Senior Backend Engineer (.NET & AI/ML)

Zonda definiert die Zukunft des Wohnens neu. Wir sind perfekt im Herzen der schnell wachsenden Immobilienbranche positioniert und setzen große Hoffnungen auf die Zukunft des Immobilienmarktes, indem wir eine Vision für 2030 entwickeln. Hier bei Zonda können Sie Ihre Leidenschaft und Neugier nutzen, um die nächste Generation von Immobilienanalysten, Beratern und Technologen voranzutreiben.

Wir suchen einen Senior Backend Engineer mit fundierten Kenntnissen in .NET und AI/ML, um skalierbare, leistungsstarke Backend-Systeme und KI-gestützte Funktionen für NewHomeSource.com und Livabl zu entwerfen und zu entwickeln, zwei der größten Marktplätze für Neubauten und Vorab-Konstruktionen in Nordamerika. Diese Rolle hat einen dualen Fokus: Sie werden sowohl Zeit mit der Kern-Backend-Entwicklung ( .NET, gRPC-Microservices, SQL Server, MongoDB, Elasticsearch, AWS, Azure) als auch mit der AI/ML-Entwicklung (LLMs, RAG, Vektorsuche, MCP, Ranking, Personalisierung) verbringen.

Sie werden an unserem API-Gateway, gRPC-Microservices, Suchmaschine, MVC-Webanwendungen und dem MCP (Model Context Protocol)-Server arbeiten, um Funktionen bereitzustellen, die direkt Millionen von Hauskäufern beeinflussen. Die Arbeitszeiten orientieren sich an der Eastern Time (EDT/EST) Zone.

Was Sie tun werden:

• Backend Engineering: Entwerfen, Entwickeln und Warten von Backend-Diensten, REST-APIs und gRPC-Microservices unter Verwendung des .NET Frameworks und .NET Core / .NET 8+ in C#.
• Erstellen und Weiterentwickeln von gRPC-Dienstverträgen mit Protocol Buffers (.proto), einschließlich Streaming, Fehlerbehandlung und Versionierung über Dienste und API-Gateways.
• Datenebenen über SQL Server, MongoDB und Elasticsearch optimieren, einschließlich Indizierung, Abfrageoptimierung, Sharding und Relevanzoptimierung.
• DDD, CQRS, MediatR und Minimal API-Muster anwenden; Code in Aggregate Roots, Commands/Handlers und Endpunkte strukturieren, die mit unseren Engineering-Konventionen übereinstimmen.
• Leistung durch Caching, asynchrone Muster, verteilte Verarbeitung und ereignisgesteuerte Nachrichtenübermittlung verbessern.
• Cloud-Integrationen über AWS und Azure (Compute, Storage, Queues, Observability) erstellen.
• Zu CI/CD-Pipelines, GitHub Actions-Workflows, automatisierten Tests, Containerisierung (Docker) und Bereitautomatisierung beitragen.
• Codequalität, Beobachtbarkeit, strukturiertes Logging und operationale Exzellenz aufrechterhalten.

AI/ML Engineering:

• Entwerfen und Bereitstellen von KI/ML-gestützten Backend-Funktionen wie Suchranking, Empfehlungen, Personalisierung und intelligenten Listungserfahrungen.
• RAG-Pipelines, Vektorsuche, Embeddings-Stores und LLM-gestützte Dienste erstellen und betreiben, die sauber in unser .NET-Ökosystem integriert sind.
• Unseren MCP-Server (Model Context Protocol) aufbauen, erweitern und warten, einschließlich der Gestaltung von MCP-Tools, Verwaltung von Kontextfenstern und Bereitstellung von Backend-Funktionen für KI-Agenten und -Assistenten.
• ML-Modelle über Inferenz-APIs, Ranking-Dienste, gRPC-Endpunkte und Personalisierungsendpunkte in die Produktion integrieren.
• GA4 / Segment-Ereignisdaten verwenden, um Verhaltenssignale, Personalisierung und Ranking-Funktionen zu unterstützen.
• Neue KI-Tools (LLM-Anbieter, Agenten-Frameworks, Vektor-DBs) bewerten und anwenden, um reale Produktprobleme zu lösen.
• KI-unterstützte Entwicklungstools (GitHub Copilot, Copilot Coding Agent, Copilot Spaces) im täglichen Engineering einsetzen.

