Senior AI Fullstack Engineer – Cloud-Anwendungen

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HiveMQ

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2012

☁️ SaaS

🏢 Unternehmen

🤝 B2B

💰 Venture Round - HiveMQ im 2025-01

SaaS • Enterprise • B2B

HiveMQ ist ein Softwareunternehmen, das eine auf MQTT basierende Echtzeit-Datenplattform bereitstellt, um Betriebs-Telemetrie von Edge-Geräten zu Unternehmenssystemen zu streamen, zu kontextualisieren, zu verwalten und darauf zu reagieren. Das Produktportfolio umfasst ein cloud-verwaltetes Angebot (HiveMQ Cloud), einen selbstverwalteten MQTT-Broker, Edge-Gateways, Daten-Hub und Analytik-Tools, um jederzeit verfügbare, mission-critical IoT- und industrielle Arbeitslasten zu ermöglichen. HiveMQ bedient in erster Linie Unternehmenskunden in den Bereichen Fertigung, Energie, Rechenzentren, Transport und anderen Industrien und ermöglicht B2B SaaS-Einsätze, die KI und Analytik-Workflows mit vertrauenswürdigen, Echtzeit-Daten versorgen.

Beschreibung

• Architektur unseres Agentenschwarms gestalten und weiterentwickeln — Festlegung von Agentengrenzen, Datenflüssen und Rückkopplungsschleifen, die es dem Schwarm ermöglichen, sich selbst zu korrigieren und Features End-to-End zu liefern. • Infrastruktur entwerfen und betreiben, die unsere AI-native Pipeline antreibt, einschließlich mehrerer AWS-Services wie Lambda-Funktionen, DynamoDB und SNS/SQS. • Mit rigorosen technischen Spezifikationen führen — wenn die Logik nicht in der Spezifikation steht, existiert sie nicht — komplexe Produktanforderungen in präzise, agentenfähige Entwürfe übersetzen, die als Single Source of Truth für die KI-gestützte Implementierung dienen. • Coding Agents und LLM-Modelle steuern und evaluieren; deren Ausgabe anhand eines hochwertigen mentalen Modells prüfen, um Korrektheit, Performance und Sicherheit sicherzustellen. • Unser TypeScript/Fastify-Backend sowie die React-Micro-Frontend-Architektur erweitern und pflegen; Observability, Zuverlässigkeit und Testabdeckung über den gesamten Stack verbessern. • Guardrails, Monitoring-Systeme und Self-Healing-Mechanismen definieren und durchsetzen, die autonome Agenten im produktiven Betrieb sicher halten. • Mit Engineering- und Product-Leadership zusammenarbeiten, um die langfristige Vision für AI-native Entwicklung bei HiveMQ mitzugestalten. • An der Spitze von AI-Tooling, Agent-Frameworks und LLM-Fähigkeiten bleiben und kontinuierlich verfeinern, wie der Schwarm denkt und entwickelt.

🎯 Anforderungen

• Fundierter Hintergrund in der Softwareentwicklung (mindestens 5 Jahre) mit praktischer Erfahrung in Architektur und Auslieferung von Fullstack-Anwendungen in TypeScript, Node.js und React. • Erfahrung im produktiven Betrieb mit AWS-Infrastruktur — Lambda, DynamoDB und verwandte Services — einschließlich eines intuitiven Verständnisses dafür, wo bei Skalierung Probleme auftreten. • Umfangreiche Arbeitserfahrung mit AI-Coding-Agents und LLM-getriebenen Workflows sowie die Fähigkeit, diese gezielt zu steuern statt sie lediglich zu prompten. • DevOps-first-Mentalität — Sie haben Monitoring-, Alerting- und Self-Healing-Systeme aufgebaut, die Produktionsumgebungen ohne ständige manuelle Eingriffe stabil halten. • Starke Architekturkompetenz hinsichtlich Bounded Contexts, idempotentem Design, entkoppelten Micro-Frontends und verteilten Systemen. • Fähigkeit, unklare Produktziele in präzise, agentenfähige technische Spezifikationen zu übersetzen, die keinen Raum für Fehlinterpretationen lassen. • Hohes Maß an Eigenverantwortung und Eigeninitiative — Sie identifizieren proaktiv Engpässe, schlagen Lösungen vor und setzen diese konsequent um. • Hervorragende Englischkenntnisse in Wort und Schrift und die Fähigkeit, effektiv mit Engineering, Produkt und Führung in einer Remote-First-Umgebung zusammenzuarbeiten.