Principal Software Engineer – Agentic Engineering (m/w/d)

Super, dass du dich bei TechTalk bewerben möchtest!
Hier ein kompakter Fahrplan, der dir hilft, deine Unterlagen exakt auf die Stellenausschreibung abzustimmen – ohne das geforderte „Motivationsschreiben“, dafür mit einem Praxis‑Case, in dem du deine Rolle beim KI‑gestützten System‑Improvement klar hervorhebst.

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1️⃣ Was TechTalk wirklich sucht

Anforderung	Was du zeigen solltest	Wie du das belegen kannst
Kein „Wir haben keine Zeit für Tests“	Du stellst Fragen wie „Woher nehmt ihr die Zeit, dieselben Bugs zweimal zu fixen?“	Kurze Anekdote, in der du ein Test‑Setup eingeführt hast, das die MTTR (Mean Time to Recovery) um X % senkte.
Code‑Lesbarkeit trotz KI	Du prüfst KI‑generierten Code, refactorst und dokumentierst.	Beispiel‑Pull‑Request‑Link (oder Screenshot) mit Vorher/Nachher‑Diff und kurzer Erklärung.
Engineering‑Exzellenz verbreiten	Du coachst Teams, führst Pair‑Programming / Code‑Reviews ein.	Nennung von Metriken (z. B. DORA‑Durchsatz, Deployment‑Frequency) die du verbessert hast.
DORA‑Metriken als Rückspiegel	Du kennst Lead‑time for changes, Change‑failure‑rate, MTTR und Deployment‑frequency aus dem Effizienz‑Kreislauf.	Zeige, wie du mit einem Dashboard die Werte visualisiert und optimiert hast.
Kleine Commits = Präzision	Du erklärst, warum kleine, häufige Commits die Fehlersuche vereinfachen.	Beispiel aus einem Projekt, wo das „Trunk‑Based Development“ die Release‑Zyklen von 2 Wochen auf 2 Tage verkürzte.
KI‑Tools bewusst einsetzen	Du nutzt Copilot/ChatGPT/Code‑LLM, aber prüfst immer die Resultate.	Beschreibe einen konkreten Use‑Case (z. B. automatisierte Refactor‑Suggestions) und deine Qualitäts‑Gate‑Checks.
Starke Deployment‑Pipeline	Du hast CI/CD‑Pipelines gebaut, die das Team „ruhiger schlafen lassen“.	Nenne die Tools (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, ArgoCD…) und die erreichten KPIs (z. B. 99 % Erfolgsrate, 5 min durchschnittliche Deploy‑Zeit).
Coaching statt Belehrung	Du bringst Wissen in Dialogform, nicht als Monolog.	Beispiel einer internen Workshop‑Reihe oder eines „Lunch‑&‑Learn“, bei dem du das Team aktiv eingebunden hast.

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2️⃣ Dein Bewerbungs‑Package (ohne klassisches Motivationsschreiben)

Dokument	Inhalt	Tipp
One‑Pager (max. 1 A4)	• Kurzprofil (5 Zeilen) • 3‑4 Bullet‑Points zu den wichtigsten Erfolgen (DORA‑Metriken, CI/CD, KI‑Einsatz) • Case‑Study (siehe unten)	Verwende aktive Verben und konkrete Zahlen.
Lebenslauf	Chronologisch, Fokus auf relevante Rollen (DevOps, SRE, Lead Engineer). Technologie‑Stack, Tools, Zertifikate (z. B. AWS Certified DevOps Engineer).	Halte ihn auf 2 Seiten, nutze klare Überschriften.
Case‑Study (max. 500 Wort)	Titel: „Verbesserung der Release‑Pipeline eines E‑Commerce‑Systems mit KI‑gestütztem Refactoring“ 1. Ausgangslage – monolithische App, 30 % Fehlerrate bei Deploys, keine automatisierten Tests. 2. Deine Rolle – Lead Engineer, verantwortlich für Analyse, Tool‑Auswahl, Coaching. 3. Maßnahmen – Einführung von Trunk‑Based Development + Feature‑Flags. Aufbau einer GitHub‑Actions‑Pipeline (lint → unit‑tests → integration‑tests → canary‑deploy). Einbindung von GitHub Copilot für Boiler‑Plate‑Code, aber mit Post‑Generation‑Review (TDD‑Check, SonarQube‑Analyse). Automatisierte Refactor‑Bots (OpenAI‑Codex) zur Identifikation von Duplicate‑Code, anschließend manuelle Review. 4. Ergebnis – Deployment‑Frequency von 4 → 30 Deploys/Tag, Change‑Failure‑Rate von 12 % → 1 %, MTTR von 45 min → 8 min, technische Schuld‑Index um 40 % reduziert. 5. Dein Beitrag – Planung, Coding, Review‑Kultur, Coaching des Teams, Messung & Reporting.	Der Case muss deine Hands‑on‑Arbeit zeigen – nicht nur das Team.
Referenzen (optional)	1‑2 kurze Statements von ehemaligen Vorgesetzten/Team‑Leads (z. B. „[Name] hat unsere CI‑Pipeline in 6 Wochen von 0 auf 99 % Erfolgsrate gebracht.“)	Nur, wenn du bereits schriftliche Zustimmung hast.

