Über das Unternehmen
osapiens Terra entwickelt Technologien, die Unternehmen helfen, die Umweltauswirkungen ihrer globalen Lieferketten zu verstehen. Die Plattform kombiniert Satellitenbilder, Geodaten und Machine Learning, um Entwaldungsrisiken zu erkennen, Landnutzung zu analysieren und die Einhaltung von Vorschriften wie der EU-Entwaldungsverordnung (EUDR) zu unterstützen. Täglich verarbeitet das System Millionen von Satellitenbildern und nutzt fortgeschrittene ML-Modelle für Analysen, die über 800 Unternehmen und Tausende von Nutzern weltweit unterstützen.
Aufgaben
- Funktionen end-to-end konzipieren und umsetzen – von der Architektur über Implementierung bis zur Bereitstellung
- Skalierbare Frontend-Architektur mit React, TypeScript, MUI und MobX entwickeln
- Interaktive kartenbasierte Schnittstellen mit Mapbox erstellen
- Machine-Learning-Ausgaben, einschließlich Entwaldungserkennung, visualisieren
- Große Geodatensätze und Zeitreihen-Satellitendaten rendern und interaktiv nutzen
- Multi-Layer-Kartendarstellungen und komplexe räumliche Nutzerinteraktionen designen
- Performance bei großen Datenmengen und Echtzeit-Datenexploration optimieren
- Eng mit Backend-Ingenieuren, ML-Forschern und Geodaten-Experten zusammenarbeiten
Anforderungen
- Fundierte Erfahrung mit React und TypeScript
- Erfahrung mit komplexen, datenintensiven Benutzeroberflächen
- Vertrautheit mit REST APIs und Systemintegration
- Starke Product-Mindset und Fokus auf User Experience
- Arbeitserfahrung in agilen Teams
- Englisch auf C1-Niveau und Deutsch mindestens B1+
Benefits
- Arbeit an Technologien zum Schutz globaler Wälder und Ökosysteme
- Entwicklung von Produkten an der Schnittstelle von AI, Satellitendaten und Geointelligenz
- Zusammenarbeit mit multidisziplinärem Team aus Ingenieuren, ML-Spezialisten und Geodaten-Analysten
- Schnell wachsendes Team mit starker Eigenverantwortung und kurzen Entscheidungswegen
- Arbeit im Büro in München nahe Sendlinger Tor (ca. 40 Kollegen)
- Regelmäßige Demo-Lunches und Knowledge-Sharing-Sessions
- Hybrides Arbeitsmodell mit starker Vor-Ort-Zusammenarbeit