AI SWE / Code Quality Validation Engineer - T Cloud Public (REF5736M)

Deine Aufgabe
Diese Position konzentriert sich auf die
vertrauenswürdige Validierung großer Codebasen
, um die Übergabebereitschaft der Meridian-Software zu stärken, indem KI-gestütztes Software Engineering mit Codequalität, Sicherheitsvalidierung, Abhängigkeitsanalyse und Build-Evidence-Generierung für komplexe Cloud-Plattform-Repositories kombiniert wird. Du solltest KI-Entwicklungsplattformen zusammen mit statischer Analyse, Dependency-Scanning, Build-Diagnostik und Expertenprüfung nutzen, um Risiken in OpenStack-basierten Services, Infrastrukturcode, Integrationsskripten und Plattform-Automatisierung zu identifizieren.

Hauptaufgaben

• Analyse von Repositories hinsichtlich Wartbarkeit, Abhängigkeitsrisiken, versteckter Kopplung, unsicherer Muster, Build-Fragilität, Lizenzsignalen und Dokumentationslücken, die für Due Diligence relevant sind
• Nutzung von KI-Coding-Agenten zur Beschleunigung der Code-Review-Vorbereitung, Schwachstellenerklärung, Erstellung von Sanierungsvorschlägen und Clustering technischer Schulden über große Codebasen hinweg
• Ausführung und Interpretation von Qualitäts-, Abhängigkeits-, Secret-, Container- und Infrastruktur-Scanning-Tools, während du False Positives, Restrisiken und erforderliche Expertenprüfungen dokumentierst
• Unterstützung reproduzierbarer Build- und Release-Validierung durch Analyse von Logs, Pipeline-Definitionen, Container-Images, Paketquellen, Artefakt-Flows und Konfigurationsannahmen
• Erstellung von Evidence-Packs, die Findings mit Code-Standorten, Tool-Ergebnissen, Reviewer-Entscheidungen, Risikoschweregrad, Mitigationsoptionen und Readiness-Implikationen verknüpfen
• Zusammenarbeit mit Security-, DevOps-, Architektur- und Test-Spezialisten, um sicherzustellen, dass KI-gestützte Validierungsergebnisse umsetzbar sind und mit den Enterprise-Assurance-Erwartungen übereinstimmen

Dein
Profil
Wir suchen einen hochqualifizierten
Spezialisten für KI-gestützte Softwareentwicklung
mit umfangreicher Erfahrung in Software-Validierung, Sicherheitsanalyse und Code-Qualitätsbewertung für komplexe Cloud-Plattform-Repositories. Der ideale Kandidat vereint fundierte Software-Engineering-Expertise mit praktischer Erfahrung im Umgang mit KI-Coding-Assistenten und tiefgreifenden Kenntnissen in DevSecOps-Praktiken.

Muss-Kriterien

• Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Software-Engineering, sicherer Entwicklung, DevSecOps, Platform Engineering oder qualitätsorientierten Engineering-Rollen
• Ausgeprägte Python-Programmierkenntnisse
• Praktische Erfahrung in mindestens einer Backend- oder Systemsprache wie Go, Java, C, C++ oder Rust
• Praktische Erfahrung mit Code-Reviews
• Erfahrung mit Vulnerability-Triage
• Erfahrung mit Dependency-Analyse
• Erfahrung mit CI/CD-Inspektion
• Erfahrung mit Container-Sicherheit
• Erfahrung mit der Erstellung von Software-Supply-Chain-Nachweisen
• Praktische Erfahrung im Einsatz von KI-Coding-Assistenten für Code-Verständnis, Dokumentation, Lösungsvorschläge, Testgenerierung oder Beschleunigung von Large-Repository-Reviews
• Fähigkeit, prägnante, evidenzbasierte Ergebnisse in Umgebungen mit hoher Verantwortlichkeit zu erstellen, in denen Vertraulichkeit, Nachvollziehbarkeit und Beurteilungsvermögen des Prüfers essenziell sind
• Erfahrung mit KI-Coding- und Review-Umgebungen wie Cursor, Windsurf, Claude Code, Continue, Cline, Aider oder VS-Code-basierten Assistenten, die mit genehmigten Modell-Endpunkten verbunden sind
• Erfahrung mit Open-Source- oder chinesischen coding-fähigen Modellen wie DeepSeek Coder, Qwen/Qwen-Coder, CodeGeeX, StarCoder, Code Llama, Mistral oder ähnlichen intern gehosteten Modellen
• Erfahrung mit Qualitäts- und Sicherheitstools wie SonarQube, Semgrep, Trivy, GitGuardian, Syft, Grype, dependency-check, Falco, SBOM-Tooling und Container-/Image-Scannern
• Erfahrung mit Engineering-Umgebungen wie GitLab, GitHub Enterprise, Jenkins, Kubernetes, Helm, Docker, ArgoCD, Package-Registries, Python-Tooling und Log-Analyse-Workflows
• Fähigkeit, Repositories auf Wartbarkeit, Dependency-Risiken, versteckte Kopplungen, unsichere Muster, Build-Fragilität, Lizenzierungssignale und Dokumentationslücken zu analysieren
• Fähigkeit, Qualitäts-, Dependency-, Secret-, Container- und Infrastruktur-Scanning-Tools auszuführen und zu interpretieren
• Fähigkeit, Evidenzpakete zu erstellen, die Ergebnisse mit Code-Standorten, Tool-Resultaten, Prüferentscheidungen, Risikoschweregrad, Mitigationsoptionen und Bereitschaftsimplikationen verknüpfen
• Standort in Ungarn für Remote-Arbeit erforderlich aufgrund europäischer Steuervorschriften

Von Vorteil

• Gutes Verständnis von OpenStack-basierten Cloud-Plattformen
• Erfahrung mit verteilten Services
• Kenntnisse in Kubernetes
• Linux-Erfahrung
• Verständnis von Enterprise-Build- und Release-Prozessen

Über uns
Als attraktivster Arbeitgeber Ungarns 2025 (laut repräsentativer Umfrage von Randstad) ist
Deutsche Telekom IT Solutions
eine Tochtergesellschaft der Deutsche Telekom Gruppe. Das Unternehmen bietet mit mehr als 5300 Mitarbeitern ein breites Portfolio an IT- und Telekommunikationsdienstleistungen. Wir haben Hunderte von Großkunden und Konzernen in Deutschland und anderen europäischen Ländern.

DT-ITS erhielt 2019 den Best in Educational Cooperation Award von HIPA und wurde 2019 als ethischstes multinationales Unternehmen anerkannt. Das Unternehmen entwickelt kontinuierlich seine vier Standorte in Budapest, Debrecen, Pécs und Szeged weiter und sucht qualifizierte IT-Fachkräfte, die Teil des Teams werden möchten.

Weitere Details
Remote-Work-Richtlinie:
Remote-Arbeit ist aufgrund europäischer Steuervorschriften nur aus Ungarn möglich.