Senior Full Stack Developer (Angular & Python / FastAPI) (m/w/d)

Project overview

Westhouse ist eines der führenden Recruitment-Unternehmen für die Vermittlung hochqualifizierter Fachexperten aus dem gesamten IT-Lifecycle- und Engineering-Bereich.

Für unseren Kunden suchen wir aktuell eine/n

Senior Full Stack Developer (Angular & Python / FastAPI) (m/w/d)

Rahmeninformationen

Referenz:180740

Project details

60355

Starttermin:01.01.2027

Arbeitszeit:Vollzeit 216 PT (Davon 45 PT Onsite)

Dauer:31.12.2027

Sprachen:Deutsch (C2/Muttersprachliches Niveau)

Ihre Qualifikationen

Ihre Aufgaben

Interessiert?

Interessiert? Wir freuen uns auf Ihren aussagekräftigen Lebenslauf/CV in elektronischer Form.

Ihr Ansprechpartner:

Mark Plewe

*@*.com

*

• Bitte nur bewerben wenn ALLE MUSS-Anforderungen erfüllt sind
• MUSS-Anforderungen:
• Nachgewiesene Senior-Erfahrung in der Angular-Entwicklung: professionelle Frontend-Entwicklung, überwiegend mit Angular, inkl. tragender Rolle bei Modul- und Komponentenschnitt sowie State-Management-Strategie
• Mindestens 5 Jahre
• Erfahrung in der architektonischen Weiterentwicklung gewachsener Anwendungen über Frontend und Backend hinweg: Modul- und Komponentenschnitt, Abhängigkeitsrichtungen und Schichtengrenzen, Auflösung bestehender Architekturverletzungen
• Praktische Erfahrung mit agentischer, KI-gestützter Softwareentwicklung (Agent-Modus, nicht nur Code-Autovervollständigung) mit Werkzeugen wie Kiro, Claude Code, Cursor, OpenCode
• Mindestens 2 Referenzen
• Python-Web-APIs: FastAPI mit Pydantic sowie relationale Datenhaltung über SQLAlchemy inkl. Schema-Migrationen
• Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zur Planung des Schienengüterverkehrs
• SOLL-Anforderungen:
• Erfahrung mit WebGL-basierter Karten- und Geodaten-Visualisierung großer, dynamischer Datenmengen sowie der interaktiven Bearbeitung von Kartenobjekten (Auswahl, Verschieben, Editieren von Geometrien und Attributen)
• mit Deck.gl, MapLibre, Three.js
• Erfahrung mit komplexen, performanten Tabellendarstellungen großer Datenmengen mittels AG Grid
• Erfahrung in der Entwicklung komplexer, interaktiver Editor- und Formularoberflächen für strukturierte Datenobjekte (dynamische Formulare, Validierung, Dirty-/Undo-Handling, Konfliktbehandlung bei gleichzeitigem Bearbeiten)
• Erfahrung mit der performanten Darstellung großer Datenmengen mittels der Charting-Bibliothek Plotly.js, insbesondere Zeitreihen und interaktive Diagramme
• Nachgewiesene Tiefe in der Entwicklung produktiver Python-Web-Services mit FastAPI (oder vergleichbar): Authentifizierung und rollen-/rechtebasierte Autorisierung (OIDC/JWT, API-Keys), versionierte Schema-Migrationen an einer laufenden relationale
• Erfahrung in der Umsetzung von UI auf Basis eines Design-Systems mit Figma
• inkl. Arbeit mit Design-Tokens/Variables und der Verzahnung von Design und Code (z. B. Figma Code Connect)
• Weiterentwicklung und Wartung einer Angular-22-Webanwendung mit Standalone Components und Signal-basiertem State Management
• Implementierung datengetriebener Analyse-Ansichten (Zeitreihen, Karten, Tabellen, Bildfahrpläne) auf Basis eines generischen KPI-Frameworks mit GraphQL-Anbindung
• Weiterentwicklung der WebGL-basierten Kartenvisualisierung (Deck.gl) Infrastrukturen und Transportbewegungen
• Entwicklung von Editor-Oberflächen für verschiedenste Datenobjekte (Fahrplan, Infrastruktur, Stammdaten, Modellparameter)
• Entwicklung und Pflege wiederverwendbarer UI-Komponenten (projektinterne Komponentenbibliothek) auf Basis eines unternehmensweiten Design-Systems
• Anbindung von REST- und GraphQL-Schnittstellen sowie Protobuf-basierter Datenkommunikation
• Abbau technischer Schulden: Auflösung von Architekturverletzungen, Migration von Leaflet zu Deck.gl, Erhöhung der Testabdeckung
• Konzeption und Durchführung automatisierter Qualitätssicherungsmaßnahmen (Unit-Tests, E2E-Tests)
• Entwicklung und Wartung von REST-Endpunkten des Python-Backends (FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy) inkl. Datenbank-Schema-Migrationen (Alembic, PostgreSQL)
• Erweiterung einer GraphQL-API (Ariadne) für die Auswertung großer Ergebnisdatenmengen über eine spaltenorientierte Analyse-Datenbank (Athena/Parquet)
• Weiterentwicklung serverloser Daten-Pipelines (AWS Lambda, AWS Batch, S3, Glue) für Import, ETL und Simulationsläufe
• Durchgängige Umsetzung von Features über Frontend, API und Pipeline hinweg (ein Merge Request pro E2E-Feature)