Senior Backend Engineer - Search & Discovery (all genders)

About You - Collins GmbH & Co. KG; Hamburg, Berlin; Vor Ort; EUR 90.000 - 120.000; Vollzeit

Zusammenfassung

About You - Collins GmbH & Co. KG sucht eine/n Spezialist/in für die Weiterentwicklung unserer Suchfunktion.

Du arbeitest an der Entwicklung der Such-Engine hinter ABOUT YOU, fokussierst Query Understanding, Entity Resolution und semantische Vektorsuche in Node.js/TypeScript. Gemeinsam mit dem Tech Lead gestaltest du die Architektur, integrierst LLMs und Embedding-Modelle wie Gemini und Vertex AI und optimierst Latenz, Caching und Fallback-Mechanismen.

Qualifikationen

• Erfahrung in der Entwicklung von Such-Engines und Relevanzmodellen.
• Kenntnisse in Query Understanding und Entity Resolution.
• Arbeiten mit Embedding-Similarity und LLMs ist wünschenswert.

Aufgaben

• Entwicklung der Search Engine hinter ABOUT YOU mit Fokus auf Query Understanding, Entity Resolution und semantischer Vektorsuche in Node.js/TypeScript
• Kombination von OpenSearch-Relevanz, Embedding-Similarity und verhaltensbasierten Re-Ranking-Signalen zu einheitlichen und relevanten Suchergebnissen
• Aufbau und Weiterentwicklung von Search-Index-Pipelines für Entities, Synonyme und k-NN-Produktvektoren, die Daten aus BigQuery in OpenSearch übertragen
• Integration von LLMs und Embedding-Modellen wie Gemini und Vertex AI unter strengen Latenzvorgaben – inklusive Caching- und Fallback-Mechanismen
• Sicherstellung der Suchqualität durch Golden Lists, Regression Suites und kontinuierliche A/B-Experimente
• Mitgestaltung der Architektur gemeinsam mit unserem Tech Lead sowie enge Zusammenarbeit mit Data Analysts, Engineers und Product Managern

Kenntnisse

Search Engine Dev

Query Understanding

Entity Resolution

Embedding Similarity

LLMs & Embeddings

Caching & Fallback

Tools

Node.js/TypeScript

OpenSearch

KNN Embeddings

Jobbeschreibung

• Entwicklung der Search Engine hinter ABOUT YOU mit Fokus auf Query Understanding, Entity Resolution und semantischer Vektorsuche in Node.js/TypeScript
• Kombination von OpenSearch-Relevanz, Embedding-Similarity und verhaltensbasierten Re-Ranking-Signalen zu einheitlichen und relevanten Suchergebnissen
• Aufbau und Weiterentwicklung von Search-Index-Pipelines für Entities, Synonyme und k-NN-Produktvektoren, die Daten aus BigQuery in OpenSearch übertragen
• Integration von LLMs und Embedding-Modellen wie Gemini und Vertex AI unter strengen Latenzvorgaben – inklusive Caching- und Fallback-Mechanismen
• Sicherstellung der Suchqualität durch Golden Lists, Regression Suites und kontinuierliche A/B-Experimente
• Mitgestaltung der Architektur gemeinsam mit unserem Tech Lead sowie enge Zusammenarbeit mit Data Analysts, Engineers und Product Managern