Technical Lead
HybridZürich, Zurich, Switzerland
Job Summary
Design and develop scalable backend services in Java, operating them as containerized workloads on Kubernetes. Own end-to-end feature delivery from concept through production release, while providing technical leadership to define architecture, maintain code quality, and reduce technical debt. Collaborate with product, business, and engineering teams to translate requirements into robust solutions, ensuring observability, security, and compliance within a regulated financial environment. Contribute directly to code with hands-on involvement. Requires 7+ years of Java backend experience, Kubernetes expertise, and on-site presence in Zurich three days per week.
Required Qualifications
- 7+ Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung
- fundierter Backend-Entwicklung in Java
- Mehrjährige Erfahrung als Technical Lead
- Durchführung von Design- und Code-Reviews
- Teamcoaching
- Verantwortung für die erfolgreiche Auslieferung
- Fundierte Praxiserfahrung mit Containerisierung (Docker)
- Orchestrierung mit Kubernetes in Produktion
- Umfassende Erfahrung mit Design, Aufbau und Betrieb von CI/CD-Pipelines
- GitLab CI
- Solides Verständnis von Softwarearchitektur
- Verteilten Systemen
- Cloud-native-Designprinzipien
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten
- Fähigkeit, mit Product-, Engineering- und Business-Stakeholdern zusammenzuarbeiten
- Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder gleichwertige praktische Erfahrung
- Fliessende Kenntnisse in Deutsch (mind. B2)
- Fliessende Kenntnisse in Englisch (mind. B2)
- Bereitschaft für mindestens 3 Tage pro Woche Einsatz vor Ort in Zürich
- Gültige Schweizer Arbeitsbewilligung
- Wohnsitz in der Schweiz
Desired Qualifications
- Frontend-Erfahrung mit TypeScript und einem modernen Framework (Angular oder React)
- Praktische Erfahrung mit AWS (EKS, ECR, IAM, S3 sowie Infrastructure-as-Code wie Terraform oder Pulumi)
- Hintergrund in der Finanzbranche
- Wealth- oder Portfolio-Management
- Vertrautheit mit finanzfachlichen Konzepten
- Erfahrung mit Python
- Datenverarbeitung, Automatisierung oder AI/ML-Workflows
- Erfahrung darin, AI-Features vom Prototyp in die Produktion zu bringen
- Evaluierung, Monitoring, Kosten-/Latenz-Abwägungen
- Vertrautheit mit Observability-, Security- und Compliance-Praktiken in regulierten Finanzumgebungen
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