Software Engineer III, YouTube Shopping Search, AI - Google Careers

info_outline

X In den meisten Fällen erfordert diese Position persönliche Vorstellungsgespräche als Teil des Einstellungsprozesses.

Mindestqualifikationen: ###

• Bachelor-Abschluss oder gleichwertige praktische Erfahrung.
• 2 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung in einer oder mehreren Programmiersprachen, oder 1 Jahr Erfahrung mit einem fortgeschrittenen akademischen Grad.
• 2 Jahre Erfahrung in der Full-Stack-Entwicklung, sowohl im Back-End wie Java, Python, Golang oder C++ Codebases, als auch Front-End-Erfahrung einschliesslich JavaScript oder TypeScript, HTML, CSS oder Gleichwertigem.

Bevorzugte Qualifikationen: ###

• Master-Abschluss oder PhD in Informatik oder verwandten technischen Fachbereichen.
• 2 Jahre Erfahrung mit Datenstrukturen und Algorithmen.
• Erfahrung in der Entwicklung barrierefreier Technologien.
• Erfahrung in der Integration von generativen KI-Tools oder LLM-Schnittstellen in Arbeitsabläufe.

Über den Job ###

Die Software-Ingenieure von Google entwickeln die Technologien der nächsten Generation, die verändern, wie Milliarden von Nutzern sich vernetzen, Informationen erkunden und mit Informationen sowie untereinander interagieren. Unsere Produkte müssen Informationen in massivem Umfang verarbeiten und weit über die Websuche hinausgehen. Wir suchen Ingenieure, die frische Ideen aus allen Bereichen mitbringen, darunter Information Retrieval, Distributed Computing, Large-Scale System Design, Networking und Datenspeicherung, Sicherheit, Künstliche Intelligenz, Natural Language Processing, UI-Design und Mobile; die Liste ist lang und wächst jeden Tag. Als Software Engineer werden Sie an einem spezifischen Projekt arbeiten, das für die Bedürfnisse von Google entscheidend ist, mit Möglichkeiten, das Team und das Projekt zu wechseln, während Sie und unser schnelllebiger Betrieb wachsen und sich weiterentwickeln. Wir brauchen Ingenieure, die vielseitig sind, Führungsqualitäten zeigen und enthusiastisch sind, neue Probleme über den gesamten Stack hinweg anzugehen, während wir die Technologie weiter vorantreiben.

In dieser Rolle werden Sie End-to-End generative KI- und agentische Fähigkeiten entwerfen, bauen und einführen, die Zuschauern helfen, Produkte, die von Creatoren empfohlen werden, denen sie vertrauen, zu recherchieren, zu vergleichen und zu kaufen. Durch die Arbeit über den YouTube Shopping und Search Stack hinweg werden Sie LLM-Prompts, modulare Fähigkeiten, Tool-Integrationen (wie Live-Produktkatalog und Affiliate-Offer-Retrieval) und interaktive Shopping-UI-Komponenten (wie Produktvergleichstabellen, Shoppable-Video-Indikatoren und nahtlose Search-to-Watch-Handoffs) entwickeln. Sie werden eng mit Ingenieuren, TLs, PMs und UX-Designern in den Bereichen YouTube Shopping und Core YouTube Search/Ask zusammenarbeiten, um Funktionen vom Rapid Prototyping und der Offline-Evaluierung (Autoraters) bis hin zu A/B-Experimenten und dem globalen Produktionsstart zu begleiten.
Bei YouTube glauben wir, dass jeder eine Stimme verdient und dass die Welt ein besserer Ort ist, wenn wir zuhören, teilen und durch unsere Geschichten eine Gemeinschaft aufbauen. Wir arbeiten zusammen, um jedem die Kraft zu geben, seine Geschichte zu teilen, das zu erkunden, was er liebt, und sich dabei miteinander zu vernetzen. An der Schnittstelle von modernster Technologie und grenzenloser Kreativität bewegen wir uns mit der Geschwindigkeit der Kultur mit dem gemeinsamen Ziel, den Menschen die Welt zu zeigen. Wir erkunden neue Ideen, lösen echte Probleme und haben Spass – und das machen wir alle gemeinsam.

Verantwortlichkeiten ###

• Aufbau von agentischen Arbeitsabläufen, modularen LLM-Fähigkeiten, Prompts und Backend-Tool-Integrationen für konversationelle Antworten in Live-Metadaten von verifizierten YouTube Shopping Produkten und Creator-Perspektiven.
• Verbesserung des Retrievals, Rankings und der Personalisierung von Shopping-Ergebnissen – um sicherzustellen, dass Shoppable Videos und Produktangebote auf die Benutzerpräferenzen sowohl bei Ask YouTube als auch bei der traditionellen YouTube Search zugeschnitten sind.
• Aufbau von Evaluierungs-Pipelines (LLM Autoraters, Golden Datasets) und Durchführung von Live-A/B-Experimenten, um Antwortqualität, Faktizität, Latenz und zentrale Shopping-Metriken (wie Shopping DAU und Good Offer Clicks) zu optimieren.
• Zusammenarbeit mit Partner-Teams in YouTube Search, Ask YouTube und Shopping Infrastructure sowie funktionsübergreifenden Kollegen in PM und UX, um technische Designs zu gestalten und Ergebnisse zu liefern.
• Design und Einführung von KI-Shopping-Erlebnissen in der YouTube Search und Ask YouTube (zusammen mit TLs, PMs, UXDs), einschliesslich Produktvergleichen, Shoppable-Video-Behandlungen und nahtlosen Search-to-Watch-Handoffs.