Vereinigtes Königreich
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Senior Java Engineer - AI/GenAI
Vereinigtes Königreich
Cambourne, England, Vereinigtes Königreich
Java
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Über die Stelle
Stellenbezeichnung - Senior Java Engineer
Standort - Polen
Jahre Erfahrung - 8+ Jahre Erfahrung
Was Sie für diese Rolle benötigen
Backend Engineering
- 8+ Jahre Softwareentwicklung mit Java Backend-Expertise
- Erfahrung in der Modernisierung von Produktionssystemen im großen Maßstab
- Fundierte Kenntnisse im API-Design und in der Microservices-Architektur
- Verständnis von Strangler Fig Patterns, Service-Zerlegung und Legacy-Migrationsstrategien
KI/LLM-Implementierung (entscheidender Unterschied)
- Praktische Erfahrung mit dem Model Context Protocol (MCP)
- Nachgewiesene Nutzung von Claude Code, GitHub Copilot oder ähnlichen KI-Entwicklungswerkzeugen in der Produktionsarbeit
- Erfahrung in der Implementierung von KI in CI/CD-Pipelines (Code-Review, Testing, Security Scanning)
- Entwicklung von agentenbasierten KI-Lösungen oder KI-gestützten Automatisierungswerkzeugen
- Verständnis von Prompt Engineering, Modellauswahl und LLM-Fähigkeiten/Einschränkungen
Nachgewiesene KI-Auswirkungen
- Messbare Produktivitätssteigerungen durch den Einsatz von KI in der Entwicklung erzielt
- KI-gestützte Refactorings, Testerstellung oder Dokumentation im großen Maßstab implementiert
- Erfahrung mit KI-Codeanalyse und automatisierter Fehlerbehebung
- Erfolgsbilanz bei der Auslieferung von Produktionssystemen, die mit KI-Unterstützung erstellt wurden
Was Sie tun werden
Service-Modernisierung (50%)
- Legacy-Services mit KI modernisieren
- KI zur Analyse von Codebasen, zum Verständnis von Abhängigkeiten und zur Extraktion sauberer APIs verwenden
- Arbeiten an hochwirksamen Legacy-Services, die die Liefergeschwindigkeit von Geschäftsbereichen behindern
- Implementierung von Strangler Fig Patterns und anderen bewährten Migrationsansätzen
- Modernisierte Services mit umfassenden Tests, Dokumentation und Multi-Instanz-Deployment-Fähigkeiten liefern
Ergebnisse schnell liefern
- Service-Modernisierungen in schnellen Zyklen mit monatlichen Meilensteinen abschließen
- KI zur Beschleunigung jeder Phase nutzen: Analyse, Refactoring, Testing, Dokumentation
- Modernisierte Services mit klarer Zuständigkeit an Platform Services oder Geschäftsbereiche übergeben
- Messbare Verbesserungen nachweisen: schnellere APIs, bessere Leistung, höhere Zuverlässigkeit
KI-Implementierung & Automatisierung (50%)
KI-gestützte Entwicklungsinfrastruktur aufbauen
- MCP-Server für Service Discovery, Abhängigkeitszuordnung und Architekturkonformität implementieren
- KI-gestützte CI/CD-Pipelines mit automatisiertem Code-Review, Security Scanning und Testerstellung erstellen
- Automatisierung mit Claude Code, GitHub Copilot und LLM APIs erstellen
- Wiederverwendbare KI-Tools entwickeln, die andere Ingenieure übernehmen können
KI-First-Entwicklung demonstrieren
- KI für alle Codierungsaufgaben nutzen: Refactoring, Testerstellung, Dokumentation, Debugging
- Messbare und signifikante Produktivitätssteigerungen durch KI-Integration erzielen
- Muster dokumentieren und Lernerfahrungen durch Ihre Arbeit teilen
- Teams bei Service-Übergaben in KI-gestützten Workflows schulen, die Sie entwickelt haben
- Demonstrieren, wann KI einzusetzen ist und wann menschliches Urteilsvermögen entscheidend ist
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