Senior Backend Engineer - Data Platform (m/f/x)

🕒 vor 2 Monaten

🏢🏡 München – Hybrid

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🔙 Backend-Entwickler

🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich

Apache

Cassandra

Java

NoSQL

Remote Sensing

TypeScript

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osapiens

WebsiteLinkedIn

201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2018

📋 Compliance

🏢 Unternehmen

☁️ SaaS

💰 Series A im 2023-04

Compliance • Enterprise • SaaS

osapiens ist ein Unternehmen, das eine ESG-Lösungsplattform anbietet, um Unternehmen bei der Einhaltung von ESG-Vorschriften zu unterstützen, Risiken zu minimieren und die Effizienz durch KI-gesteuerte Lösungen zu steigern. Das Unternehmen bietet eine Vielzahl von Dienstleistungen an, um die Einhaltung verschiedener ESG-Vorschriften wie der EU-Entwaldungsverordnung (EUDR), der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) und anderer sicherzustellen. Mit über 1. 500 Kunden bietet osapiens Werkzeuge für den Vertrieb, Markenschutz und das Lieferkettenmanagement sowie weitere Funktionen, um Transparenz und Effizienz entlang der Wertschöpfungskette zu gewährleisten.

Beschreibung

• Build the data systems behind global-scale analysis • Design and implement **scalable backend services using TypeScript** • Build systems for **ingesting, storing, and serving large geospatial datasets** • Develop **data pipelines and APIs** that deliver machine learning results and geospatial data to the platform • Work with **high-throughput NoSQL databases such as Cassandra or Scylla** • Design data architectures capable of handling **petabyte-scale satellite datasets** • Optimize backend systems for **large-scale spatial queries and time-series data** • Collaborate closely with **ML engineers, frontend developers, and geospatial analysts** • Own backend features **end-to-end**, from system design to production deployment • Contribute to architectural decisions as we scale our platform and data infrastructure • Key challenges include: • - Processing **millions of geodata points** • - Building **high-performance enterprise software solutions** • - Designing scalable architectures for **time-series environmental data** • - Integrating **machine processes into production systems** • - Optimizing storage and retrieval for **large spatial datasets** • This role is ideal for engineers who enjoy building **data-heavy systems**, working with **distributed databases**, and solving problems around **scale, performance, and data architecture**.

🎯 Anforderungen

• Strong backend development experience using **TypeScript** • Experience building **data-intensive backend services** • Experience working with **distributed or NoSQL databases** such as **Apache Cassandra or Scylla** • Solid understanding of **scalable system design and data architecture** • Experience designing **APIs and backend services for large-scale applications** • A strong **product mindset** and ability to think beyond implementation • Experience working in **agile teams** • Language requirements: • - **English (C1 and above)** • - **German (B1 and above)** • Nice to have: • - Experience with **Java-based backend systems** • - Experience working with **geospatial or environmental data** • - Experience with **data pipelines or machine learning systems** • - Experience operating systems handling **large-scale datasets** • Prior experience with **remote sensing or satellite data is not required** — you will work closely with our ML and geospatial teams and learn these domains on the job.

🏖️ Vorteile

• - Work on technology helping companies **protect forests and ecosystems** • - Build systems combining **AI, satellite data, and geospatial intelligence** • - Solve engineering challenges involving **massive datasets and distributed data infrastructure** • - Collaborate with a multidisciplinary team of **engineers, ML specialists, and geospatial analysts** • - Join a **fast-moving team with strong ownership and short decision paths** • - Work from our Munich office near **Sendlinger Tor** with around **40 colleagues** • - Regular **demo lunches and knowledge-sharing sessions** • - Hybrid work setup with strong in-person collaboration

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