Das Projekt

PROTON simuliert mikroskopisch und netzweit den realen Eisenbahnbetrieb (minutengenaue Zugläufe, Disposition, Fahrzeitrechnungen, Störungs- und Baustellenmodellierung) über Zeiträume von bis zu ganzen Betriebsjahren. Als DevOps-orientierter Full-Stack-Spezialist verantworten Sie Features ganzheitlich über Frontend, Backend-APIs und serverlose Daten-Pipelines hinweg.

Ihre Aufgaben:

• Frontend (Angular 22): Weiterentwicklung und Pflege moderner Web-UIs mit Standalone Components, Signal-basiertem

State Management und einer internen Design-System-Komponentenbibliothek.

• Geodaten & Visualisierung: Weiterentwicklung performanter WebGL-Kartenvisualisierungen (Deck.gl, Three.js) für

Infrastruktur und Zugbewegungen sowie Migration bestehender Leaflet-Komponenten.

• Backend & APIs (Python): Entwicklung und Wartung robuster REST-Services (FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy,

PostgreSQL/Alembic) sowie Erweiterung von GraphQL-APIs (Ariadne) für Big-Data-Abfragen via AWS Athena / Parquet.

• Data-Pipelines & E2E-Delivery: Weiterentwicklung serverloser AWS-Pipelines (Lambda, Batch, S3, Glue) für ETL- und

Simulationsläufe; ganzheitliche Feature-Umsetzung im Modus „1 Merge Request pro End-to-End Feature“.

• Architektur & Quality: Abbau technischer Schulden, konsequente Schichtenarchitektur, Modulschnitt sowie

automatisierte QS (Unit- & E2E-Tests).

Must-Have-Kriterien

• > 5 Jahre Senior-Erfahrung in Angular: Exzellente Kenntnisse moderner Angular-Konzepte

(Signals, Standalone Components, State Management, Architektur & Komponentenschnitt).

• > 5 Jahre Senior-Erfahrung in Full-Stack-Architektur: Refactoring und architektonische Weiterentwicklung gewachsener

Systeme über Frontend und Backend hinweg (Schichten, Abhängigkeiten).

• Python Web-APIs: Nachweisbare Praxis mit FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy und relationalen DB-Migrationen

(mind. 2 Projektreferenzen).

• Domain-Know-how: Erfahrung in der Konzeption oder Implementierung von Algorithmen / Planungsmodellen im

Schienenverkehr / Schienengüterverkehr (mind. 1 Referenz).

• Agentic AI Coding: Praktische Erfahrung in der KI-gestützten Entwicklung im Agent-Modus

(z. B. via Claude Code, Cursor, Kiro, OpenCode; mind. 2 Referenzen).

Soll Anforderungen:

• WebGL-basierte Geodaten-Visualisierung dynamischer Daten via Deck.gl, MapLibre oder Three.js (inkl. interaktiver

Geometrie-Bearbeitung).

• Performantes Rendering großer Tabellendaten mit AG Grid und Diagrammen mit Plotly.js.

• Komplexe UI-Editoren/Formulare (Dirty-/Undo-Handling, Konfliktmanagement).

• AWS Serverless Stack (Lambda, Batch, S3, Athena/Glue).

• UI-Integration via Figma / Design-Tokens (Figma Code Connect).

Sprache:

• Deutsch