Architektur von Finanzprodukten und Bezahlplattformen vom Konzept bis zum Go-live im FinTech-Umfeld. 6+ Jahre Java- oder C#-Entwicklung sowie Erfahrung mit Enterprise-Systemen, Kubernetes, Cloud und KI erforderlich. Enge Abstimmung mit Entwickler:innen, Product Owner:innen und Business-Stakeholdern.
Architektur von FinTech-Produkten und Plattformen – von der Anforderung bis zum Go-live. Informatikstudium oder vergleichbar, mindestens 6 Jahre Softwareentwicklung, Java oder C# sowie Erfahrung mit Enterprise-Systemen und Datenbanken erforderlich. Hybride Arbeitsbedingungen.
Batch- und Echtzeitverarbeitung großer Datenmengen für Zahlungs- und Finanzprozesse mit relationalen Oracle-Datenmodellen. Mindestens 5 Jahre Backend-Erfahrung mit Java und Spring Boot erforderlich. CI/CD mit Maven und Jenkins, Tests mit JUnit 5 und Cucumber.
Zahlungsverbuchung und Abrechnungslogik in Batch- und Echtzeitprozessen eines FinTech-Zahlungsdienstleisters. Mindestens fünf Jahre Backend-Erfahrung mit Java und Spring Boot sowie Kenntnisse in Buchungslogik und relationalen Datenbanken erforderlich. Klare Schnittstellen für Systemintegrationen.
Backend-Lösungen für Buchungs-, Zins- und Gebührenprozesse mit Batch- und Echtzeitverarbeitung. Mindestens 5 Jahre Backend-Erfahrung mit Java, Spring Boot, Maven und Jenkins sowie Buchhaltungskenntnisse erforderlich. Klare Integrationsschnittstellen zwischen Finanzsystemen.
Entwicklung von Steuerungs-, Kommunikations- und Materialflusssystemen für Intralogistik und Automatisierungstechnik in C++ und Python. Berufserfahrung in Softwareentwicklung mit C++ und/oder Python erforderlich. Urlaubsgeld und Weihnachtsgeld.
Migration bestehender Dateninfrastruktur zu Datalakehouse-Architektur, Mitarbeit an AI/ML-Projekten und Process Intelligence-Optimierung. Sehr gute Kenntnisse in Statistik, Datenanalyse und -visualisierung (Excel, SQL, Python) erforderlich. Flexible Arbeitsbedingungen.
Migration der Dateninfrastruktur zu einer Datalakehouse-Architektur und Mitarbeit in AI/ML-Projekten. Laufendes Studium der (Wirtschafts-)Mathematik, Physik, Data Science, (Wirtschafts-)Informatik oder vergleichbar erforderlich. Entwicklung und Pflege von (Celonis-)Dashboards zur datengetriebenen Entscheidungsfindung.
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Aufbau und Betrieb einer unternehmensweiten KI-Arbeitsumgebung für Prüfstände und Messtechnik. Fundierte Kenntnisse in generativer KI und LLMs erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten möglich.