Lead Backend Engineer (all genders)
Hybrid · Berlin, State of Berlin, Germany or Hamburg, Hamburg, Germany
Job Summary
Lead Backend Engineer (all genders) arbeitet innerhalb des Circle Clusters „Customer & Shop Intelligence“ an datengetriebenen Systemen wie Such-, Empfehlungs- und Sortierungsmodulen. Verantwortlichkeiten umfassen Design und Implementierung von Suchalgorithmen, NLP-gestützte Optimierung der Suchergebnisse, Beiträge zu Ranking- und Empfehlungsmodellen, Entwicklung intelligenter BI-Lösungen mit NodeJS/TypeScript, effizientes Management großer Datenmengen (Google BigQuery) sowie Aufbau und Weiterentwicklung hochfrequenter APIs mit geringer Latenz. Zusammenarbeit mit Entwicklern, Data Scientists und Product Managers zur Verbesserung bestehender Features, Mitgestaltung der Architektur gemeinsam mit Tech Lead, sowie Förderung einer flachen Organisationsstruktur und schneller Entscheidungsprozesse. Anforderungen: 5+ Jahre Erfahrung im Aufbau skalierbarer APIs (Node.js/Python/Go), Typisierung in TypeScript, SQL/NoSQL-Kenntnisse, sauberen, wartbaren Code, analytische Problemlösungskompetenz, englischsprachiges, agiles Umfeld, Verantwortungsbereitschaft und Ideen-Drive. Nice to Have: Erfahrung mit BigQuery/Redshift, Datadog, AWS/GCP, Dagster/Airflow, Elasticsearch/OpenSearch, dbt, verteilte Datas pipelines, ML/LLM-Systeme.
Required Qualifications
- 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
- Ausgezeichnete analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
- Arbeitsweise in einem englischsprachigen und agilen Umfeld
- Verantwortung für ein Produkt übernehmen, eigene Verbesserungsideen aktiv ins Team einbringen
- Standards innerhalb des Fachbereichs etablieren
- Nice to Have: Erfahrung mit BigQuery, Redshift, Datadog, AWS/GCP, Dagster/Airflow, Elasticsearch/OpenSearch, dbt, verteilte Datenverarbeitungspipelines, ML/LLM-Systeme
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