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BeratungGesundheitswesenLogistik
Intetics ist ein Unternehmen für individuelle Softwareentwicklung und Beratung, das Organisationen dabei unterstützt, technologische Kompetenzen durch Dienstleistungen in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Softwareentwicklung und Datenverarbeitung aufzubauen. Das Remote-In-Sourcing®-Modell unterstützt die Bildung spezialisierter Expertenteams, während TETRA™ Werkzeuge zur Bewertung der Softwarequalität bereitstellt. Das Unternehmen setzt moderne Technologien und hochwertige Datenpraktiken in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Logistik und weiteren Bereichen ein.
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ML Data Engineer (m/w/d), Remote in Rumänien

Entwickle Echtzeit-, Graph- und Zeitreihendateninfrastrukturen für die Leistungsdaten von Athletinnen und Athleten. Unterstütze die Bewertung von Machine-Learning-Modellen und KI-Systeme für einen US-amerikanischen Kunden von Intetics.

BGBulgarienESSpanienPLPolenPTPortugalRORumänienSKSlowakeiRemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AWSEC2GoGraphQLgRPCIoTKafkaMongoDBPostgresPrometheusPulsarPythonSparkSQL

Beschreibung

  • Baue produktive Dateninfrastrukturen für große Mengen an Leistungs- und Sensordaten von Athletinnen und Athleten auf.
  • Entwickle und betreibe Systeme zur Echtzeit- und Nahezu-Echtzeit-Datenaufnahme per Streaming.
  • Entwirf Speicher- und Datenarchitekturen für umfangreiche Zeitreihendaten und langfristige Athletenprofile.
  • Ermögliche Machine-Learning-Systemen und KI-Agenten einen Zugriff mit niedriger Latenz auf produktive Features und abgeleitete Kennzahlen.
  • Erstelle Graphmodelle und Schemas, die Athletinnen und Athleten mit Trainingsbelastungen, Verletzungen, Leistungen und Ergebnissen verknüpfen.
  • Entwickle Daten- und ML-Bewertungssysteme, um Modellzuverlässigkeit, Kalibrierung und Leistung in der Praxis zu beurteilen.
  • Sorge für die Datenisolation auf Mandantenebene zwischen Vereinen und Kunden.
  • Stelle Datenherkunft, Datenlinien, Auditierbarkeit und Beobachtbarkeit auf der gesamten Plattform sicher.
  • Arbeite mit ML- und KI-Ingenieurinnen und -Ingenieuren zusammen, um Modelltraining, Inferenz und Bewertung mit zuverlässigen Daten zu unterstützen.
  • Überführe komplexe Anforderungen gemeinsam mit Sportwissenschaftlerinnen und Sportwissenschaftlern sowie Fachleuten in langlebige Produktionssysteme.
  • Triff praktikable Technologie- und Architekturentscheidungen, während sich die Plattform weiterentwickelt.
  • Arbeite mit dem US-amerikanischen Kunden von Intetics zusammen.

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung in Vollzeit in der professionellen Software- oder Datentechnik; Praktika, Praxisphasen im Studium, Lehrveranstaltungen und akademische Projekte zählen nicht dazu.
  • Nachgewiesene Erfahrung mit dem Entwurf, Aufbau und Betrieb produktiver Dateninfrastrukturen im großen Maßstab.
  • Fundierte Erfahrung mit Zeitreihendaten oder Datenbanken wie InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus, ClickHouse oder vergleichbaren Technologien.
  • Umfangreiche Erfahrung mit Echtzeit- oder Streaming-Datenaufnahme über Kafka, Kinesis, Flink, Spark Streaming, Pulsar oder vergleichbare Technologien.
  • Erfahrung mit dem Entwurf von Graphdatenmodellen oder Datenbankschemas, die über das Abfragen oder Nutzen einer bestehenden Graphdatenbank hinausgeht.
  • Erfahrung mit dem Entwurf oder Betrieb mandantenfähiger Systeme mit Datenisolation auf Mandantenebene.
  • Sehr gute Python- und SQL-Kenntnisse.
  • Berufliche Erfahrung mit Go ist sehr erwünscht.
  • Erfahrung mit produktiven Systemen, bei denen Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Beobachtbarkeit und Datengenauigkeit entscheidend sind.
  • Fähigkeit, unklare technische Probleme eigenständig zu übernehmen und in praktikable Produktionsarchitekturen zu überführen.
  • Erfahrung in der direkten Zusammenarbeit mit Data Scientists, ML-Ingenieurinnen und -Ingenieuren oder anderen technischen Fachleuten.
  • Erfahrung mit dem Aufbau von Infrastrukturen für probabilistische Bewertung, Modellkalibrierung oder Modellüberwachung.
  • Erfahrung mit kausaler Inferenz, kontrafaktischer Modellierung oder Simulation.
  • Erfahrung mit Wearable-Sensoren, IoT-Daten, Biomechanik, Sporttechnologie oder anderen hochfrequenten Telemetriedaten.
  • Erfahrung mit dem Aufbau von Wissensgraphen oder domänenspezifischen Ontologien.
  • Erfahrung mit Bewertungsframeworks für LLMs oder KI sowie Kenntnis ihrer Grenzen.
  • Erfahrung mit AWS-Diensten wie ECS, EC2, Lambda, SNS, SQS oder verwandten Tools.
  • Erfahrung mit GraphQL, REST, gRPC, Postgres, MongoDB oder ähnlichen Technologien.
  • Englischkenntnisse auf Niveau B2 oder höher.
  • Wohnsitz in der EU erforderlich.

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