Vereinigte Staaten
B&A
PulseRise Technologies
Senior Backend Engineer_Hybrid (NYC)
Vereinigte Staaten
New York, New York, Vereinigte Staaten
PythonSQLKubernetesGo
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Über die Stelle
Sehr geehrte Bewerberinnen und Bewerber, bitte beachten Sie, dass Bewerbungen ohne Gehaltsvorstellung und ein aktives LinkedIn-Profil nicht berücksichtigt werden.
Details
Zeitplan: Vollzeit
Standort: Hybrid (NYC)
Art der Zusammenarbeit: Vollzeitbeschäftigung
Interviewprozess
- Recruiter-Screening
- Einführungsgespräch
- Technisches Screening mit einem erfahrenen Ingenieur
- Vor Ort: Coding, Systemdesign, Produktverständnis, KI-Verständnis und ein Treffen mit einem Mitgründer
Wir suchen einen Senior Backend Engineer, der sich einem schnelllebigen Unternehmen für angewandte KI und Datenanalyse als eine der höchsten Prioritäten anschließt. Der Fokus liegt zweifach: die Architektur der Plattform, um eine deutlich erhöhte Unternehmensnutzung zu ermöglichen, und der Aufbau innovativer neuer Funktionen mit Entscheidungen, die jahrelang Bestand haben. Dies ist eine DRI (Directly Responsible Individual)-Rolle – Sie werden Systeme End-to-End verantworten, von der Graph-Datenbankschicht über die API-Infrastruktur bis hin zu Datenpipelines im großen Maßstab. Der ideale Kandidat ist erfahren genug, um architektonisch zu denken, aber immer noch begeistert von der praktischen Umsetzung.
Die Plattform verbindet die gesamte Datenlandschaft eines Unternehmens – interne Systeme, Social-Media-Trends, Branchenberichte, Signale zum Verbraucherverhalten – zu einer einzigen kohärenten Intelligenzschicht, die Erkenntnisse liefert und Workflows automatisiert, für die Analysten früher Wochen benötigten. Im Kern steht ein produktives Graph-RAG-System, das zeitliche Daten und Sentiment-Daten im Unternehmensmaßstab verbindet – ein wichtiges technisches Unterscheidungsmerkmal. Als Senior backend IC arbeiten Sie über die Graph-Datenbankschicht, die API-Infrastruktur und Datenpipelines mit Nebenläufigkeit im großen Maßstab. Sie werden mit ML/KI-Ingenieuren zusammenarbeiten, um prädiktive und präskriptive Modelle in die Produktion zu bringen, die Systemzuverlässigkeit unter Hochdurchsatzbedingungen zu gewährleisten und die langfristige technische Ausrichtung der Plattform zu gestalten. Derzeit arbeitet ein Staff backend Ingenieur an großen Teilen des Stacks – Sie werden eine zusätzliche Senior-Kapazität sein, kein Ersatz.
Mindestanforderungen
Sie bringen mit
- 5+ Jahre Berufserfahrung als Backend-Ingenieur im Aufbau von Systemen im großen Maßstab
- Starke Python-Kenntnisse; Zuversicht, dass die Einarbeitung in Go kein Problem wäre (Go-Erfahrung ist ein Plus)
- Erfahrung mit verteilten Systemen und Microservices-Architektur
- Komfort mit SQL- und NoSQL-Datenbanken sowie Datenverarbeitung im großen Maßstab
- Startup- oder Kleinteam-Erfahrung, bei der Sie neue Dinge mit echter Verantwortung aufgebaut haben – nicht nur bestehende Systeme gewartet haben
Nice to have
- Erfahrung mit Graph-Datenbanken (ein großer Pluspunkt – Kernstück des Stacks)
- Go-Erfahrung
- Vertrautheit mit RAG-Architekturen und der breiteren GenAI-Landschaft
- Erfahrung mit Echtzeit-Datenverarbeitung, Streaming-Technologien und Nebenläufigkeit im großen Maßstab
- Verständnis von ML/KI-Konzepten, insbesondere Prognose und NLP
- Kubernetes- und Container-Orchestrierungserfahrung
Was Sie tun werden
- Entwerfen, Erstellen und Skalieren von Backend-Diensten in Go und Python, die autonome Intelligenz für Unternehmenskunden ermöglichen
- Architektur von Datenaufnahme- und -verarbeitungspipelines, die Millionen von Datenpunkten aus internen und externen Quellen verarbeiten
- Erstellen und Pflegen von APIs, die die agentische KI-Plattform bedienen und Echtzeit-Entscheidungsfindung im Unternehmensmaßstab unterstützen
- Arbeiten mit der Graph-Datenbankschicht und dem produktiven Graph-RAG-System
- Zusammenarbeit mit ML/KI-Ingenieuren zur Integration prädiktiver und präskriptiver Modelle in Produktions-Workflows
- Verantwortung für die Systemzuverlässigkeit – Design für Fehlertoleranz, Beobachtbarkeit und Leistung unter Hochdurchsatzbedingungen
- Mitwirkung an Architekturentscheidungen, die die langfristige Ausrichtung der Plattform prägen
- Mentoring von Ingenieuren und Hilfe bei der Etablierung von Best Practices für die Backend-Entwicklung, während das Team wächst
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