Auf einen Blick
Aerones sucht einen Full-Stack Engineer mit KI-native Entwicklung als Kernkompetenz. Du wirst Features über Django, React und PostgreSQL mit autonomen KI-Coding-Agenten als primärem Entwicklungswerkzeug bauen und transferierst diese Praktiken dem Team.
💰 €5.000–8.500/Mon.
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ EMEA
- Tägliche Nutzung von KI-Coding-Agenten
- Full-Stack Django + React Expertise
- Delegation und Ownership Mentalität
- Architecture und Testing Verständnis
Python
Django
React
PostgreSQL
AI Coding Agents
REST APIs
Architecture
Testing
Angegeben: €5.000–8.500/Mon. · Marktschätzung: ~€60.000–102.000/Jahr.
✅ Geeignet für
- Full-Stack Engineers mit KI-Tools Erfahrung
- Architekten, die die KI-Entwicklungszukunft mitgestalten möchten
- Mentoren, die Best Practices transferieren
🚫 Weniger geeignet
- Traditionelle Entwickler ohne KI-Agenten-Erfahrung
- Spezialisten mit nur Backend oder Frontend Fokus
- Code-First Entwickler ohne Dokumentations-Affinität
💡 Gut zu wissen
- Context Engineering (CLAUDE.md, System Prompts) ist zentral für Agenten-Effektivität
- Code wird hauptsächlich reviewed, nicht von Hand geschrieben
- Ownership liegt bei Validation und Outcomes, nicht Implementierung
- Mentoring des Teams in KI-Praktiken ist Kernverantwortung
Über das Unternehmen
Aerones entwickelt vollständig KI-native Software-Entwicklungspraktiken. Das Unternehmen sucht Engineers, die weniger Code von Hand schreiben und mehr durch Agenten-Workflows liefern – mit Django Backend, React Frontend und PostgreSQL Datenmodellen.
Deine Aufgaben
- Fahre End-to-End-Delivery mit KI-Coding-Agenten als primärem Entwicklungsinstrument durch
- Baue und warte Features über Django REST APIs, PostgreSQL und React UI auf
- Erstelle und dokumentiere "Knowledge Layer" (CLAUDE.md, System Prompts) für Agenten
- Verschiebe und modernisiere Codebases mit Agenten-Unterstützung
- Transferiere KI-native Praktiken an Teammates durch Mentoring und Tooling
- Validiere, dass Änderungen korrekt sind – Tests passen, Edge Cases sind abgedeckt
Deine Voraussetzungen
- Tägliche Nutzung von Claude Code, Cursor oder Codex in Production
- Verständnis von Agentic Workflow Patterns (Task Decomposition, Parallel Execution)
- Starke Django- und PostgreSQL-Erfahrung (REST APIs, ORM, Migrations, komplexe Abfragen)
- Solide React-Fähigkeiten – Lesen und Bauen von UI Components auch wenn KI Code schreibt
- "Delegate, Review, Own" Mentalität
- Software Architecture, Testing, CI/CD und Version Control Verständnis
- Collaboration und Kommunikationsfähigkeit
Strong Advantages
- GCP Infrastructure und Cloud Services
- KI-powered Product Features (LLM APIs, Embeddings, RAG)
- Track Record beim Übergang zu KI-augmented Development
