Fullstack Engineer (m/w/d)

Hybrides Arbeitsplatzmodell - Köln & Remote

Vollzeit

Festanstellung

Das tun wir

Krankenhäuser, die sich ausschließlich der Patientenversorgung widmen können – frei von administrativem Overhead. Um diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen, übernimmt DAMEDIC den gesamten Abrechnungsprozess für unsere Partnerkliniken. Wir erreichen dies, indem wir das tiefe Fachwissen unserer internen Experten mit unserer hochmodernen, KI-gestützten Software kombinieren. So definiert DAMEDIC schon heute die Zukunft der Krankenhausverwaltung aktiv neu.

Darum brauchen wir dich

Unser Research-Team entwickelt die KI, die eine intelligentere und schnellere medizinische Abrechnung ermöglicht. Aber großartige Modelle erreichen die Nutzer nicht von allein – sie brauchen versierte Engineers, die das Produkt drumherum bauen. Als Fullstack Engineer in unserem Research-Team bist du die Brücke zwischen modernsten ML-Algorithmen und den Klinikern sowie Kodierfachkräften, die sich täglich auf sie verlassen.

Du arbeitest direkt mit Research Engineers und medizinischen Experten zusammen, um zu verstehen, was unsere Modelle leisten können. Du sprichst mit Nutzern, um deren Bedürfnisse zu begreifen, und entwirfst sowie baust die Interfaces, APIs und die Infrastruktur, die beides zusammenbringen. Du verantwortest Features „End-to-End“ – von der ersten Idee über das Deployment bis hin zum stabilen Betrieb in der Produktion. Du legst Wert auf echtes Handwerk: saubere Architektur, wartbarer Code und skalierbare Systeme. Anstatt technische Schulden als Last zu sehen, betrachtest du sie als Chance, Dinge besser zu hinterlassen, als du sie vorgefunden hast.

Dies ist zudem eine echte Gelegenheit, in die Welt von Machine Learning und MLOps hineinzuwachsen – du bist von Forschern umgeben und hast die Chance, direkt an der Infrastruktur mitzuarbeiten, die ML-Modelle zum Leben erweckt.

Das bieten wir

Etwas bewegen: Deine Arbeit hat direkten Einfluss auf den Erfolg des Unternehmens. Für unsere Kunden bedeutet das: Mehr Zeit für Patienten – weniger Zeit für Verwaltung.
Dynamische Zusammenarbeit: Wir lieben Eigenverantwortung, Transparenz und Autonomie! Deshalb pflegen wir eine Kultur des aktiven Feedbacks und offener Diskussionen.
Berufliches Wachstum: Wir stellen uns Herausforderungen direkt. Daher fördern wir den Einsatz neuer Technologien und Methoden sowie den teamübergreifenden Wissensaustausch.
Spaß bei der Arbeit: Team-Workshops mit LEGO, Brettspielabende oder eine Kanutour auf dem Rhein. Teamgeist ist für uns kein Schlagwort, sondern gelebter Alltag.
Remote mit persönlicher Note: Gestalte deinen Arbeitstag flexibel. Wir übernehmen die Kosten für Home-Office-Equipment oder die Mitgliedschaft in einem Co-Working-Space. Wir kommen regelmäßig zusammen, um persönliche Bindungen zu stärken, Ideen auszutauschen und Teamevents zu genießen.

So könnte ein Tag bei uns aussehen

09:30: Du startest den Morgen mit der Überprüfung eines Bug-Reports, der über Nacht eingegangen ist. Ein kurzer Blick in die Logs verrät dir genau, was los ist – und du hast bereits einen Fix im Kopf.
10:00: Im Standup teilt ein Research Engineer vielversprechende Ergebnisse eines neuen Modells für Kodiervorschläge. Du und das Team skizziert erste UI-Entwürfe – basierend auf Ideen aus einem Nutzer-Call Anfang der Woche.
10:30: Du vertiefst dich in ein GraphQL-Schema-Refactoring. Es ist keine glamouröse Arbeit, aber sie wird die API sauberer und schneller für alle machen.
12:00: Review-Session mit dem Produkt-Team und medizinischen Experten. Du präsentierst ein neues Interface für eines der ML-Modelle und sammelst direktes Feedback – manches davon überrascht dich positiv.
13:30: Zurück am Schreibtisch iterierst du basierend auf dem Feedback. Nebenbei optimierst du die Kubernetes-Konfiguration für den Service, um ihn noch resilienter zu machen.
15:30: Ein Research Engineer hat einen neuen Modell-Endpunkt bereitgestellt. Du kümmerst dich um das „Zuhause“ dafür: eine neue DB-Tabelle, eine GraphQL-Mutation und die saubere Integration ins Frontend.
17:15: Du beendest den Tag mit einem sauberen Commit, aktualisierter Dokumentation und dem guten Gefühl, die Codebase ein Stück besser hinterlassen zu haben.

Dein Profil

Du verfügst über mehr als 3 Jahre Erfahrung im Aufbau und Deployment von Full-Stack-Anwendungen in Produktionsumgebungen.
Du bist stolz auf dein Handwerk – du schreibst gerne sauberen, gut getesteten Code und hast ein echtes Interesse daran, komplexe Systeme tief zu verstehen, zu stabilisieren und zu skalieren.
Du denkst „End-to-End“: Du überlegst, was die Nutzer brauchen, bringst eigene Ideen ein und begleitest Features vom Konzept bis zum Release.
Du arbeitest gerne interdisziplinär zusammen (Nutzer, Produkt, Research, Engineering).
Du hast Lust, on-the-job mehr über Machine Learning und MLOps zu lernen, und freust dich auf die Schnittstelle zwischen Software Engineering und KI.
Du bist ein Teamplayer, der Wissen teilt, Feedback gibt und annimmt und die Menschen um sich herum besser macht.

Anforderungen

3+ Jahre professionelle Erfahrung im Full Stack Engineering.
Fundierte Erfahrung mit TypeScript und React.
Erfahrung mit einem JVM-basierten Backend-Stack, idealerweise Kotlin.
Erfahrung mit GraphQL (sowohl Frontend-Anbindung als auch Backend-Schema-Design).
Echtes Interesse an Systemstabilität, Infrastrukturqualität und dem Abbau technischer Schulden.
Gute Deutschkenntnisse (ca. B1-Niveau).

Nice to Have

Erfahrung mit Python und Backend-Frameworks wie FastAPI.
Erfahrung mit oder starkes Interesse an LLMs, Machine Learning und MLOps.
Erfahrung mit Kubernetes, Helm und Terraform.
Erfahrung mit Message Queues und Workflow-Orchestrierung (z. B. RabbitMQ, Apache Airflow).