Wer Sie sind:

• Backend Engineering: 7+ Jahre Erfahrung im Aufbau von Produktions-Backend-Systemen mit .NET Framework und .NET Core / .NET 6+.
• Starke Expertise im Design von REST-APIs, verteilten Systemen und Microservices-Architekturen.
• Praktische Erfahrung im Entwerfen und Betreiben von gRPC-Diensten in der Produktion mit Protocol Buffers (.proto), einschließlich Dienstverträgen, Codegenerierung, Fehlerbehandlung, Fristen und Inter-Service-Kommunikationsmustern.
• Tiefe SQL Server-Erfahrung: komplexe Abfragen, Indizierung, gespeicherte Prozeduren und Leistungstuning.
• Praktische Erfahrung mit MongoDB und Elasticsearch.
• Produktionserfahrung sowohl auf AWS als auch auf Azure (Compute, Queues, Storage, Observability).
• Solides Verständnis von Git/GitHub, CI/CD, Docker, automatisierten Tests und DevOps-Grundlagen.
• Erfahrung mit stark frequentierten, leistungsintensiven Verbraucher-Webplattformen.

AI/ML Engineering:

• 2+ Jahre praktische Erfahrung in der Bereitstellung von AI/ML-Funktionen in der Produktion, wie Ranking, Personalisierung, Empfehlungen oder LLM-gestützte Dienste.
• Starkes Wissen über LLMs, Embeddings, Vektordatenbanken und RAG-Architekturen.
• Praktische Erfahrung mit MCP (Model Context Protocol), einschließlich der Gestaltung und Konfiguration von MCP-Tools, Verwaltung von Kontextfenstern und Integration von MCP-Servern in Backend-Dienste.
• Erfahrung in der Integration von Inferenz-APIs und ML-Modellen in Produktions-Backends.
• Vertrautheit mit Prompt Engineering, Evaluierung und Sicherheitsvorkehrungen für LLM-basierte Systeme.
• Erfahrung mit GA4 / Segment-Ereignisdaten für Personalisierung oder Ranking ist von Vorteil.
• Kenntnisse in Python ML-Tools (LangChain, Hugging Face, SageMaker, Vertex AI, MLflow) sind von Vorteil.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Erfahrung mit Suchrelevanz, Ranking oder Empfehlungssystemen in großem Maßstab, insbesondere auf Elasticsearch.
• Erfahrung in der Modernisierung von Legacy .NET (Framework zu .NET Core / .NET 8+) oder der Migration von Monolithen zu gRPC-basierten, cloud-nativen Architekturen.
• Vertrautheit mit verteiltem Caching (Redis), ereignisgesteuerten Systemen (Kafka / SNS / Azure Service Bus), API-Gateways und CQRS/MediatR.
• Erfahrung im Aufbau von MCP-Servern, KI-Agenten oder internen KI-Entwicklertools.
• Erfahrung im Bereich Immobilien, Marktplätze oder Kleinanzeigen.

Technologiestack:

• Backend: .NET Framework, .NET Core / .NET 8+, C#, ASP.NET Minimal APIs, gRPC, Protocol Buffers, MediatR
• Datenbanken: SQL Server, MongoDB, Elasticsearch
• Cloud: AWS, Azure
• AI/ML: LLMs, RAG, Vektor-DBs, MCP (Model Context Protocol), LangChain, MLflow, Python (optional)
• DevOps: GitHub, GitHub Actions, Docker, CI/CD, Observability-Tools
• Analytics: GA4, Segment
• Frontend (benachbarte Kenntnisse): Next.js, React, TypeScript

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