Senior Fullstack AI Engineer (w/m/d)

Jobbeschreibung StackFuel ist seit Jahren einer der führenden Anbieter für Daten- und KI-Weiterbildung in Deutschland. Seit Anfang 2026 sind wir Teil von Multiverse, Europas einzigem EdTech-Unicorn und der größten AI-Upskilling-Plattform des Kontinents. Gemeinsam verfolgen wir ein klares Ziel: 100.000 Beschäftigte in Deutschland fit für KI zu machen und so die Daten- und KI-Kompetenzlücke im Land zu schließen. Damit das gelingt, bauen wir von Berlin aus eine adaptive Lernplattform der nächsten Generation, AI-first von Grund auf. Daneben entwickeln wir Software-Tools und Automatisierungen, die sich in die B2B-Plattformen unserer Kunden integrieren. Als Senior Fullstack AI Engineer (m/w/d) gestaltest du diese Plattform und Software-Tools maßgeblich mit, von der Datenbank bis zum Frontend. Deine Arbeit erreicht direkt Tausende Lernende und trägt zur Transformation im Mittelstand und großen deutschen Unternehmen bei. Deine Aufgaben Du entwickelst unsere adaptive AI-first Lernplattform sowie software-gestützte KI-Lösungen End-to-End und triffst dabei selbständig wichtige technische Architekturentscheidungen Du setzt neue Features und Anforderungen in unserem bestehenden Learning Framework um und hältst Neu- und Weiterentwicklung in Balance Du baust AI-Features in die Plattform ein, z. B. LLM-gestützte Lernbegleitung, adaptive Lernpfade oder automatisierte Content-Generierung, und sorgst dafür, dass sie zuverlässig, messbar und kosteneffizient laufen Du baust interne Tools und KI-Automatisierungen für Learning Coaches, Client Operations und Sales, damit diese Teams effizienter arbeiten Du arbeitest eng mit dem gesamten Engineering-Team, unserem Content Engineering und den Portfolio Leads zusammen Was du mitbringst 5+ Jahre Erfahrung in der Full-Stack-Entwicklung, davon mehrere in Senior-Verantwortung (Architektur, technische Entscheidungen, Mentoring) Du arbeitest AI-first und nutzt AI-Tools selbstverständlich im Engineering-Alltag, der Agentic SDLC ist kein Fremdwort, sondern ein Zielbild Praktische Erfahrung mit LLM-APIs in Produkten: Prompt-Design, Structured Outputs, Tool Use, Evaluation von Modellausgaben Erfahrung mit End-to-End-Entwicklung mit Python (FastAPI oder Django) und TypeScript/React Sicherer Umgang mit PostgreSQL und Schema-Migrationen Disziplin bei Testing und CI (z. B. Pytest, typisierter Code, GitHub Actions o. Ä.) Erfahrung mit Docker-basiertem Deployment und Grundlagen in Observability Du sprichst verhandlungssicheres Englisch und idealerweise Deutsch auf B1–B2-Niveau Passt eher nicht zu dir, wenn … Diese Rolle ist wahrscheinlich nicht das Richtige für dich, wenn du nur auf der grünen Wiese arbeiten möchtest. Neben dem Aufbau unserer neuen Plattform entwickelst du auch unser bestehendes Learning Framework weiter, und beides gehört gleichwertig dazu. Sie passt auch nicht gut, wenn du AI-Tools eher als nettes Extra siehst und nicht als etwas, das grundlegend verändert, wie wir Software bauen. Und wenn dich interne Tools weniger reiz