Backend Engineer - Recommendation - Vor Ort in Hamburg oder Berlin

• Entwicklung von Next-Generation-Empfehlungen unter Verwendung von NodeJS mit TypeScript
• Effizientes Management großer Datenmengen unter Einsatz von Google BigQuery sowie nahtlose Integration in Business-Intelligence-Systeme und unsere Datenplattform
• Aufbau und Verbesserung stark frequentierter APIs unter Sicherstellung minimaler Latenzen
• Enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Ingenieuren, Produktmanagern, Data Scientists und Analysten zur Verbesserung bestehender Funktionalitäten und Einführung neuer Features
• Die Förderung innovativer Ideen und Entwicklungen, eine flache Organisationsstruktur sowie schnelle Entscheidungsprozesse gewährleisten viel Raum für Beitrag und Wachstum
• Erkundung neuer Technologien und Methoden, insbesondere in den Bereichen Machine Learning und generative KI, Wir sehen es als unsere Verantwortung, ein Umfeld zu schaffen, in dem sich alle so willkommen fühlen können, wie sie sind. Unterschiedliche Hintergründe und Perspektiven machen uns stärker und prägen unsere Kultur. Wofür wir intern stehen, dafür stehen wir auch als Marke: Akzeptanz, Inklusion und ein fairerer Umgang mit Mode.

• 2+ Jahre Erfahrung im Aufbau skalierbarer APIs (z. B. mit Node.js, Python oder Go)
• Praktische & aktuelle Erfahrung mit einer typisierten Programmiersprache (z. B. TypeScript)
• Solides Know-how im Umgang mit SQL- oder NoSQL-Datenbanken
• Du schreibst gut strukturierten, effizienten und wartbaren Code und achtest aktiv auf die Qualität der Codebasis
• Du hast ausgezeichnete analytische und Problemlösungsfähigkeiten
• Du bist es gewohnt, in einem englischsprachigen und agilen Umfeld zu arbeiten
• Du hebst die Qualitätsstandards der Software, an der du arbeitest, kontinuierlich an
• Du bist neugierig, die End-to-End-Verantwortung für unsere Recommendation Engine zu übernehmen

Nice to have

• Erfahrung mit Elasticsearch oder OpenSearch
• Erfahrung im Aufbau von Datenmodellen mit dbt
• Erfahrung im Umgang mit einem MPP Data Warehouse (z. B. Redshift, BigQuery)
• Erfahrung mit zentralisierten Logging-, Monitoring- und Alerting-Lösungen (Datadog)
• Praktische Erfahrung mit einem Cloud-Ökosystem (z. B. AWS, GCP) sowie Integration mit Orchestrierungsdiensten (wie Dagster oder Airflow)
• Erfahrung im Betrieb von Datenverarbeitungspipelines mit verteilten Datenverarbeitungs-Frameworks
• Praktische Erfahrung mit Machine-Learning-Modellen oder LLM-basierten Systemen ist ein Plus