Python Software Engineer (m/w/d)

Aus Daten werden Lösungen. Aus Ideen werden Prototypen. Du möchtest nicht nur bestehende Software weiterentwickeln, sondern aus realen industriellen Herausforderungen neue technische Lösungen entstehen lassen? Du verbindest sehr gute Python- und Backend-Kenntnisse mit Erfahrung in Data Engineering, Data Science und künstlicher Intelligenz? Dann entwickle mit uns datenbasierte Anwendungen, Prototypen und Demonstratoren – gemeinsam mit Industrieunternehmen, Technologiepartnern, Start-ups und Forschungseinrichtungen. Über den Smart Systems Hub Der Smart Systems Hub in Dresden ist ein Innovationszentrum für die digitale und vernetzte Industrie. Wir bringen unterschiedliche technologische und fachliche Kompetenzen zusammen, um aus Ideen praktisch erprobbare Lösungen zu entwickeln. In Co-Innovationsprojekten, Design Sprints, Hackathons und Rapid-Prototyping-Formaten arbeiten wir an konkreten Herausforderungen aus Produktion und Industrie. Dabei verbinden wir Softwareentwicklung, Daten, künstliche Intelligenz, Sensorik, Hardware und Cloud-Technologien zu funktionierenden Gesamtlösungen. Aufgaben Deine Rolle Als Python Software Engineer entwickelst du die technische Grundlage unserer datenbasierten und KI-gestützten Lösungen. Dein Schwerpunkt liegt auf Python, Backend-Entwicklung, Data Engineering und Data Science. Du begleitest Projekte von der ersten technischen Einordnung über die Architektur und Implementierung bis zum funktionsfähigen Prototyp. Dabei arbeitest du nicht in einem dauerhaft festgelegten Produktkontext, sondern an wechselnden industriellen Fragestellungen mit unterschiedlichen Partnern, Datenquellen und technischen Rahmenbedingungen. Du bewertest, was technisch machbar und sinnvoll ist, triffst pragmatische Architekturentscheidungen und sorgst dafür, dass auch schnell entwickelte Lösungen auf einer professionellen Softwarebasis stehen. Deine Aufgaben Du entwickelst modulare und wartbare Backend-Anwendungen, APIs, Datenservices und Integrationskomponenten mit Python. Du konzipierst cloudbasierte Software- und Datenarchitekturen und verbindest Backend-, Daten-, KI-, Edge- und Cloud-Komponenten zu funktionierenden Gesamtsystemen. Du entwickelst robuste Datenpipelines sowie ETL- und ELT-Prozesse für Maschinen-, Sensor-, Bild-, Ereignis- und Zeitreihendaten. Du integrierst geeignete Cloud-Services, Datenbanken, Speicher- und Streaming-Technologien und stellst Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und Verfügbarkeit sicher. Du analysierst Daten, entwickelst geeignete Merkmale und setzt Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze prototypisch um. Du bewertest Datenqualität, Modellgüte, technische Machbarkeit und die Grenzen datenbasierter Lösungsansätze. Du entwickelst und integrierst Computer-Vision-Lösungen, beispielsweise für visuelle Qualitätskontrolle, Condition Monitoring oder Predictive Maintenance. Du gestaltest Hardware-Software-Architekturen mit, in denen Kameras, Sensorik, Edge-Systeme, Datenpipelines, Cloud-Komponenten und KI-Modelle zusammenspielen. Du entwickelst gemeinsam mit unseren Partnern in Design Sprints, Hackathons und Co-Innovationsprojekten funktionsfähige Prototypen und Demonstratoren. Du sicherst die Qualität deiner Lösungen durch strukturiertes API-Design, automatisierte Tests, Code Reviews, Versionsverwaltung, Containerisierung, CI/CD und nachvollziehbare Dokumentation. Qualifikation Das bringst du mit Sehr gute und in Projekten nachgewiesene Python-Kenntnisse sowie belastbare Erfahrung in der professionellen Backend- oder Softwareentwicklung. Fundierte Kenntnisse im Data Engineering und praktische Erfahrung mit Datenpipelines, Datenintegration sowie ETL- oder ELT-Prozessen. Gute Kenntnisse in Data Science, explorativer Datenanalyse, statistischen Methoden und der Bewertung datengetriebener Modelle. Projekterfahrung mit Computer Vision, Bildverarbeitung oder vergleichbaren Machine-Learning-Anwendungen. Erfahrung mit relationalen, nicht relationalen oder Time-Series-Datenbanken und der Verarbeitung strukturierter sowie unstrukturierter Daten. Erfahrung mit Cloud-Architekturen und Cloud-Services, idealerweise im AWS-Umfeld. Sicheres Verständnis moderner Softwarearchitektur- und Entwicklungsstandards, beispielsweise Clean Code, Testing, API-Design, Git, Docker und CI/CD. Verständnis für das Zusammenspiel von Software, Daten, KI, Sensorik und Hardware in technischen Gesamtsystemen. Ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Data Engineering, Software Engineering, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder einer vergleichbaren Fachrichtung – alternativ eine einschlägige Ausbildung oder ein anderer überzeugender Nachweis gleichwertiger praktischer Erfahrung. Eine strukturierte und eigenständige Arbeitsweise, Freude an offenen Problemstellungen sowie gute Kommunikationsfähigkeiten in deutscher und englischer Sprache. Uns ist bewusst, dass kaum jemand alle genannten Bereiche gleichermaßen abdeckt. Entscheidend ist, dass du sehr gute Python- und Backend-Kompetenz mit fundierter…