Search-&-Relevance-Engineer (semantische Suche / KI-Suche, Europa, Remote)

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 2 Minuten

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🤖 Künstliche Intelligenz

👻 Geisterscore 15%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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iDelsoft

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2019

💼 Beratung

📣 Marketing

📦 Logistik

Consulting • Marketing • Logistics

iDelsoft ist ein Technologiepartner mit Sitz in Tampa, der sich auf Softwareentwicklung und den Aufbau dedizierter Teams für wachstumsstarke Unternehmen spezialisiert hat. Das Unternehmen bietet unter anderem die Entwicklung individueller Anwendungen und die Suche nach qualifizierten Fachkräften an und sorgt so für hochwertige Lösungen, die Unternehmen vor kostspieligen Unterbrechungen bewahren. Mit einem Fokus auf Start-ups und etablierte Unternehmen verfolgt iDelsoft das Ziel, skalierbare und zuverlässige Technologielösungen bereitzustellen, die auf konkrete Geschäftsziele zugeschnitten sind.

Beschreibung

• Verantwortlich für die Suchqualität über die Elasticsearch-Filtersuche und die KI-Suche von natürlicher Sprache bis hin zu Filtern • Entwicklung von Relevanz-Benchmarks, annotierten Suchanfragesätzen, Offline-Evaluierungen und Online-Metriken • Nachverfolgung, ob Suchvorgänge zu einem gespeicherten Ergebnis, einer verfeinerten Suche oder zum Abbruch führen • Optimierung von Elasticsearch-Mappings, Analyzern, Keyword- und Branchen-Matching, Scoring, Synonymen sowie uneinheitlichen Unternehmensnamen und Domains • Entwicklung semantischer und hybrider Suche durch das Erzeugen von Embeddings für Unternehmens- und Personenprofile sowie die Optimierung der Kombination aus Vektor- und Keyword-Suche • Nutzung von Embeddings zur Klassifizierung von Unternehmen, Gruppierung ähnlicher Unternehmen und Bereitstellung von Funktionen für verwandte Unternehmen • Verbesserung der KI-Suche durch Prompts, Schemas, Modellauswahl und Evaluierungen • Erkennung fehlender oder fehlerhafter Daten, Messung der Auswirkungen sowie Empfehlung von Korrekturen, Anreicherungen oder Zukäufen • Benchmarking von Datenabdeckung, Genauigkeit und Aktualität gegenüber externen Quellen und Überführung der Ergebnisse in eine Roadmap • Entwicklung und Auslieferung von Code für ein TypeScript-Backend und Python-Analysewerkzeuge • Einsatz von KI zur Datenannotation, Suchanfragenanalyse und Durchführung von Evaluierungen im großen Maßstab

🎯 Anforderungen

• Senior Search-&-Relevance-Engineer für ein schnell wachsendes, in den USA ansässiges B2B-SaaS-Unternehmen • KI-orientierte Arbeitsweise: tägliche Entwicklung mit KI-Coding-Agents wie Claude Code, Cursor oder vergleichbaren Tools • Ausgeprägtes Produktverständnis mit Fokus auf Nutzerergebnisse und Fehler bei Suchvorgängen • Mindestens vier Jahre Erfahrung in den Bereichen Suche, Ranking oder Empfehlungen • Erfahrung mit Elasticsearch oder OpenSearch im Produktivbetrieb; auch Solr- oder Vespa-Erfahrung wird berücksichtigt • Praktische Erfahrung mit Embeddings, einschließlich Modellauswahl und Evaluierung • Erfahrung mit Vektorindizes wie Elasticsearch dense_vector/kNN, pgvector oder Qdrant • Erfahrung mit hybriden Ranking-Verfahren wie Reciprocal Rank Fusion • Fähigkeit, Indexgröße, Latenz und Kosten für das erneute Erzeugen von Embeddings bei Hunderten Millionen Datensätzen zu verwalten • Erfahrung im Aufbau von Relevanz-Evaluierungen mit Judgment Sets, Precision@k und nDCG • Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python • Sicher im Ausliefern von Code in einem TypeScript-/Node-Backend mit KI-Agents • Erfahrung mit der Entwicklung und Auslieferung von LLM-Funktionen, einschließlich Prompting, strukturierten Ausgaben, Eval-Harnesses sowie der Abwägung von Kosten und Latenz • Sicherer Umgang mit uneinheitlichen Entitätsdaten, Unternehmens-Matching, Deduplizierung, Klassifizierung und Branchentaxonomien • Erfahrung in einem Search-Team aus den Bereichen Marktplatz, E-Commerce oder B2B-SaaS • Erfahrung mit Entity Resolution oder Learning-to-Rank • Erfahrung in der Evaluierung oder Integration externer Datenanbieter

🏖️ Vorteile

• Vollzeitstelle mit vollständiger Remote-Arbeit • Eigenverantwortung für die Suchqualität eines Produkts, das in großem Maßstab eingesetzt wird • KI-orientiertes Team, in dem die Entwicklung und Auslieferung mit Agents zum Standard gehört • Direkte Zusammenarbeit mit Produktmanagement und Führungskräften

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