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Zustandsschätzung, Navigation und Flugführung für unbemannte Flugsysteme entwickelst du im GNC-Team. Du simulierst Algorithmen, legst damit Sensorik aus und validierst sie an Messdaten und Flugtests. Verlangt sind mindestens fünf Jahre einschlägige Erfahrung sowie sehr gute MATLAB-/Simulink-Kenntnisse.
Große Satellitenkonstellationen testest du am Boden in Software- und Hardware-in-the-Loop-Umgebungen. Du bindest reale Flugrechner oder Nutzlaststeuerungen ein, validierst physikalische Modelle und leitest Designempfehlungen ab. Partner- und Zuliefermodelle müssen dabei in derselben Simulation zusammenpassen.
Für ein Satellitenkonstellationsprogramm analysierst du Umlaufbahnen, Abdeckung und Missionsentwürfe und entwickelst produktionsreife Analysewerkzeuge. Du verantwortest Masse-, Leistungs- und Funkstreckenbudgets sowie Schnittstellen und vergleichst Entwurfsvarianten mit Partnern und Kunden. Erwartet werden Python plus Rust oder modernes C++ sowie Deutsch und Englisch.
Du verantwortest im Trade Management Datenpipelines für Bruttogewinnberichte und entwickelst Prognosemodelle für Nachfrage und Kapazitäten. Der Schwerpunkt liegt auf eigener Programmierung mit SQL und Python oder R; KI-Werkzeuge unterstützen Entwicklung und Analyse. Deine Ergebnisse fließen in Einkauf, Preisgestaltung und Reedereiverhandlungen ein.
Du baust im zentralen Security-Team das AppSec-Programm auf und leitest es: von Sicherheitschecks in CI/CD bis zu KI/LLM-Sicherheit. Du prüfst Code und Architektur, überarbeitest Schulungen und etablierst ein Security-Champions-Programm. In Berlin arbeitest du hybrid; die Flexi-Week bietet einen leichteren oder freien Tag pro Woche bei vollem Gehalt.
Als Leitung des B2B-Integrationsteams verantwortest du moderne und ältere Backend-Systeme für den Einlagenvertrieb der Partner und programmierst selbst vor allem in Java, außerdem in Python. Du steuerst Lieferung, Risiken und Personalentwicklung; zum Teamauftrag gehören Wartung und 24/7-Produktionssupport. Die Stelle in Berlin bietet Homeoffice und gegebenenfalls Umzugshilfe.
Du entwickelst KI-gestützte Middleware mit Node.js oder Python und verknüpfst Unternehmenssysteme über Datenpipelines. Du automatisierst CI/CD mit GitLab, stellst AWS-Infrastruktur per IaC bereit und betreibst MCP-Server. Als Standorte nennt die Anzeige Berlin, München oder Rennes; Remote-Arbeit wird erwähnt, das konkrete Arbeitsmodell bleibt offen.
Vier Infrastruktur-Engineers führst du remote beim Ausbau einer internen CI/CD-Plattform für mindestens 150 Engineers in mindestens 20 Teams. Du verantwortest die Skalierungsstrategie für Tests und Artefaktverteilung und treibst KI-gestützte Automatisierung voran, damit Abhängigkeiten, Störungsbehebung und Cloud-Kosten weniger manuelle Arbeit verursachen.
Marketingbudgets und Nachfrageplanung übersetzt du bei n8n in ein integriertes Finanzmodell. Du verantwortest Jahresplanung und Prognosen, bewertest Akquisitionskosten sowie Amortisation und begründest auch Ausgaben für Marke oder Community, deren Umsatzwirkung schwer zuzuordnen ist. Erwartet werden mindestens sieben Jahre FP&A oder strategische Finanzen.
Du untersuchst Spielerverhalten und Spielfortschritt mit SQL, Segmentierungen und A/B-Tests für mehrere Spielteams. Als Fachkraft ohne Personalführung baust du Datenmodelle und verlässliche Analysegrundlagen auf, die auch Roadmap-Entscheidungen unterstützen. Die Stelle ist in Berlin angesiedelt; Homeoffice und Umzugsunterstützung werden angeboten.
