Staff Backend Engineer (all genders)

About You
Berlin, Germany
yesterday

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
German
Experience level
Senior

Job location

Berlin, Germany

Tech stack

API
Airflow
Amazon Web Services (AWS)
Google BigQuery
Cloud Computing
Databases
Data Warehousing
Elasticsearch
Python
Search Algorithms
Machine Learning
Node.js
NoSQL
SQL Databases
TypeScript
Datadog
Data Logging
Data Processing
Large Language Models
Backend
Google BigQuery
Search Engines
Codebase
Go

Job description

Wir suchen einen Staff Backend Engineer (all genders), der Teil der Entwicklung unserer datengetriebenen Systeme wird, insbesondere in einem der Teams für Suche, Empfehlungen und Sortierung. Diese Circles sind in unserem Circle-Cluster "Customer & Shop Intelligence" eingebettet, das dafür verantwortlich ist, ein personalisiertes und inspirierendes Einkaufserlebnis zu schaffen.

Es gibt mehrere mögliche Bereiche, in denen du arbeiten könntest. Einer davon ist das Design und die Implementierung von Suchalgorithmen, die Nutzung von NLP-Techniken sowie die Optimierung von Suchergebnissen hinsichtlich Relevanz und Effizienz, um sicherzustellen, dass unsere Suchmaschine hochpräzise und umfassende Ergebnisse liefert und dadurch die gesamte User Experience verbessert. Eine weitere Möglichkeit wäre die Arbeit im Zentrum unserer Empfehlungs- oder Ranking-Systeme mit tiefen Einblicken in die dahinterstehenden Algorithmen. Dabei arbeitest du gemeinsam mit anderen Engineers und Data Scientists daran, sicherzustellen, dass die Systeme unsere Kund:innen bestmöglich bedienen und dabei Geschwindigkeit sowie Empfehlungsleistung optimal ausbalancieren.

  • Entwicklung intelligenter BI-Lösungen unter Verwendung von NodeJS mit TypeScript
  • Effizientes Management großer Datenmengen unter Einsatz von Google BigQuery und nahtloser Integration in Business-Intelligence-Systeme
  • Aufbau und Weiterentwicklung hochfrequentierter APIs bei gleichzeitig minimalen Latenzen
  • Enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Entwickler:innen, Product Manager:innen, Data Scientists und Analyst:innen zur Verbesserung bestehender Funktionalitäten und Einführung neuer Features
  • Förderung innovativer Ideen und Entwicklungen, eine flache Organisationsstruktur sowie schnelle Entscheidungsprozesse schaffen viel Raum für Mitgestaltung und Wachstum
  • Gemeinsames Erarbeiten architektonischer Entscheidungen mit unserem Tech Lead und Erkundung neuer Technologien, 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.

Requirements

  • Mehr als 5 Jahre Erfahrung im Aufbau skalierbarer APIs (z. B. mit Node.js, Python oder Go)
  • Praktische und aktuelle Erfahrung mit einer typisierten Programmiersprache (z. B. TypeScript)
  • Fundiertes 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 verfügst über ausgezeichnete analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
  • Du bist es gewohnt, in einem englischsprachigen und agilen Umfeld zu arbeiten
  • Du hebst die Qualität der Software, an der du arbeitest, auf ein höheres Niveau
  • Du übernimmst gerne Verantwortung für ein Produkt, identifizierst dich stark damit und bringst eigene Verbesserungsideen aktiv ins Team ein
  • Du etablierst Standards innerhalb deines Fachbereichs sowie in der Zusammenarbeit mit anderen Engineers über Teamgrenzen hinweg

Nice to Have

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

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