Full-Stack Software Engineer - AI Native Startup (m/f/d)

Auxilius.ai·Munichjunior

En corto

→Ingeniero full-stack en startup temática de IA que desarrolla soluciones para GRC empresarial.
→Trabajas en todo el stack: backend con Spring Boot, frontend con React, infraestructura en Kubernetes y Azure, con enfoque en IA y DevOps.
→Destaca el uso de IA asistida en desarrollo (Claude Code) y modelos de dominio con DDD desde etapas tempranas.

No se requiere inglés explícitamente, pero el material técnico está en inglés.

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Las preguntas que te van a hacer

1. ¿Cómo has usado IA asistida (como Claude Code) para escribir o refinar código en un proyecto real?

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¿Qué piden?

✓Experiencia sólida con Java y Spring Boot
✓Experiencia sólida con TypeScript y React
✓Experiencia práctica con Claude Code o flujos de desarrollo asistido por IA
✓Conocimiento de principios SOLID y diseño de código limpio
✓Dominio de principios DDD y modelado de dominio
✓Enfoque DevOps y experiencia en CI/CD y observabilidad

¿No cumplís todo? Es lo normal — tu dossier gratis te dice qué gaps tenés y cómo cubrirlos en la entrevista.

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You'll join an early-stage, AI-native startup with a product that has already proven market fit. We build cutting-edge AI solutions for Governance, Risk and Compliance (GRC) for enterprises around the world. Our customers are auditors, risk managers, and compliance teams, which means evaluation rigor, auditability, and EU AI Act readiness aren't afterthoughts for us. They're product requirements. Tasks As a Full-Stack Engineer (m/f/d), you'll be one of the early full-time engineers, working closely with our senior engineers, Co-Founders and CTO. You'll ship features across the stack — from Spring Boot services to React frontends — and grow into broader ownership as the team and product scale. Responsibilities Collaborate with the team to find strong solutions to new types of problems in an AI-first architecture Embrace a DevOps-style approach across the full specification → development → delivery lifecycle (inspired by the DevOps Handbook ) Propose and implement approaches to make delivery faster and more reliable (e.g., improving flow, feedback loops, and recovery) Implement and evolve monitoring/observability across systems (metrics, logs, traces, alerting) so we can detect issues early and learn from production Collaborate with the team to develop an AI-driven development process from feature specs down to production deployment Plan & document backend architecture in the Arc42 framework Extend & communicate the domain model using DDD principles Manage and extend application infrastructure on Azure with Pulumi g. ai is building AI-powered GRC solutions for enterprises. We're early-stage, fast-growing, and backed by real customers. Our tech stack includes Java & Spring Boot, Angular, Kubernetes on Azure, and OpenAI & Anthropic LLMs.

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