Agenten auf Plattformen wie Dust oder Claude bringst du für Operations und Customer Success in den Einsatz, versorgst sie mit gepflegtem Wissen und verbindest sie mit CRM-Daten. Du prüfst Halluzinationen und Prompt-Veränderungen systematisch. Die Berliner Vollzeitstelle ermöglicht zwei Homeoffice-Tage wöchentlich und setzt praktische Umsetzung über Dienstjahre.
Bei Briink entwickelst du KI-Produkte für Nachhaltigkeitsdaten von der Nutzerbefragung bis zur Auslieferung und Verbesserung. Du baust Backends, RAG-Systeme und Agenten und stärkst Zuverlässigkeit und Beobachtbarkeit. Python steht im Mittelpunkt; das hybride Modell bevorzugt Berlin oder London, Englisch auf C1-Niveau ist erforderlich.
KI-Agenten für Finanzprozesse begleitest du von Architektur und Evaluation bis zum Produktivbetrieb. Du integrierst sie in Backend, Berechtigungen und Datenflüsse von Moss und entwickelst Tests sowie Schutzmechanismen. Gefordert sind Python oder Java und mindestens eine bereits ausgelieferte Agenten- oder LLM-Funktion.
Das Kreditrisiko-Framework liegt in deiner Verantwortung: Du bewertest Kontrahenten, überwachst Portfolios und steuerst Risikovorsorge nach IFRS 9 und ECL. Deine Reporting-Infrastruktur baust du mit Looker, Mambu und Google Sheets selbst auf. Arbeitssprache ist Englisch; Deutsch wird ausdrücklich nicht verlangt.
Die interne Google-Umgebung betreibst du als programmierbare Plattform: Du verwaltest Workspace und GCP, automatisierst Integrationen und führst Gemini Enterprise ein. Außerdem verantwortest du Sicherheitsregeln und Google Vault für Aufbewahrung, Beweissicherung und regulatorische Datenexporte.
Einheitliche Erfolgskennzahlen und belastbare Entscheidungen stehen im Mittelpunkt: Du definierst Metriken mit Business und Operations und leitest aus Daten Prioritäten für Produkt und Geschäft ab. Mit SQL, Python und BI-Werkzeugen modellierst du Daten, erstellst Prognosen und Dashboards und befähigst Fachbereiche zur eigenständigen Analyse.
Tausende parallele Lernumgebungen für autonome Luftsysteme sind dein Maßstab: Du baust einen GPU-Simulator und verbesserst Modelle für Flugdynamik und Sensorik. Mit variierenden Simulationsbedingungen und dem Export trainierter Steuerungsstrategien unterstützt du den Übergang auf reale Hardware. Gefragt ist Tiefe in mindestens einem Bereich: GPU-Programmierung, Simulation, Physikmodellierung oder Navigation und Regelung.
Erklärbare Transaktionsüberwachung gegen Finanzkriminalität ist dein Schwerpunkt im Risk AI Engineering Squad. Du verantwortest Trainingspipelines und produktive ML-Modelle, untersuchst Drift und dokumentierst Modelle für regulatorische Prüfungen. Gesucht ist vor allem Python-Engineering-Praxis; AML-Erfahrung ist ein Plus, keine Pflicht.
Du verkürzt die Einarbeitung von Vertrieb, Customer Success und Solutions Engineering durch rollenbezogene Trainings und Zertifizierungen. Bei n8n entwickelst du bestehende Programme weiter und misst ihren Einfluss auf Vertriebsproduktivität, Verkaufsdauer und Auftragsgröße; gefragt sind mindestens vier Jahre Enablement-Erfahrung im SaaS-Umfeld.
Für Marketing und Händlergewinnung baust du Backend-Dienste und Plattformintegrationen mit Go. Im MarTech-Team verantwortest du Vorhaben vom technischen Entwurf bis zur Produktionsbetreuung; zum Umfeld gehören Empfehlungsdienste, Aktionsverwaltung und Conversion-Tracking. Gefordert sind mindestens fünf Jahre Backend-Erfahrung, bei büroorientierter Arbeit in Berlin.