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Der Coder weiß im Zweifel am besten, wie man etwas effizient baut. Du überlegst *wie man es besser lösen kann*. Und du baust *die beste Version davon*.
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Software Engineer – Backend (m/f/d) Munich
Prodig GmbH —München
Experience in backend software development using modern programming languages, preferably Rust. Design and optimize reliable, high-performance backend…
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Robot Client SDK Engineer (Mensch)

Neura Robotics -
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Details zur Stelle

Vollzeit

Qualifikationen

Java
C++
SDKs
REST
GraphQL
Maven
gRPC
Python

Vollständige Stellenbeschreibung

Deine Mission & Challenges

protoc + buf Toolchain für Client-seitige Code-Generierung; CI-Pipelines generieren Clients bei jeder Proto-Änderung neu
Python Client SDK: idiomatische Wrapper mit Context Managern, Async/Await-Varianten, IDE-Autocomplete-Stubs, pip Wheels fürs interne PyPI
C++ Client SDK: RAII Channel Lifecycle, Async, sprachtypische Exception-Hierarchie, Conan/vcpkg Packages
Java Client SDK: Builder-Patterns für Requests, CompletableFuture, Maven Central Artifacts
Channel Lifecycle Handling über alle Sprachen hinweg: Timeouts, Deadline-Propagation, Reconnect-Logik, TLS/mTLS Konfiguration
Mapping von gRPC Status auf sprachtypische Exceptions: hierarchische Exception-Typen mit semantisch sinnvollen Subklassen
Client/Server Version-Skew Compatibility Tables – definierte Policies zur Versionskompatibilität, automatische Kompatibilitätstests
Semantic Versioning abgestimmt mit dem Platform Architect, Durchsetzung von Deprecation-Policies via Linter-Warnings, Migration Guides
Simulation-Mode im Client: gleiche Proto-Schnittstelle, aber Simulation-Backend für Offline-Entwicklung
Observability Hooks pro Sprache: strukturiertes Logging, OpenTelemetry Tracing Context, Prometheus Metrics
Referenz-Beispiel-Apps pro Sprache mit Best Practices: Pick-and-Place, Mode Switching, Fault Recovery, Telemetrie-Streaming
Automatisch generierte Doku pro Sprache: Sphinx (Python), Doxygen (C++), Javadoc (Java); Beispiele immer synchron zur API
Onboarding für interne Nutzer: Skill Bundles, Evaluierungs-Frameworks, R&D Notebooks, Demo-Apps – alles basierend auf deinen Templates
RFC-Co-Review mit dem Robot Platform Integration Engineer bei jeder Proto-Änderung

Auf was können wir uns freuen

Erfahrung mit Developer Experience für Plattform-SDKs – hat Client-Libraries für interne oder externe Nutzer gebaut und ausgeliefert
Fit in mindestens zwei der folgenden: modernes Python (Typing, asyncio, pyproject/wheels), modernes C++ (17/20, Async, Build-Systeme), Java (CompletableFuture, Maven)
Hands-on im gRPC-Ökosystem: protoc, buf, grpc-python, grpc-java, grpc-cpp – Erfahrung mit produktiven Clients
Multi-Language Packaging: manylinux Wheels, Conan/vcpkg, Maven Central – inkl. kompletter CI-Pipelines
API-Design Verständnis: gRPC/REST/GraphQL, Semantic Versioning, Deprecation-Strategien, Backwards-Compatibility
Erfahrung mit Doku-Tools: Sphinx, Doxygen, MkDocs – End-to-End Ownership der Dokumentation
Verständnis von Async-Patterns über Sprachen hinweg: Sync vs Async vs Streaming gRPC und deren Unterschiede in der Nutzung

Nice to have

Verständnis von Robotik oder Industrial Control, um über Latenz- und Timing-Themen mit Platform Engineers zu sprechen
Erfahrung mit Language Bindings für native Libraries (PyBind11, JNI, SWIG, cppyy)
OpenTelemetry Instrumentation Libraries in mehreren Sprachen umgesetzt
Grundverständnis von ROS 2 Client Libraries (rclpy / rclcpp)
Developer-Portals, API-Docs oder SDK-Tutorials für externe Entwickler erstellt

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