• Coordinate day-to-day delivery activities across design, procurement, execution, safety, quality and controls workstreams • Track progress against the project plan and flag emerging risks or delays early • Run regular cross-discipline coordination meetings and follow up on actions • Support the Project Delivery Manager with day-to-day decision-making and problem-solving • Maintain clear, up-to-date project documentation and status reporting • Help resolve interface issues between disciplines before they affect schedule or cost • Support readiness planning ahead of key milestones and stage gates • Assist with onboarding new team members and contractors into project processes • Escalate significant issues to the Project Delivery Manager with clear context and options

Role Description Brennst Du dafür, Ideen in funktionierende Anwendungen zu verwandeln und Technologien weiterzuentwickeln? Dann findest du im Software Development Team von amentis solutions GmbH garantiert die passende Aufgabe! In einem dynamischen, vielseitigen Team arbeitest Du mit fortschrittlichen Technologien an abwechslungsreichen Projekten für unsere Lösungen für digitale Batterie-Technologie, GenAI, Data Management, Traceability und Analytics. Dabei gestaltest du unsere bestehenden Produkte aktiv mit und setzt eigene Impulse, die neue Trends anstoßen und Innovationen ermöglichen. Durch interdisziplinäre Zusammenarbeit, kreatives Denken und technisches Können entwickelst Du Softwarelösungen, die sowohl technisch überzeugen als auch im praktischen Einsatz echten Mehrwert bieten. Responsibilities - Du analysierst Kundendaten, entwickelst Machine-Learning-Modelle und bewertest sie anhand fachlicher wie technischer Kriterien. - Du baust und betreibst Datenpipelines – von der Anbindung der Quellsysteme über Transformation bis zur Bereitstellung. - Du überführst Modelle in produktionsreife Services (Training, Deployment, Monitoring, Retraining). - Du übernimmst auch Backend-Entwicklung, wenn es das Projekt erfordert – etwa APIs, Services oder Integrationen rund um die Datenverarbeitung. - Du schreibst Code, der über den Prototypen hinausgeht: getestet, dokumentiert, wartbar. - Du übersetzt fachliche Fragestellungen unserer Kunden in konkrete Anwendungsfälle – inklusive einer ehrlichen Einschätzung, was mit den vorhandenen Daten realistisch machbar ist. - Du arbeitest aktiv im Team an unserer Referenzarchitektur mit und bringst Deine innovativen Ideen ein. Qualifications - Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Statistik oder Physik und mind. zwei Jahre Berufserfahrung. - Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit dem gängigen Stack (pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow); Kenntnisse weiterer Programmiersprachen (TypeScript, Java) sind von Vorteil. - Erfahrungen mit LLM, GenAI und RAG-Architekturen oder Fine-Tuning – und ein realistisches Gespür dafür, wann GenAI die richtige Lösung ist und wann nicht. - Sicherer Umgang mit SQL und relationalen Datenbanken; Kenntnisse im Umgang mit OpenSearch sind von Vorteil. - Erfahrung mit Git, Docker und CI/CD – Software-Engineering-Praktiken sind für dich kein Fremdwort. - Erfahrungen mit MLFlow, KServe und Kubernetes sind von Vorteil. Work Style - Echtes Interesse an den fachlichen Fragestellungen unserer Kunden: Du willst verstehen, worum es im Geschäft geht, bevor du ein Modell baust. - Strukturierte, zuverlässige und eigenverantwortliche Arbeitsweise – du behältst auch in unklaren Ausgangslagen den Überblick und dokumentierst nachvollziehbar. - Pragmatische Hands-on-Mentalität: Du gehst dorthin, wo das Problem liegt, auch wenn es gerade kein „Data-Science-Problem" ist. - Verhandlungssichere Deutsch- und sehr gute Englischkenntnisse. Benefits - Wir bieten Dir ein attraktives Fix-Gehalt sowie ein Bonus-System, das Dich direkt am gemeinsam erarbeiteten Erfolg beteiligt. - Hab Spaß bei der Arbeit in einem jungen, wachsenden Unternehmen mit kurzen Entscheidungswegen und flachen Hierarchien. - Wir bieten Dir Remote-Arbeit mit flexiblen Arbeitszeiten und passender Hardware-Ausstattung. - Über Mentoring-Modelle durch erfahrene Berater und Architekten kannst Du Dich jederzeit weiterentwickeln. Wir lernen voneinander und miteinander. - Wir arbeiten mit den neusten Technologien und sind immer offen für neue Impulse. - Wenn Du Lust hast, etwas zu bewegen, bist Du bei uns genau richtig. Unser Team freut sich darauf, Dich kennenzulernen!

• Architect the Backend Ecosystem: Define and evolve our backend architecture, including service boundaries, data modeling, API design (REST/GraphQL), and event-driven patterns. Drive decisions around scalability, performance, and reliability. • Drive Engineering Standards: Establish best practices across the stack, with a focus on backend quality (testing, observability, security), while ensuring frontend integrations are clean, maintainable, and performant. • Production & Observability: Own the lifecycle of services from development to production. Implement monitoring, logging, tracing, and alerting to ensure system health and performance across backend and user-facing layers. • Shape the Product: Partner with Product Managers and Designers to translate complex clinical workflows—such as patient eligibility and trial matching—into scalable backend systems and well-designed user experiences. • Cross-Team Impact: Lead large cross-team initiatives, breaking down complex efforts into iterative deliverables that span backend services and frontend experiences. • Domain Expertise: Develop a deep understanding of the clinical trial ecosystem to design systems that solve real-world operational and data challenges. • Elevate the Team: Mentor engineers primarily on backend architecture and system design, while also supporting full-stack development best practices and collaboration. • Foster Collaboration: Ensure strong API contracts and data models that enable seamless integration with frontend systems. Act as a bridge between backend and frontend concerns when needed.

• Develop and maintain full stack web applications; success is clean, well-documented code that ships on time and holds up under real-world usage, and regular deployments to production. • Own the front-end architecture and user interface layer; success is intuitive, performant experiences that make complex geospatial data feel effortless to navigate. • Own back-end logic and database integration across relational and non-relational systems; success is a reliable data layer that supports fast, scalable application performance. • Own the translation of design mockups and product requirements into functional applications; success is a seamless handoff between design intent and shipped product with no ambiguity lost in the middle. • Improve code quality and enhance engineering standards through reviews and proactive refactoring; success is a codebase that gets easier to work in over time, not harder.