(Senior) Engineering Manager
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100% remote (EMEA)Full-TimeManager
Salary not disclosed
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Job Details
- Languages
- Sehr gute Englischkenntnisse (min. C2)
- Experience
- Mehrjährige Erfahrung als Engineering Manager (gn) oder (Staff-)Teamlead in agilen Software-Teams
- Required Skills
- JavascriptRubyRuby on Rails
Requirements
- Mehrjährige Erfahrung als Engineering Manager (gn) oder (Staff-)Teamlead in agilen Software-Teams – inklusive People Leadership.
- Nachweisbare Erfahrung in Hiring, Onboarding und der Weiterentwicklung von Engineers (Coaching, Feedback, Growth Frameworks).
- Praxis in größeren Web-Development-Projekten, idealerweise mit Ruby on Rails.
- Solide Programmierkenntnisse (bevorzugt in Ruby und/oder JavaScript) - genug, um Architektur- und Code-Qualitätsdiskussionen kompetent zu führen.
- Sehr gutes Verständnis von Software-Development-Prozessen, Testing, Deployment und moderner Delivery-Kultur.
- Sehr gute Englischkenntnisse (min. C2)
- Leidenschaft für AI-Entwicklung.
Responsibilities
- Verantwortet Aufbau, Führung und Weiterentwicklung der Entwickler*innen im Team, mit klarem Fokus auf Outcomes, Qualität und nachhaltige Delivery.
- Coacht Engineers (fachlich & persönlich), setzt Wachstumspläne auf und etabliert wirkungsvolle Feedback- und Performance-Routinen.
- Stärkt eine kollaborative, motivierende Teamkultur mit Ownership, psychologischer Sicherheit und hoher Qualitätsorientierung.
- Arbeitet eng mit Product, Design, Content und Technical Leader*innen an Roadmap, Priorisierung und Umsetzung – und übersetzt Ziele in realistische Pläne.
- Gestaltet Arbeitsabläufe, agile Rituale und Qualitätsstandards kontinuierlich weiter (z. B. DoR/DoD, Release-Prozesse, Incident-Learnings).
- Stellt sicher, dass technische Entscheidungen, Abhängigkeiten und Risiken transparent sind – und steuert aktiv auf Lösungen zu.
- Hat Erfahrung im Hiring, Entwerfen von Onboarding-Prozessen und der fachlichen Weiterentwicklung von Software-Entwickler*innen.
- Baut Strukturen, die Skalierung ermöglichen (z. B. Rollen-/Leveling-Klarheit, klare Verantwortlichkeiten, Wissensmanagement).
- Identifiziert sinnvolle Einsatzfelder für KI im Engineering (z. B. Assistenzfunktionen, Automatisierung, Developer Productivity) und befähigt das Team, diese verantwortungsvoll umzusetzen.
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