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3️⃣ Wie du das „System, das du mit KI verbessert hast“ überzeugend schilderst

1. Problem‑Statement – Was war das konkrete technische Defizit?
2. Warum KI? – Welcher Teil des Problems ließ sich durch ein LLM/Code‑Generator‑Tool effizienter lösen?
3. Deine Entscheidungskriterien – Qualität, Sicherheit, Review‑Kosten – und warum du dich für ein bestimmtes Tool entschieden hast.
4. Implementierung – Wie hast du das KI‑Tool in den Entwicklungs‑Workflow integriert (z. B. als Pre‑Commit‑Hook, als PR‑Assistent)?
5. Kontrollmechanismen – Welche Tests, Lint‑Regeln, Sonar‑Analysen hast du eingesetzt, um KI‑Fehlentscheidungen zu verhindern?
6. Resultate – Messbare Verbesserungen (Zeit, Fehler, Deploy‑Rate).
7. Lernkurve – Was hast du aus dem Einsatz gelernt und wie hast du das Team darüber aufgeklärt?

Beispiel‑Snippet (kurz):

# .github/workflows/ci.yml
name: CI
on: [push, pull_request]
jobs:
  lint-and-test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Run Copilot suggestions
        run: |
          npx @github/copilot-cli suggest --path src/ > suggestions.txt
          cat suggestions.txt
      - name: Run tests
        run: npm test
      - name: SonarQube analysis
        uses: sonarsource/sonarcloud-github-action@v1
        env:
          SONAR_TOKEN: ${{ secrets.SONAR_TOKEN }}

Hier siehst du, wie Copilot‑Vorschläge automatisch erzeugt, aber erst nach erfolgreichem Test‑Durchlauf in den PR gemerged werden.

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4️⃣ E‑Mail‑Template an Ruth / Magdalena

Betreff: Senior Engineer – KI‑gestützte CI/CD (Ref: TechTalk Job‑ID 2026‑01)

Liebe Ruth, liebe Magdalena,

mit großer Begeisterung habe ich die Ausschreibung für die Position *Senior Engineer – Engineering Excellence* gelesen. Die klare Haltung von TechTalk zu Tests, KI und nachhaltiger Produkttransformation entspricht exakt meinem beruflichen Selbstverständnis.

Im Anhang findet ihr:
1. Einen One‑Pager, der meine Kernkompetenzen (DORA‑Metriken, Trunk‑Based Development, KI‑gestützte Refactorings) zusammenfasst.
2. Einen Lebenslauf mit Fokus auf meine letzten drei Rollen, in denen ich CI/CD‑Pipelines von Grund auf aufgebaut und KI‑Tools verantwortungsbewusst eingesetzt habe.
3. Eine kurze Case‑Study („Verbesserung der Release‑Pipeline eines E‑Commerce‑Systems mit KI‑gestütztem Refactoring“), in der ich meine konkrete Rolle und die messbaren Ergebnisse darstelle.

Ich freue mich darauf, in einem persönlichen Gespräch zu erläutern, wie ich bei TechTalk die Kultur des test‑first‑Engineering weiter stärken und KI als Qualitäts‑Amplifier einsetzen kann.

Herzliche Grüße  
[Dein Vor‑ und Nachname]  
[Telefon] – [E‑Mail] – LinkedIn: [URL]  

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5️⃣ Nächste Schritte für dich

1. Sammle deine Zahlen – DORA‑Metriken, Deploy‑Dauer, Fehlerraten, Zeitersparnis durch KI.
2. Wähle den besten KI‑Use‑Case aus deiner Laufbahn (z. B. Copilot‑gestützte Refactorings, automatisierte Test‑Generierung).
3. Schreibe die Case‑Study nach dem obigen Schema (max. 500 Wort).
4. Erstelle den One‑Pager (ca. 5 Bullet‑Points + Titel).
5. Packe alles in ein PDF (One‑Pager + Lebenslauf + Case‑Study) und hänge es an die E‑Mail.
6. Versende die Nachricht an jobs@techtalk.at (oder direkt an Ruth/Magdalena).

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Noch ein kurzer Tipp

TechTalk legt Wert auf Hands‑on‑Qualität und kritischen KI‑Umgang. Wenn du im Interview gefragt wirst, warum du nicht sofort alles automatisierst, antworte mit einem konkreten Beispiel, bei dem du einen KI‑Vorschlag abgelehnt hast, weil er die Lesbarkeit oder Sicherheits‑Checks verletzt hätte. Das zeigt, dass du das Werkzeug beherrschst – nicht umgekehrt.

Viel Erfolg – ich bin mir sicher, dass du mit deiner Erfahrung und dem klaren Fokus auf Qualität das Team von TechTalk sofort bereichern wirst! 🚀

(Falls du noch ein konkretes Beispiel aus deiner Arbeit hast, das du hier teilen möchtest, helfe ich dir gern, es zu formulieren.)