Deine Aufgabe

Diese Rolle konzentriert sich auf die Analyse von OpenStack-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 OpenStack-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 OpenStack-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 DevOps-, 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 DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder anderen zugelassenen Open-Weight- und Enterprise-Modell-Stacks Arbeit mit OpenStack-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, GitLab, 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, OpenStack-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, DevOps-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 OpenStack-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 DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder anderen zugelassenen Open-Weight- und Enterprise-Modell-Stacks Erfahrung mit OpenStack-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, GitLab, Jenkins, Docker, Kubernetes, Helm, ArgoCD, Python-Tooling, API-Clients, Log-Analyse-Tools und Dependency-Scannern Über uns

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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. Flexibler Vergütungsplan (Krankenversicherung, Essensgutscheine, Kinderbetreuung, Transport) Telemedizin Lebens- und Unfallversicherung Sozialfonds 26+ Urlaubstage pro Jahr Kostenloser Zugang zu Fachdiensten (medizinisch, rechtlich, Wellness) 100% Gehaltsfortzahlung während Krankheitsurlaub Zugang zu Coursera, um zu lernen, was du willst, wann du willst Wöchentliche Sprachkurse (Englisch & Deutsch) Internationale Mentoring-Sessions & Experience Days T-Social: soziale Initiativen (Sport, Community, Gesundheit, ...) Weitere Details

Internationales, dynamisches und kollaboratives Umfeld Hybrides Arbeitsmodell (remote/vor Ort) Adaptable Arbeitszeiten

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