Senior Software Engineer – Datensuche (remote, Europa)

🔥 vor 16 Minuten

🌐 Frankreich, Estland, +4 weitere Länder – Remote

🇫🇷 Frankreich – Remote 🇪🇪 Estland – Remote 🇩🇪 Deutschland – Remote 🇳🇱 Niederlande – Remote 🇵🇱 Polen – Remote 🇨🇿 Tschechien – Remote

💵 €100.000 - €130.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 0%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.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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Modash

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11 - 50 Mitarbeiter

👥 B2C

📣 Marketing

☁️ SaaS

B2C • Marketing • SaaS

Modash ist eine umfassende Influencer-Marketing-Plattform, die Werkzeuge für die Entdeckung, Analyse und Verwaltung von Influencer-Beziehungen bietet. Das Unternehmen stellt eine Vielzahl von Funktionen bereit, darunter Influencer-Entdeckung, Analysen, Kampagnenverfolgung und -verwaltung. Mit Modash können Marken gezielt Influencer auf Plattformen wie Instagram, TikTok und YouTube finden, deren Zielgruppen demografisch und leistungstechnisch auswerten und Influencer-Kampagnen effektiv verwalten. Modash bietet zudem die nahtlose Integration mit Shopify, sodass Marken problemlos Rabattcodes verfolgen und Zahlungen verwalten können. Die Plattform zielt darauf ab, das Influencer-Marketing für Verbrauchermarken zu vereinfachen und ihnen zu helfen, leistungsstarke, datengesteuerte Influencer-Kampagnen aufzubauen.

Beschreibung

• Verbesserung der Suche nach Creators in mehr als 400 Millionen Profilen und Milliarden Mediendateien durch Retrieval, Filterung, Ranking, Relevanz, Geschwindigkeit und Produktentscheidungen • Entwicklung von Systemen, die Embeddings aus Bildern, Videos, Texten und Audiodateien in großem Maßstab erzeugen und nutzen • Bewertung von Modellen und Technologien unter Abwägung von Kosten, Latenz und Qualität • Überführung vielversprechender Suchansätze aus Experimenten in zuverlässige Produktionssysteme • Präzisierung von Problemstellungen, Erhebung von Anforderungen, Entwicklung von Architekturen, Programmierung, Veröffentlichung von Features, Messung der Ergebnisse und iterative Weiterentwicklung • Untersuchung der Retrieval- und Ranking-Phasen zur Identifizierung und Behebung von Relevanzproblemen • Entwicklung und Test multimodaler Embedding-Pipelines • Zusammenarbeit mit Data Insights bei der Definition von Datenpunkten sowie bei Anforderungen an Abdeckung und Datenqualität • Test von Reranking-Modellen anhand echter Kundenanfragen sowie Bewertung von Relevanz, Latenz und Inferenzkosten • Auswertung von Produktionsmetriken, Untersuchung von Regressionen und Entscheidung, ob Korrekturen Modelle, Daten, Abfragelogik oder das Produkt betreffen sollten • Zusammenarbeit mit Data Core, Data Insights, Produktteams, Kunden und der Unternehmensleitung • Teilnahme an Gesprächen zur Einführung, an Coding- und System-Design-Interviews sowie an Team- und CEO-Interviews zur Kultur und Zusammenarbeit

🎯 Anforderungen

• Fundierte Erfahrung in der Entwicklung groß angelegter Daten- oder Backend-Produkte, bei denen Volumen, Latenz, Zuverlässigkeit und Kosten entscheidend sind • Erfahrung mit der Umsetzung von Produkten – von der Konzeption bis zum Produktionsbetrieb, einschließlich Umfangsdefinition, Architektur, Implementierung, Veröffentlichung, Erfolgsmessung und iterativer Weiterentwicklung • Erfahrung im Entwurf verteilter Systeme, einschließlich Durchsatz, Fehlerfällen, Datenflüssen, Skalierbarkeit und betrieblichen Abwägungen • Erfahrung mit der Entwicklung produktiver, LLM-gestützter oder agentischer Funktionen • Erfahrung mit selbstständiger Arbeit an unklaren und komplexen Problemstellungen • Fähigkeit, technische Abwägungen gegenüber technischen und nicht technischen Teams klar zu erläutern • Erfahrung in einem dynamischen Produktumfeld • Von Vorteil: Erfahrung mit multimodalen Embeddings, Vektordatenbanken, semantischer Suche, Ranking-Algorithmen, Model Deployment, selbst gehosteten Modellen oder GPU-Infrastruktur • Interesse an der Creator Economy ist von Vorteil • Bereitschaft, teilweise innerhalb der Arbeitszeiten mit Überschneidung zur Zeitzone GMT+3 zu arbeiten • Technische Kenntnisse in AWS, GCP, Pulumi, Python, TypeScript, Node.js, PySpark, AWS EMR, Airflow, Milvus, Zilliz, Elasticsearch, LLM-Batch-APIs, Apache Iceberg, SageMaker, DynamoDB, S3, Glue, Kinesis, Lambda, ECS und Aurora

🏖️ Vorteile

• Aktienoptionen • Flexible Arbeitszeiten • Unbegrenzter bezahlter Urlaub • Unterstützung bei der persönlichen Weiterentwicklung, einschließlich Kursen, Büchern und Konferenzen • Echte Verantwortung für anspruchsvolle Suchprobleme – von der Idee bis zum Produktionsbetrieb • Regelmäßige Offsites • Vollständig remote innerhalb Europas • Vergütungspaket aus Gehalt und Aktienoptionen