Auf einen Blick
Shelf sucht Senior Backend Engineer (Python) zur Gestaltung und Deployment von Production-Systemen für Agentic-AI-Plattform. Ideal für Python-Spezialisten mit Distributed Systems und Cloud Infrastructure Erfahrung.
💰 $85.000–135.000/Jahr
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Vor Ort
🗺️ EMEA
- Senior-Level Backend Engineering
- Starke Python Skills
- Cloud Infrastructure Hands-On
- Database Design & Performance
Python
distributed systems
cloud infrastructure
AWS
✅ Geeignet für
- Senior Python Backend Engineers
- Distributed Systems Spezialisten
- Cloud-native Architekten
🚫 Weniger geeignet
- Junior Backend Developer ohne Production Erfahrung
- Frontend-fokussierte ohne Backend Tiefe
- Junior mit minimalen Distributed Systems Knowledge
💡 Gut zu wissen
- Onsite in Warschau erforderlich
- AI-native Development mit Claude Code und Cursor
- Production Ownership - Reliability und Performance essentiell
- Enterprise-Grade Security und Compliance nötig
Über das Unternehmen
Shelf ist das Operating System für Agentic AI. Die Plattform modelliert Unternehmensrichtlinien und Workflows in ein AI Data Model, sodass AI-Agenten nicht nur antworten, sondern auch reasoning können. Kunden wie Amazon, Nespresso, HelloFresh und KeyBank nutzen Shelf zur Automatisierung komplexer Workflows mit präzisen, auditable Outcomes.
Deine Aufgaben
- Design und Ship von Backend Services, APIs, Data Flows und Background Processing
- Umwandlung vager Requirements in konkrete Technical Plans und Trade-offs
- Ownership von Services nach Launch: Reliability, Observability, Performance, Incident Follow-Through
- Instrumentation: Measurement von Production Signal zur Iteration
- Soundes System Design: Boundaries, Data Models, Interfaces, Scaling Paths
- Collaboration mit Product, Frontend und Platform Engineers
- Engineering Leverage mit AI Tooling, Automation und Internal Workflows
- Quality Bar Raising durch Code und Design Review
Deine Voraussetzungen
- Strong Senior-Level Backend Engineering in Production Systems
- Starke Python Skills und Design von sauberem, maintainablem Code
- Systems Thinking: Concurrency, Failure Handling, Data Consistency, Async Work
- Hands-On Cloud Infrastructure Erfahrung (AWS, GCP oder Azure)
- Database Schema Design und Performance Tuning
- Security-Conscious Engineering: Enterprise-Grade, Sensitive Data Handling
- Ownership: From Problem Statement to Production Rollout
- Clear Communication: Systeme, Trade-offs, Incidents erklären
- AI-Native Working Style
