollziehbare Dokumentation.
Qualifikation
Das bringst du mit
- Sehr gute und in Projekten nachgewiesene Python-Kenntnisse sowie belastbare Erfahrung in der professionellen Backend- oder Softwareentwicklung.
- Fundierte Kenntnisse im Data Engineering und praktische Erfahrung mit Datenpipelines, Datenintegration sowie ETL- oder ELT-Prozessen.
- Gute Kenntnisse in Data Science, explorativer Datenanalyse, statistischen Methoden und der Bewertung datengetriebener Modelle.
- Projekterfahrung mit Computer Vision, Bildverarbeitung oder vergleichbaren Machine-Learning-Anwendungen.
- Erfahrung mit relationalen, nicht relationalen oder Time-Series-Datenbanken und der Verarbeitung strukturierter sowie unstrukturierter Daten.
- Erfahrung mit Cloud-Architekturen und Cloud-Services, idealerweise im AWS-Umfeld.
- Sicheres Verständnis moderner Softwarearchitektur- und Entwicklungsstandards, beispielsweise Clean Code, Testing, API-Design, Git, Docker und CI/CD.
- Verständnis für das Zusammenspiel von Software, Daten, KI, Sensorik und Hardware in technischen Gesamtsystemen.
- Ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Data Engineering, Software Engineering, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder einer vergleichbaren Fachrichtung – alternativ eine einschlägige Ausbildung oder ein anderer überzeugender Nachweis gleichwertiger praktischer Erfahrung.
- Eine strukturierte und eigenständige Arbeitsweise, Freude an offenen Problemstellungen sowie gute Kommunikationsfähigkeiten in deutscher und englischer Sprache.
Uns ist bewusst, dass kaum jemand alle genannten Bereiche gleichermaßen abdeckt. Entscheidend ist, dass du sehr gute Python- und Backend-Kompetenz mit fundierter Erfahrung in Data Engineering verbindest und dich sicher in daten- und KI-basierten Projekten bewegst.
Das wäre zusätzlich hilfreich
- Erfahrung mit AWS Glue oder vergleichbaren Diensten für Datenintegration und ETL.
- Kenntnisse in Redpanda, Apache Kafka oder vergleichbaren Streaming- und Messaging-Technologien.
- Erfahrung mit MLOps, Kubernetes, Infrastructure-as-Code sowie Monitoring- und Observability-Lösungen.
- Praxis in der Integration von Kameras, Edge-Systemen oder industrieller Sensorik.
- Kenntnisse industrieller Schnittstellen und Protokolle wie OPC UA, MQTT, REST oder Modbus.
- Erfahrung mit Dashboard- und Visualisierungsframeworks oder in Rapid-Prototyping-, Design-Sprint- und Hackathon-Formaten.
Moderne Entwicklung mit und ohne KI
Du nutzt KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge dort, wo sie die Entwicklung, Analyse, Dokumentation oder das Testing sinnvoll beschleunigen.
Gleichzeitig kannst du generierten Code fachlich bewerten, Architekturentscheidungen selbst treffen und Risiken in Bezug auf Sicherheit, Datenschutz, Codequalität, Lizenzen, geistiges Eigentum und Wartbarkeit einschätzen. Für uns ergänzt AI Co-Development professionelle Softwareentwicklung – es ersetzt sie nicht.
Das erwartet dich bei uns
- Reale industrielle Herausforderungen statt rein theoretischer Anwendungsfälle.
- Direkte Zusammenarbeit mit Industrieunternehmen, Technologiepartnern, Start-ups und Forschungseinrichtungen.
- Kurze Wege von der ersten Idee zum funktionsfähigen Prototyp.
- Abwechslungsreiche Projekte an der Schnittstelle von Software, Daten, KI, Sensorik und Industrie.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit und die Möglichkeit, eigene technische Entscheidungen einzubringen.
- Ein starkes Innovationsökosystem, in dem neue Technologien gemeinsam praktisch erprobt werden.
- Eine pragmatische Arbeitsweise, bei der technische Qualität und schnelle Umsetzung zusammengehören.
Benefits
Wir möchten, dass du dich bei uns von Anfang an wohlfühlst — fachlich, persönlich und im Arbeitsalltag. Deshalb bieten wir dir neben einem modernen Arbeitsplatz auch attraktive Zusatzleistungen und flexible Rahmenbedingungen.
Flexibles Arbeiten
- Remote-Arbeit
Bei uns hast du die Möglichkeit, flexibel remote zu arbeiten und deinen Arbeitsalltag eigenverantwortlich zu gestalten.
- Arbeitstechnik wird gestellt
