COMPARUS entwickelt innovative Lösungen für agile IT-Transformation und betreibt mit TiONA eine eigene SaaS-Plattform. Wir verbinden Consulting und Produktarbeit in kleinen, schlagkräftigen Teams – hands-on, auditfest und outcome-getrieben.
Als Head of Engineering übernehmen Sie die Verantwortung für den Aufbau einer AI-nativen Software-Engineering-Organisation, in der große Teile des SDLC messbar durch intelligente Systeme unterstützt, automatisiert und qualitativ abgesichert werden. Die Rolle trifft klare Entscheidungen darüber, wo KI eingesetzt wird, und wo bewusst auch nicht.
Ziel ist es, Software schneller, sicherer und messbar wirkungsvoller bereitzustellen – nicht durch mehr Menschen, sondern durch bessere Systeme.
Unser Angebot
* Unbefristet, Vollzeit, hybrid in Hamburg, Reise < 10 %
* 30 Tage Urlaub, bAV, Kita-Zuschuss, Weiterbildung & Zertifizierung
* Großer Hebel: Sie führen ~150 Engineers und prägen unsere SaaS-Plattform
1. Systemische Verantwortung
* Aufbau einer AI-nativen SDLC-Architektur
* Definition, welche Entscheidungen Menschen treffen und welche Systeme
* Entwicklung einer Engineering-Organisation, die mit KI arbeitet, sie hinterfragt und verantwortet
* Verankerung von Outcome-Orientierung (OKR) statt Output-Optimierung
* Technische Gesamtverantwortung für unsere Plattform und SW-Entwicklung
* Enge Verzahnung von Product, Engineering & Professional Services
Was Sie mitbringen
* Nachweisliche Erfahrung im Bau von Systemen, nicht nur Teams
* Starkes mentales Modell für Automatisierung, Autonomie und Skalierung ohne lineares Wachstum
* Fähigkeit, mit Unschärfe und Experimenten zu arbeiten
* Freude daran, Dinge neu zu denken, nicht nur zu optimieren
* Mehrjährige Führung als CTO / Head of Engineering o. ä. in SaaS/Produkt-Umfeldern (100+ Engineering-Skalierung, Nearshore/Offshore-Erfahrung)
* Tiefe Praxis im Java/Spring-Ökosystem, Microservices, Docker/Kubernetes/OpenShift, CI/CD (z. B. GitLab/Jenkins), Cloud (AWS/EKS, Google Cloud/GKE oder vergleichbare Managed-Kubernetes-Services), REST/OpenAPI
* Nachweislich SDLC/DevSecOps aufgebaut und metrisch gesteuert (DORA/SLI/SLO, Incident/Problem, Release-/Change-Prozesse)
* AI-first Engineering Mindset: Sie bringen klare Vision und starke Motivation, den gesamten SDLC AI-basiert zu gestalten (Anforderung/Design → Code/Review → Test/QA → Release/Change → Betrieb/SRE) und idealerweise nachweisliche Praxis/Blueprints dazu – inklusive Governance, Security & Compliance.
* Sprachen: Deutsch C1, Englisch mind. B2, Ukrainisch von Vorteil
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