Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Backend-Lösungen und optimiere Such- und Empfehlungssysteme.
- Unternehmen: Dynamisches Unternehmen mit flacher Hierarchie und kreativer Kultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein inspirierendes Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Tolle Karrierechancen in einem agilen Team mit Raum für kreative Ideen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Einkaufens mit modernster Technologie und echten Auswirkungen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der API-Entwicklung und Kenntnisse in TypeScript.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Lead Backend Engineer (alle Geschlechter), der Teil der Entwicklung unserer datengestützten Systeme wird, insbesondere eines der Teams für Suche, Empfehlungen und Sortierung. Diese Kreise sind in unserem Kreiscluster „Kunden- & Shop-Intelligenz“ eingebettet, das dafür verantwortlich ist, ein personalisiertes und inspirierendes Einkaufserlebnis zu schaffen.
Es gibt mehrere mögliche Bereiche, in denen Sie arbeiten könnten. Eine Möglichkeit besteht darin, Suchalgorithmen zu entwerfen und zu implementieren, NLP-Techniken zu nutzen und die Suchergebnisse hinsichtlich Relevanz und Effizienz zu optimieren, um sicherzustellen, dass unsere Suchmaschine hochgenaue und umfassende Ergebnisse liefert und das gesamte Benutzererlebnis verbessert. Eine andere Option wäre die Arbeit im Herzen unserer Empfehlungs- oder Ranking-Systeme mit tiefen Einblicken in die Algorithmen dahinter. Dabei arbeiten Sie eng mit anderen Ingenieuren und Datenwissenschaftlern zusammen, um sicherzustellen, dass die Systeme den Kunden bestmöglich dienen und dabei Geschwindigkeit und Empfehlungsleistung ausbalanciert werden.
- Entwicklung intelligenter BI-Lösungen unter Verwendung von NodeJS mit TypeScript
- Effizientes Management umfangreicher Datenmengen unter Verwendung von Google BigQuery und nahtlose Integration mit Business Intelligence-Systemen
- Aufbau und Verbesserung von hochfrequentierten APIs mit minimalen Latenzen
- Enge Zusammenarbeit mit erfahrenen Entwicklern, Produktmanagern, Datenwissenschaftlern und Analysten zur Verbesserung der aktuellen Funktionen und zur Einführung neuer Funktionen
- Förderung innovativer Ideen und Kreationen, eine flache Organisationsstruktur und schnelle Entscheidungsprozesse bieten ausreichend Raum für Beiträge und Wachstum
- Entwurf architektonischer Entscheidungen zusammen mit unserem Tech Lead und Erkundung neuer Technologien
Qualifikationen:
- 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)
- Solides Wissen im Umgang mit SQL- oder No-SQL-Datenbanken
- Sie schreiben gut strukturierte, effiziente und wartbare Codes und halten aktiv die Qualität des Code-Basis im Auge
- Sie haben ausgezeichnete analytische und problemlösende Fähigkeiten
- Sie sind es gewohnt, in einem englischsprachigen und agilen Umfeld zu arbeiten
- Sie heben die Qualität der Software, an der Sie arbeiten
- Sie genießen es, Verantwortung für ein Produkt zu übernehmen, es tiefgehend zu besitzen und eigene Verbesserungsideen innerhalb des Teams voranzutreiben
- Sie etablieren Standards innerhalb Ihres Berufs sowie während der Zusammenarbeit mit anderen Ingenieuren über Teamgrenzen hinweg
Nice to Have:
- Erfahrung in der Arbeit mit einem MPP-Datenlager (z.B. Redshift, BigQuery)
- Erfahrung mit zentralisiertem Logging, Monitoring und Alarmierungslösungen (Datadog)
- Praktische Erfahrung mit einem Cloud-Ökosystem (z.B. AWS, GCP) und Integration mit Orchestrierungsdiensten (wie Dagster oder Airflow)
- Erfahrung mit Elasticsearch oder OpenSearch
- Erfahrung im Aufbau von Datenmodellen mit dbt
- Erfahrung im Betrieb von Datenverarbeitungs-Pipelines mit verteilten Datenverarbeitungs-Frameworks
- Praktische Erfahrung mit Machine Learning-Modellen oder LLM-basierten Systemen ist von Vorteil
Zusätzliche Informationen:
Ihre Vorteile auf einen Blick: Besuchen Sie unsere Benefits-Seite.
Lead Backend Engineer (all genders) Arbeitgeber: About You
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Teamarbeit und persönliche Entwicklung setzt. Unsere flache Hierarchie fördert schnelle Entscheidungsprozesse und kreative Ideen, während Sie an spannenden Projekten im Bereich der Datenverarbeitung und KI mitarbeiten. Zudem profitieren Sie von umfangreichen Weiterbildungsmöglichkeiten und einem attraktiven Benefits-Paket, das Ihre Work-Life-Balance unterstützt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Lead Backend Engineer (all genders) erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei About You zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Lead Backend Engineer (all genders) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Lead Backend Engineer (all genders) bei About You gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei About You vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für About You entscheidend sein!
