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 Shard-Verteilung, Cluster-Performance-Tuning und 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 bringen Sie fundierte Erfahrung mit Vector Search, insbesondere mit Approximate Nearest Neighbour (ANN) und HNSW-Algorithmen mit. Sie verfügen über nachgewiesene Kenntnisse in Query-Optimierung, Profiling und dem Rewriting langsamer Queries. Erfahrung mit großskaligen Projekten (idealerweise über 100 Millionen Vektoren und 200+ GB Daten) ist erforderlich. Sie kennen sich mit Filtered Vector Search, Index Lifecycle Management und der Optimierung von Suchanfragen durch gezieltes Caching aus. Eine analytische und lösungsorientierte Arbeitsweise zeichnet Sie aus.

Die Position ist auf 12 Monate ausgelegt mit Optionsverlängerung. Sie arbeiten remote mit regelmäßigen Terminen vor Ort. Deutsch und Englisch sind erforderlich. Vollzeitbeschäftigung.

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