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Pragmatike
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11 – 50 Empleados
ConsultoríaMarketingReclutamiento
Pragmatike es una empresa remota de selección y contratación de personal de TI que ayuda a startups y empresas a encontrar profesionales internacionales de tecnología. Su servicio combina la selección de candidatos realizada por especialistas con evaluaciones técnicas y abarca puestos como desarrollo de software, ingeniería de datos, desarrollo móvil y de videojuegos, gestión de productos y otras funciones especializadas. Pragmatike también apoya los aspectos operativos de la contratación internacional, incluidos la incorporación, la facturación y la gestión de nóminas, y opera en más de 60 países. La empresa afirma que su red de talento previamente evaluado puede facilitar incorporaciones rápidas, con especialistas cualificados que podrían ser presentados en un plazo de 48 horas.
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Empleos de la empresa

Ingeniero/a remoto/a de IoT e infraestructura cloud en Corea del Sur

Serás responsable del firmware, la conectividad entre dispositivos y la nube, y las canalizaciones de datos en AWS para sistemas de sensores portátiles. Ayudarás a crear conjuntos de datos multimodales de robótica para una empresa de IA física.

KRCorea del SurRemotoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de infraestructura
AWSC++EC2IoTNubePythonRTOS

Descripción

  • Crear y mantener el firmware de dispositivos portátiles de detección
  • Desarrollar una comunicación y transmisión de datos fiables entre dispositivos y servicios en la nube para sincronizar datos visuales y táctiles
  • Diseñar y operar infraestructura de AWS con EC2, S3, Lambda e IoT Core
  • Crear API, servicios de ingesta y canalizaciones de Python para procesar datos de forma fiable y con gran capacidad de procesamiento
  • Desplegar, supervisar y mantener flotas de dispositivos y configuraciones de captura de datos en centros reales de recopilación
  • Convertir los problemas detectados en campo en soluciones de ingeniería prácticas
  • Diagnosticar problemas que abarquen el firmware de los dispositivos, las redes y el despliegue en la nube
  • Colaborar con los equipos de hardware, aprendizaje automático y datos para definir los requisitos del sistema
  • Apoyar las pruebas, la documentación y las mejoras continuas de la infraestructura de recopilación de datos
  • Viajar ocasionalmente a los centros de recopilación cuando sea necesario

Requisitos

  • Al menos cuatro años de experiencia en ingeniería que abarque sistemas embebidos e infraestructura cloud
  • Experiencia sólida en desarrollo embebido y firmware, incluidos C o C++, RTOS, microcontroladores, sistemas en tiempo real, integración de sensores y programación de bajo nivel
  • Experiencia práctica con AWS, incluidos EC2, S3, Lambda e IoT Core, y con canalizaciones de datos fiables y de gran capacidad de procesamiento
  • Sólidas competencias de ingeniería de software en Python o un lenguaje similar, incluidas API, servicios de streaming e integración entre hardware y nube
  • Conocimientos prácticos de redes, prácticas de seguridad, optimización del rendimiento, supervisión y registro
  • Capacidad demostrada para depurar problemas en las capas de hardware, firmware y nube
  • Título universitario o superior en ingeniería eléctrica, ingeniería informática, ciencias de la computación o una disciplina relacionada, o experiencia práctica equivalente
  • Dominio del inglés para la comunicación profesional
  • El conocimiento del coreano o el mandarín es muy valorado
  • Se valora la experiencia con robótica, sensores táctiles o de fuerza, dispositivos portátiles o dispositivos IoT
  • Se valora la experiencia en el desarrollo de sistemas de recopilación de datos en entornos reales
  • Se valoran conocimientos de canalizaciones de datos de aprendizaje automático o conjuntos de datos para el aprendizaje de robots
  • Se valora la experiencia en el despliegue y soporte de hardware en entornos de campo

Beneficios

  • Incorporarte a un equipo en sus primeras etapas que trabaja en el centro de la IA física
  • Ser responsable de un sistema crítico a lo largo de todo el recorrido, desde el firmware del dispositivo hasta la infraestructura cloud
  • Influir directamente en los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de manipulación robótica
  • Asumir una responsabilidad sustancial en un entorno de iteración rápida con impacto práctico desde el primer día

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