Data Engineer – Data Platforms (Vector Search, HNSW)

Vector Search Approximate Nearest Neighbour (ANN)HNSW Filtered Vector Search OpenSearch Query-Optimierung Shard- und Cluster-Tuning Index Lifecycle Management (ILM)Search Relevance Analyse Chunking-Strategien Scoring-Modelle

Contracting⏱ 12 Monate + Option📍 Berlin 🏢 50% vor Ort 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer zur Konzeption, Optimierung und Weiterentwicklung von Vector-Search-Lösungen. Sie werden an der Gestaltung einer großskaligen Suchplattform mitwirken und diese kontinuierlich verbessern.

Ihre Hauptaufgaben umfassen die Analyse und Optimierung von semantischen und hybriden Suchverfahren, die Verbesserung der Suchrelevanz sowie die Performance-Optimierung von Queries. Sie werden Chunking-Strategien, Scoring-Modelle und Caching-Mechanismen analysieren und optimieren, um Latenzen zu reduzieren. Darüber hinaus gehören Profiling und Rewriting langsamer Queries, Shard- und Cluster-Tuning sowie die Optimierung von Node-Workloads zu Ihren Verantwortungen. Sie beraten bei der Auswahl geeigneter Instanzen basierend auf Lastprofilen und unterstützen die Planung des Index Lifecycle Managements.

Für diese Position benötigen Sie fundierte Erfahrung mit Vector Search, insbesondere mit Approximate Nearest Neighbour (ANN) und HNSW-Algorithmen. Kenntnisse in Filtered Vector Search, Query-Optimierung und großskaligen Suchprojekten (idealerweise mit über 100 Millionen Vektoren) sind erforderlich. Sie sollten Erfahrung mit Index Lifecycle Management und der Optimierung von Node-Workloads mitbringen sowie eine ausgeprägte analytische und lösungsorientierte Arbeitsweise demonstrieren.

Das Projekt läuft über 12 Monate mit Optionsverlängerung. Sie arbeiten remote mit regelmäßigen Terminen vor Ort. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich. Starttermin ist August 2026.

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