Backend Engineer - Recommendation (all genders)
- Develop the recommendation engine powering ABOUT YOU's homepage, product, and outfit pages in Node.js/TypeScript
- Serve offline-trained ML models (matrix factorization, brand similarity, image embeddings) at Black-Friday scale from Valkey, DynamoDB, and OpenSearch
- Design personalization logic: feed assembly, fallback chains, deduplication, diversity, and A/B experimentation
- Build GenAI product features like our streaming Gemini fashion advisor, focusing on low latency, session state, and token cost control
- Own reverse-ETL pipelines that move BigQuery model outputs into high-performance hot stores
- Instrument recommendation coverage, track business metrics via SQS/BI systems, and shape architecture alongside our Tech Lead
- You take end-to-end responsibility for our recommendation engine and love seeing your changes directly impact customer engagement
- 3+ years of experience building high-throughput backend services (Node.js/TypeScript preferred, or fast-converting from Java, Go, or Kotlin)
- Real depth in Redis/Valkey data modeling, caching hierarchies (multi-tier, TTLs/invalidation), and binary payloads (Protobuf/Avro)
- High-throughput mindset: comfortable operating APIs that scale to 10k+ rps under strict latency SLOs
- You're excited to bridge backend engineering and ML by serving model scores, embeddings, or LLM features in live systems
- Clear communication skills in English and a data-driven, experiment-friendly mindset
- RecSys fundamentals (collaborative filtering, matrix factorization, cold-start handling, diversity algorithms)
- Streaming GenAI / LLM product experience (chat UX, prompt caching, guardrails)
- Experience with AWS serverless (DynamoDB modeling, SQS/SNS) and OpenSearch k-NN indices
- Performance profiling (clinic.js, flamegraphs) and load testing (k6)
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