Deine Aufgabe Diese Rolle konzentriert sich auf die Analyse von Open Stack-ähnlichen Services und umgebenden Komponenten, wobei KI-Coding-Agenten eingesetzt werden, um die technische Analyse in großen Multi-Repository-Umgebungen zu beschleunigen.

Du unterstützt die Build- und Test-Diagnose, erstellst strukturierte Service-Übergabedokumente und arbeitest mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um KI-gestützte Erkenntnisse zu validieren und in umsetzbare Engineering-Backlog-Einträge zu verwandeln.

Deine Aufgabe Diese Rolle konzentriert sich auf die Analyse von Open Stack-ähnlichen Services und umgebenden Komponenten, wobei KI-Coding-Agenten eingesetzt werden, um die technische Analyse in großen Multi-Repository-Umgebungen zu beschleunigen.

Du unterstützt die Build- und Test-Diagnose, erstellst strukturierte Service-Übergabedokumente und arbeitest mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um KI-gestützte Erkenntnisse zu validieren und in umsetzbare Engineering-Backlog-Einträge zu verwandeln.

Hauptaufgaben Analyse von Open Stack-ähnlichen Services und umgebenden Komponenten zur Erfassung von APIs, Konfigurationsabläufen, Service-Abhängigkeiten, Datenbanknutzung und operativen Annahmen
Einsatz von KI-Coding-Agenten zur Beschleunigung der Code-Navigation, Rekonstruktion von Call-Flows, Interface-Analyse und technischer Dokumentation in großen Multi-Repository-Umgebungen
Unterstützung der Build- und Test-Diagnose für ausgewählte Services, einschließlich Dependency-Auflösung, Container-Build-Problemen, Runtime-Konfigurationslücken und Reproduzierbarkeitsproblemen
Erstellung strukturierter Service-Übergabedokumente wie Service-Maps, Dependency-Notizen, API-Zusammenfassungen, Risikobeobachtungen und Onboarding-Dokumenten für empfangende Teams
Zusammenarbeit mit Dev Ops-, Testing-, Security- und Architektur-Spezialisten zur Validierung KI-gestützter Erkenntnisse und deren Umwandlung in umsetzbare Engineering-Backlog-Einträge
Identifizierung von technischen Schulden, Wartbarkeitsrisiken, versteckten Kopplungen, fehlender Dokumentation und Bereichen, in denen automatisierte Analysen durch Expertenprüfung ergänzt werden sollten
Tools und Plattformen Arbeit mit KI-Coding-Umgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Cline,



Continue oder VS Code-basierten KI-Erweiterungen für Large-Repository-Engineering-Workflows
Nutzung von coding-fähigen Modellen wie Deep Seek Coder, Qwen/Qwen-Coder, Code GeeX, Star Coder, Code Llama, Mistral oder anderen zugelassenen Open-Weight- und Enterprise-Modell-Stacks
Arbeit mit Open Stack-bezogenen Komponenten und Patterns wie Nova, Neutron, Cinder, Keystone, Glance, Horizon, Heat, Placement Services, Message Buses und Kubernetes-Integrationen
Einsatz unterstützender Engineering-Tools wie Git, Git Lab, Jenkins, Docker, Kubernetes, Helm, ArgoCD, Python-Tooling, API-Clients, Log-Analyse-Tools und Dependency-Scanner

Dein Profil Wir suchen einen hochqualifizierten AI-Assisted Software Engineer mit umfangreicher Erfahrung in Cloud-Plattform-Engineering, Open Stack-Architekturen und KI-gestützten Entwicklungstools. Der ideale Kandidat verfügt über ausgeprägte analytische Fähigkeiten, um komplexe verteilte Services zu erfassen, KI-gestützte Ergebnisse zu validieren und strukturierte technische Dokumentation für Unternehmens-Übergabeprozesse zu erstellen.

Muss-Kriterien Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Software Engineering, Cloud-Plattform-Engineering, Dev Ops-orientierter Entwicklung oder technischen Software-Übergaberollen
Ausgeprägte Python-Programmierkenntnisse
Erfahrung in mindestens einer Backend- oder Systemsprache wie Go, Java, C, C++ oder Rust
Praktische Erfahrung im Einsatz von KI-gestützten Entwicklungstools zur Codebase-Exploration, Dokumentationserstellung, Refactoring-Unterstützung oder Build-Issue-Triage
Gutes Verständnis von Open Stack-basierten Architekturen
Gutes Verständnis von Cloud Control Planes
Gutes Verständnis von verteilten Services
Gutes Verständnis von APIs
Gutes Verständnis von CI/CD
Gutes Verständnis von Container Delivery
Gutes Verständnis von Linux-basierten Umgebungen
Ausgeprägte analytische Disziplin zur Trennung von KI-Vorschlägen und evidenzbasierten Erkenntnissen

Fähigkeit,



prägnante technische Ergebnisse für Engineering-Stakeholder zu erstellen

Du fühlst dich wohl in vertraulichen Unternehmensumgebungen mit hohen Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Dokumentationsqualität und strukturierte Übergabebereitschaft
Erfahrung mit KI-Coding-Umgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Cline, Continue oder VS Code-basierten KI-Erweiterungen für Large-Repository-Engineering-Workflows
Erfahrung mit coding-fähigen Modellen wie Deep Seek Coder, Qwen/Qwen-Coder, Code GeeX, Star Coder, Code Llama, Mistral oder anderen zugelassenen Open-Weight- und Enterprise-Modell-Stacks
Erfahrung mit Open Stack-bezogenen Komponenten und Patterns wie Nova, Neutron, Cinder, Keystone, Glance, Horizon, Heat, Placement Services, Message Buses und Kubernetes-Integrationen
Erfahrung mit unterstützenden Engineering-Tools wie Git, Git Lab, Jenkins, Docker, Kubernetes, Helm, ArgoCD, Python-Tooling, API-Clients, Log-Analyse-Tools und Dependency-Scannern

Über uns T‑Systems ist Teil der Deutsche Telekom Gruppe mit rund 30.000 Mitarbeitern weltweit. Wir schaffen Technologie mit Sinn, um eine positive Wirkung auf die Gesellschaft zu erzielen. Wir suchen neugierige Talente, die lernbegierig sind, Herausforderungen annehmen und Ideen einbringen, die die Erfahrung unserer Kunden transformieren.

Wir vertrauen Menschen: Wir bieten Autonomie, kontinuierliche Unterstützung und ein kollaboratives Umfeld, in dem du ohne Grenzen wachsen kannst. Wir sind ein globales Team, geleitet von Respekt, Integrität und der Leidenschaft, jeden Tag besser zu werden.
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Weitere Details Internationales, dynamisches und kollaboratives Umfeld
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📌 AI SWE / OpenStack Service Engineer (m/w/d) (Granada)
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