Backend Engineer - Recommendation (all genders)

• Entwicklung der Recommendation Engine hinter den Homepage-, Produkt- und Outfit-Seiten von ABOUT YOU mit Node.js/TypeScript
• Bereitstellung offline trainierter ML-Modelle wie Matrix Factorization, Brand Similarity und Image Embeddings in Black-Friday-Skalierung über Valkey, DynamoDB und OpenSearch
• Konzeption und Umsetzung von Personalisierungslogiken für Feed Assembly, Fallback-Ketten, Deduplizierung, Diversität und A/B-Experimente
• Entwicklung von GenAI-Features wie unserem Streaming-basierten Gemini Fashion Advisor mit Fokus auf niedrige Latenzen, Session State und die effiziente Steuerung von Token-Kosten
• Verantwortung für Reverse-ETL-Pipelines, die Model Outputs aus BigQuery in performante Hot Stores übertragen
• Monitoring der Recommendation Coverage und Verfolgung relevanter Business-KPIs über SQS-/BI-Systeme sowie aktive Mitgestaltung der Architektur gemeinsam mit unserem Tech Lead
• Du übernimmst gerne End-to-End-Verantwortung für eine Recommendation Engine und hast Freude daran, direkt zu sehen, wie deine Änderungen das Engagement unserer Kund beeinflussen
• 3+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung performanter Backend-Services, idealerweise mit Node.js/TypeScript – alternativ bringst du Erfahrung mit Java, Go oder Kotlin mit und arbeitest dich schnell in neue Technologien ein
• Tiefgehende praktische Erfahrung mit Redis/Valkey Data Modeling, mehrstufigen Caching-Architekturen inklusive TTLs und Invalidierung sowie binären Datenformaten wie Protobuf oder Avro
• Ein ausgeprägtes Verständnis für High-Throughput-Systeme und Erfahrung mit APIs, die unter strengen Latenz-SLOs mit 10k+ Requests pro Sekunde skalieren
• Du hast Interesse daran, Backend Engineering und Machine Learning zu verbinden und Model Scores, Embeddings oder LLM-Features in produktiven Systemen bereitzustellen
• Sehr gute Kommunikation auf Englisch sowie eine datengetriebene und experimentierfreudige Arbeitsweise

Nice to Have

• Grundlagen im Bereich Recommender Systems, beispielsweise Collaborative Filtering, Matrix Factorization, Cold-Start-Handling oder Algorithmen zur Steigerung der Diversität
• Erfahrung mit Streaming-basierten GenAI-/LLM-Produkten, etwa im Bereich Chat UX, Prompt Caching oder Guardrails
• Vertrautheit mit AWS Serverless, insbesondere DynamoDB Data Modeling und SQS/SNS, sowie mit OpenSearch k-NN-Indizes
• Know-how in Performance-Optimierung, beispielsweise durch Profiling mit clinic.js oder Flamegraphs, ergänzt durch Erfahrung mit Load Testing mit k6

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Ein Ort, an dem Du Du sein kannst.

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.

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