Senior Software Engineer – AI & Data Platforms

Wir entwickeln Systeme in Richtung selbstheilender Abläufe, Entscheidungsfindung in Reflexgeschwindigkeit und intelligenter Automatisierung mit klaren Audit-Trails. Wir streben Systeme an, die mehr leisten, als nur Informationen bereitzustellen: Sie sollen der Bank helfen, kontrolliert zu reagieren, sich zu erholen und zu handeln.

Sie leiten eigenständig wirkungsstarke Data-Engineering-Workstreams von der Problemdefinition bis hin zu messbaren Produktionsergebnissen. Sie erstellen zuverlässige Pipelines, vertrauenswürdige Datenmodelle und regulierte AI-Workflows und verantworten dabei Design, Bereitstellung, Betriebsbereitschaft und Ergebnisse gemäß den Engineering-Standards.

Sie kombinieren fundierte Python- und SQL-Entwicklung mit Coding-Agents, Retrieval-Systemen und gezielten Experimenten mit kleinen Modellen. Sie bewerten Architekturen auf zugelassenen Cloud-Plattformen hinsichtlich Sicherheit, Korrektheit, Leistung, Wiederherstellbarkeit und Kosten. Sie helfen dabei festzulegen, wie intelligente Systeme auf Unternehmensdaten zugreifen und diese schützen, und wandeln bewährte Ansätze in wiederverwendbare Team-Muster um.

Repräsentative Aufgaben: Modernisierung von Warehouse- und Lakehouse-Pipelines; Integration von Partnerdaten über APIs, Dateien und sichere Shares; Design ereignisgesteuerter Datenflüsse; Stärkung von Abgleichs- und automatisierten Wiederherstellungsprozessen; Aufbau berechtigungsbewusster Agents sowie Evaluierung neuer Abwehrmechanismen in isolierten Umgebungen.

Ihre Aufgaben

End-to-End-Verantwortung: Sie klären Probleme und Erfolgsmaßstäbe, entwerfen Lösungen innerhalb der etablierten Architektur, verwalten Abhängigkeiten und Risiken und treiben die Bereitstellung innerhalb der zugewiesenen Workstreams voran – unter Einhaltung von Change-Management-Prozessen bis hin zur Einführung, Produktionsunterstützung, Fehlerbehebung und Verbesserung.

Datenplattformen und ereignisgesteuerte Systeme: Sie erstellen sichere Batch-, Streaming- und nachrichtenbasierte Pipelines sowie wiederverwendbare Datendienste. Sie bewerten Compute-Platzierung, Datentransfer, Durchsatz, Latenz, Liefergarantien, Wiederherstellbarkeit und Betriebskosten. Sie wenden FinOps-Prinzipien an: Überwachung der Cloud-Compute- und Speicherkosten, Identifizierung ineffizienter Muster und Optimierung der Workload-Größen.

Korrektheit und Resilienz: Sie entwickeln idempotente, wiederholbare Pipelines mit Deduplizierung, Unterstützung für Schema-Evolution und verspätet eintreffende Daten. Sie bauen Tools für Abgleich, Kontrollsummen, Checkpoints und begrenzte automatisierte Wiederherstellung mit menschlicher Eskalationsmöglichkeit auf, um die Freigaben durch Finanz- und Betriebsabteilungen zu unterstützen.

Vertrauenswürdige Analytik: Sie entwickeln kuratierte Datensätze, dokumentierte Modelle und semantische Ebenen für interne und partnerorientierte Berichte. Sie arbeiten eng mit Geschäftsanwendern und BI zusammen, um Definitionen, Validierung, Lineage und kontrollierten Zugriff sicherzustellen.

Agent-basiertes Coding: Sie delegieren begrenzte Aufgaben an zugelassene Coding-Agents, stellen Repository-Kontext bereit, verwalten Übergaben und validieren eigenständig den generierten Code und die Daten. Die menschliche Verantwortung für Qualität, Sicherheit und Release-Entscheidungen bleibt bei Ihnen.

Regulierte AI-Workflows: Sie erstellen Retrieval- und Tool-nutzende Agents über zugelassene Daten und MCP-Server. Sie implementieren berechtigungsbewussten Zugriff gemäß den Vorgaben der Datenverantwortlichen (nach Abstimmung mit der Sicherheit) sowie Zustandsverwaltung, Evaluierungen, Tracing, Wiederherstellung und Genehmigungen. Abgerufene Inhalte werden als nicht vertrauenswürdig behandelt.

Defensive AI-Entwicklung: Sie erstellen und testen in Zusammenarbeit mit der Sicherheit defensive AI-Kontrollen, einschließlich segmentierter Agent-Vertrauenszonen, isolierter Ausführung, richtlinienbasierter Zugriffe und auditierbarer Tool-Nutzung. Sie arbeiten innerhalb von sicherheitsseitig bereitgestellten Sandbox-Umgebungen und Governance-Vorgaben, um neue AI-Sicherheits- und Adversarial-Testing-Techniken durch kontrollierte, autorisierte Übungen zu bewerten und Nachweise für aussagekräftige Tests zur Unterstützung von Go-Live-Entscheidungen zu erbringen. Sie messen Eindämmung, Erkennung und Auswirkungen auf legitime Workflows.

Angewandte Modellierung: Sie erstellen Prototypen für kleine Modelle oder machine-learning-Anwendungen für Klassifizierung, Extraktion, Entity-Matching und Datenqualitäts-Triage. Sie vergleichen reproduzierbare Evaluierungen mit einfacheren Ansätzen, bevor Sie den produktiven Einsatz empfehlen.

Produktionsverantwortung: Sie verantworten Zuverlässigkeit, Betriebsbereitschaft, Runbooks und Fehlerbehebung innerhalb der zugewiesenen Workstreams unter Einhaltung von Change-Management-Prozessen. Sie arbeiten an CI/CD, Identität, Netzwerk, Secrets, Observability, Kapazität, Vorfällen und Kosten mit. Sie erstellen Audit-Nachweise, unterstützen Kontrolltests und pflegen Rollback-Pläne sowie angemessene menschliche Genehmigungsprozesse.

Team-Hebelwirkung: Sie fungieren als Mentor durch Design- und Code-Reviews und wandeln bewährte Ansätze in wiederverwendbare Komponenten und Playbooks um. Sie helfen bei der Entwicklung validierter Engineering- und Sicherheitsmuster.

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