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Intetics es una empresa de desarrollo de software a medida y consultoría que ayuda a las organizaciones a desarrollar capacidades tecnológicas mediante servicios de inteligencia artificial, aprendizaje automático, ingeniería de software y procesamiento de datos. Su modelo Remote In-Sourcing® facilita la creación de equipos especializados de expertos, mientras que TETRA™ ofrece herramientas para evaluar la calidad del software. La empresa aplica tecnologías modernas y prácticas de datos de alta calidad en sectores como la salud, las finanzas, la logística y otras industrias.
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Empleos de la empresa

Ingeniero/a de datos de ML, remoto desde Rumanía

Crea infraestructura de datos en tiempo real, de grafos y de series temporales para el rendimiento deportivo. Da soporte a la evaluación de aprendizaje automático y a sistemas de IA para un cliente de Intetics en Estados Unidos.

BGBulgariaESEspañaPLPoloniaPTPortugalRORumaníaSKEslovaquiaRemotoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de datos
AWSEC2GoGraphQLgRPCIoTKafkaMongoDBPostgresPrometheusPulsarPythonSparkSQL

Descripción

  • Crea infraestructura de datos de producción para grandes volúmenes de datos de rendimiento deportivo y sensores.
  • Desarrolla y opera sistemas de ingesta de datos en streaming en tiempo real y casi en tiempo real.
  • Diseña arquitecturas de almacenamiento y datos para grandes conjuntos de series temporales y registros longitudinales de atletas.
  • Proporciona acceso de baja latencia a características de producción y métricas derivadas para sistemas de aprendizaje automático y agentes de IA.
  • Crea modelos de grafos y esquemas que relacionan a los atletas con las cargas de entrenamiento, las lesiones, el rendimiento y los resultados.
  • Desarrolla sistemas de evaluación de datos y aprendizaje automático para medir la fiabilidad, la calibración y el rendimiento real de los modelos.
  • Mantiene el aislamiento de datos por inquilino entre clubes y clientes.
  • Establece la procedencia, el linaje, la auditabilidad y la observabilidad de los datos en toda la plataforma.
  • Colabora con ingenieros de aprendizaje automático e IA para respaldar el entrenamiento, la inferencia y la evaluación de modelos con datos fiables.
  • Convierte requisitos complejos en sistemas de producción duraderos junto con científicos del deporte y expertos del área.
  • Toma decisiones prácticas sobre tecnología y arquitectura a medida que evoluciona la plataforma.
  • Colabora con el cliente de Intetics con sede en Estados Unidos.

Requisitos

  • Al menos cinco años de experiencia profesional a tiempo completo en ingeniería de software o de datos; no cuentan las prácticas, las estancias universitarias, los cursos ni los proyectos académicos.
  • Experiencia demostrable en el diseño, la creación y la operación de infraestructura de datos de producción a escala.
  • Sólida experiencia con datos de series temporales o bases de datos como InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus, ClickHouse o equivalentes.
  • Amplia experiencia con ingesta en tiempo real o en streaming mediante Kafka, Kinesis, Flink, Spark Streaming, Pulsar o equivalentes.
  • Experiencia en el diseño de modelos de datos de grafos o esquemas de bases de datos, más allá de consultar o utilizar una base de datos de grafos existente.
  • Experiencia en el diseño o la operación de sistemas multiinquilino con aislamiento de datos por inquilino.
  • Dominio sólido de Python y SQL.
  • Se valora especialmente la experiencia profesional con Go.
  • Experiencia con sistemas de producción donde la fiabilidad, la escalabilidad, la observabilidad y la precisión de los datos sean esenciales.
  • Capacidad para asumir problemas técnicos ambiguos y convertirlos en arquitecturas de producción prácticas.
  • Experiencia de colaboración directa con científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático u otros especialistas técnicos del área.
  • Experiencia en la creación de infraestructura para evaluación probabilística, calibración de modelos o supervisión de modelos.
  • Experiencia en inferencia causal, modelado contrafactual o simulación.
  • Experiencia con sensores portátiles, datos de IoT, biomecánica, tecnología deportiva u otros datos de telemetría de alta frecuencia.
  • Experiencia en la creación de grafos de conocimiento u ontologías específicas del área.
  • Experiencia con marcos de evaluación de LLM o IA y conocimiento de sus limitaciones.
  • Experiencia con servicios de AWS como ECS, EC2, Lambda, SNS, SQS u otras herramientas relacionadas.
  • Experiencia con GraphQL, REST, gRPC, Postgres, MongoDB o tecnologías similares.
  • Dominio del inglés de nivel B2 o superior.
  • Debe residir en la Unión Europea.

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