Lead Backend Engineer - Personalization (all genders)

Wir suchen einen Lead Backend Engineer (all genders) für unseren Bereich Personalization. Hier arbeiten unsere Teams aus Search, Recommendations und Sorting gemeinsam daran, Millionen von ABOUT YOU Kund ein personalisiertes, relevantes und inspirierendes Einkaufserlebnis zu bieten. Die Teams sind Teil unseres Clusters Customer & Shop Intelligence.
Je nach deinem Hintergrund und deinen Interessen kannst du eine technische Führungsrolle in einem der drei Bereiche übernehmen: Search, wo du daran arbeitest, wie Kund Produkte finden; Recommendations, wo du personalisierte Produkt- und Outfit-Erlebnisse mitgestaltest; oder Sorting, wo du Ranking-Systeme entwickelst, die Relevanz, ML und Business-Logik miteinander verbinden.
Als Lead Backend Engineer übernimmst du technische Verantwortung über dein eigenes Team hinaus, gestaltest unsere Architektur und Engineering-Standards und arbeitest eng mit Engineers, Data Scientists, Analysts und Product Managern zusammen, um skalierbare Systeme mit messbarem Einfluss auf unsere Kund und unser Business zu entwickeln.
Technische Verantwortung für komplexe Backend-Systeme in Search, Recommendations oder Sorting – von der Konzeption bis zum produktiven Betrieb
Mitgestaltung der Architektur hochperformanter und latenzarmer Services sowie Weiterentwicklung der technischen Grundlagen unseres Personalization-Bereichs
Entwicklung und Betrieb von Backend-Systemen, die ML-Modelle, Search- und Ranking-Algorithmen, Verhaltensdaten und Business-Logik miteinander verbinden
Treffen technischer Entscheidungen über Teamgrenzen hinweg sowie Etablierung von Standards zur Verbesserung der Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit unserer Systeme
Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Data Engineers, Analysts und Product Managern, um aus Daten und Experimenten konkrete Produktverbesserungen abzuleiten
Mentoring und Unterstützung anderer Engineers, Weitergabe deines Know-hows und aktive Weiterentwicklung des technischen Niveaus im gesamten Bereich
Erprobung neuer Technologien und Ansätze, Einbringen eigener Ideen und kontinuierliche Verbesserung unserer Entwicklungs- und Betriebsprozesse
7+ Jahre Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Backend-Systeme und APIs sowie eine nachweisbare Erfolgsbilanz bei der Übernahme technischer Verantwortung
Aktuelle praktische Erfahrung mit einer typisierten Programmiersprache, idealerweise Node.js/TypeScript, oder fundierter Hintergrund in Java, Go oder Kotlin
Tiefgehendes Verständnis von Backend-Architekturen, verteilten Systemen, APIs, Datenspeichern und Performance-Optimierung
Ausgeprägtes algorithmisches und analytisches Denkvermögen sowie Interesse an Fragestellungen rund um Search, Recommendations, Ranking oder Personalization
Erfahrung an der Schnittstelle von Backend Engineering und Machine Learning, beispielsweise bei der Bereitstellung von Model Scores, Embeddings oder ML-basierten Features in produktiven Systemen
Hohes Qualitätsbewusstsein für sauberen und wartbaren Code sowie der Anspruch, technische Verbesserungen auch über den eigenen Verantwortungsbereich hinaus voranzutreiben
Sicherheit bei architektonischen Entscheidungen, Freude daran, bestehende Ansätze zu hinterfragen und Engineering-Standards über Teamgrenzen hinweg zu etablieren
Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten auf Englisch und die Fähigkeit, effektiv mit Engineers, Data-Expert und Product Stakeholdern zusammenzuarbeiten
Freude daran, Verantwortung zu übernehmen, Wissen zu teilen und andere Engineers in ihrer Entwicklung zu unterstützen
Nice to Have
Fundierter technischer Hintergrund in Search, Recommender Systems, Ranking oder Personalization
Praktische Erfahrung mit Elasticsearch/OpenSearch, Redis/Valkey, High-Throughput-APIs oder anderen performanzkritischen Backend-Systemen
Vertrautheit mit ML-basierten Systemen, LLMs, Embeddings, Vektorsuche oder Learning-to-Rank-Ansätzen
Erfahrung im Betrieb großskaliger Systeme mit hohen Anforderungen an Latenz und Verfügbarkeit
Berührungspunkte mit Cloud-Ökosystemen wie AWS oder GCP sowie Datenplattformen wie BigQuery, dbt oder Dagster
Erfahrung im E-Commerce oder in Bereichen wie Search, Recommendations oder Advertising, in denen Relevanz und Personalisierung einen direkten Einfluss auf das Kundenerlebnis haben

Employment type
Full-time

Work arrangement
Hybrid