Über das Unternehmen
osapiens Terra entwickelt Technologien, die Unternehmen dabei helfen, die Umweltauswirkungen ihrer globalen Lieferketten zu verstehen. Die Plattform kombiniert Satellitenbilder, Geodaten und Machine Learning, um Abholzungsrisiken zu erkennen, Landnutzung zu analysieren und die Einhaltung von Vorschriften wie der EU-Waldschutzverordnung (EUDR) zu unterstützen. Mit über 800 Nutzerunternehmen weltweit verarbeitet das System Millionen von Satellitenbildern mit fortgeschrittenen Machine-Learning-Modellen.
Aufgaben
- Design und Implementierung skalierbarer Backend-Services in TypeScript
- Entwicklung von Systemen zur Erfassung, Speicherung und Bereitstellung großer Geodatensätze
- Erstellung von Datenpipelines und APIs für Machine-Learning-Ergebnisse und Geodaten
- Arbeit mit hochleistungsfähigen NoSQL-Datenbanken wie Cassandra oder Scylla
- Gestaltung von Datenarchitekturen für Petabyte-skalierte Satellitendatensätze
- Optimierung von Backend-Systemen für großmaßstäbliche räumliche Abfragen und Zeitreihendaten
- End-to-End-Ownership von Backend-Features von der Systemarchitektur bis zur Produktionsbereitstellung
- Beitrag zu architektonischen Entscheidungen beim Skalieren der Plattform
Anforderungen
- Fundierte Backend-Entwicklungserfahrung mit TypeScript
- Erfahrung mit datenintensiven Backend-Services
- Erfahrung mit verteilten oder NoSQL-Datenbanken (Apache Cassandra, Scylla)
- Solides Verständnis von skalierbarem Systemdesign und Datenarchitektur
- Erfahrung in der Gestaltung von APIs und Backend-Services für großskalige Anwendungen
- Starke Produktdenkweise und Fähigkeit, über die Implementierung hinauszudenken
- Erfahrung in agilen Teams
- Englisch (C1) und Deutsch (B1) oder besser
Technische Herausforderungen
Die Backend-Systeme operieren an der Schnittstelle von KI, Enterprise-Software und verteilter Dateninfrastruktur. Kernherausforderungen sind die Verarbeitung von Millionen Geodatenpunkten, der Aufbau hochperformanter Enterprise-Software, die Gestaltung skalierbarer Architekturen für Zeitreihendaten sowie die Optimierung von Speicherung und Abruf großer räumlicher Datensätze.
Benefits
- Arbeit an Technologie zum Schutz von Wäldern und Ökosystemen
- Entwicklung von Systemen, die KI, Satellitendaten und Geospatial Intelligence kombinieren
- Hybrid-Arbeitsmodell mit starker persönlicher Zusammenarbeit im Büro München
- Regelmäßige Demo-Mittagessen und Wissensweitergabe-Sessions
- Zusammenarbeit mit multidisziplinärem Team aus Ingenieuren, ML-Spezialisten und Geodaten-Analysten
- Starke Ownership-Kultur mit kurzen Entscheidungswegen
- Arbeitsumfeld mit etwa 40 Kollegen
Nice-to-Have
- Erfahrung mit Java-basierten Backend-Systemen
- Erfahrung mit Geodaten oder Umweltdaten
- Erfahrung mit Datenpipelines oder Machine-Learning-Systemen
- Erfahrung mit Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen
- Vorherige Erfahrung mit Remote Sensing oder Satellitendaten (nicht erforderlich)