(Senior) Full Stack Python Developer – Fokus Transaction Advisory Tech (m/w/d)

Overview

Als Entwickler im Transaction Advisory Tech arbeitest du an datengetriebenen, KI-gestützten FDD-Anwendungen von der Konzeption bis zur produktiven Nutzung. Du trägst End-to-End-Verantwortung, arbeitest eng mit Data-Science-Teams zusammen und transformierst fachliche Anforderungen in robuste Lösungen. Du profitierst von modernsten Technologien, hast Gestaltungsraum und wirkst direkt an der Digitalisierung der Financial Due Diligence mit. Deine Arbeit macht messbaren Impact im Transaktionsalltag möglich.

Leistungen / Benefits

• Mobilitätsbudget: 100 EUR brutto monthly
• Jobrad
• Corporate Benefits (Mitarbeitendenrabatte)
• digitales Onboarding Tool
• Patin/Pate zur Unterstützung
• flexibler Arbeitsort (Berlin oder Stuttgart)

Verantwortungsbereiche

• End-to-End-Entwicklung von Python-basierten FDD-Anwendungen inklusive Datenaufbereitung, Analysen und Reporting-Oberfläche
• Fachliche Aufnahme von Anforderungen, Erstellung von PoCs & Mock-ups, Umsetzung in stabile Anwendungen
• Einsatz von Data-Science-Methoden im Due-Diligence-Umfeld; Massendatenanalyse aus ERP- und Buchhaltungsdaten
• Anwendung von Clean Code und Architecture-Prinzipien; Teilnahme an Code-Reviews; enge agile Zusammenarbeit
• Aktive Einbringung eigener kreativer Lösungsansätze und Technologien

Zentrale Anforderungen

• mindestens 3 Jahre Full-Stack-Erfahrung (Frontend- und Backend-Komponenten)
• Python mit Data-Science-Stack (pandas, scikit-learn) – ideal
• Grundkenntnisse in TypeScript; Web-Frameworks wie React oder Svelte von Vorteil
• Excel-Automatisierung von Vorteil
• Docker und Linux; Grundkenntnisse in Kubernetes von Vorteil
• Product-orientiertes Denken; Fokus auf nachhaltige, benutzerfreundliche Lösungen
• Interesse an Finance, Accounting oder Transaktionsberatung; schnelle Einarbeitung in fachliche Fragestellungen
• Englisch fließend (mind. C1); Deutschkenntnisse sind Plus

• Teamfähigkeit
• Eigeninitiative / proaktives Handeln
• Lösungsorientierung
• Python
• pandas
• scikit-learn