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Intetics est une entreprise de développement de logiciels sur mesure et de conseil qui aide les organisations à renforcer leurs capacités technologiques grâce à des services d’intelligence artificielle, d’apprentissage automatique, d’ingénierie logicielle et de traitement des données. Son modèle Remote In-Sourcing® favorise la constitution d’équipes spécialisées d’experts, tandis que TETRA™ fournit des outils d’évaluation de la qualité des logiciels. L’entreprise met en œuvre des technologies modernes et des pratiques de gestion de données de haute qualité dans des secteurs tels que la santé, la finance, la logistique et d’autres industries.
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Offres de l’entreprise

Ingénieur·e de données ML, télétravail depuis la Roumanie

Concevez une infrastructure de données en temps réel, en graphes et en séries temporelles pour la performance des athlètes. Contribuez à l’évaluation de l’apprentissage automatique et aux systèmes d’IA d’un client d’Intetics aux États-Unis.

BGBulgarieESEspagnePLPolognePTPortugalRORoumanieSKSlovaquieÀ distanceTemps pleinIntermédiaireSeniorLangue Requise : anglaisIngénieur data
AWSEC2GoGraphQLgRPCIoTKafkaMongoDBPostgresPrometheusPulsarPythonSparkSQL

Description

  • Concevoir une infrastructure de données de production pour de grands volumes de données sur la performance des athlètes et issues de capteurs.
  • Développer et exploiter des systèmes d’ingestion de données en flux, en temps réel et quasi réel.
  • Concevoir des architectures de stockage et de données pour de grands ensembles de séries temporelles et des dossiers longitudinaux d’athlètes.
  • Fournir un accès à faible latence aux fonctionnalités de production et aux métriques dérivées pour les systèmes d’apprentissage automatique et les agents d’IA.
  • Créer des modèles de graphes et des schémas reliant les athlètes aux charges d’entraînement, aux blessures, aux performances et aux résultats.
  • Développer des systèmes d’évaluation des données et de l’apprentissage automatique pour mesurer la fiabilité, le calibrage et les performances réelles des modèles.
  • Maintenir l’isolation des données au niveau des locataires entre les clubs et les clients.
  • Établir la provenance, la traçabilité, l’auditabilité et l’observabilité des données sur l’ensemble de la plateforme.
  • Collaborer avec les ingénieurs en apprentissage automatique et en IA afin de soutenir l’entraînement, l’inférence et l’évaluation des modèles grâce à des données fiables.
  • Transformer des exigences complexes en systèmes de production pérennes avec des scientifiques du sport et des experts du domaine.
  • Prendre des décisions pratiques en matière de technologie et d’architecture à mesure que la plateforme évolue.
  • Collaborer avec le client d’Intetics basé aux États-Unis.

Exigences

  • Au moins cinq ans d’expérience professionnelle à temps plein en ingénierie logicielle ou des données ; les stages, les placements universitaires, les cours et les projets académiques ne sont pas pris en compte.
  • Expérience avérée dans la conception, la création et l’exploitation à grande échelle d’infrastructures de données de production.
  • Solide expérience des données de séries temporelles ou de bases de données telles qu’InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus, ClickHouse ou équivalentes.
  • Expérience approfondie de l’ingestion en temps réel ou en flux avec Kafka, Kinesis, Flink, Spark Streaming, Pulsar ou des outils équivalents.
  • Expérience dans la conception de modèles de données en graphes ou de schémas de bases de données, au-delà de l’interrogation ou de l’utilisation d’une base de données en graphes existante.
  • Expérience dans la conception ou l’exploitation de systèmes multi-locataires avec isolation des données au niveau des locataires.
  • Solides compétences en Python et SQL.
  • Une expérience professionnelle de Go est fortement souhaitée.
  • Expérience des systèmes de production où la fiabilité, l’évolutivité, l’observabilité et l’exactitude des données sont essentielles.
  • Capacité à prendre en charge des problèmes techniques ambigus et à les transformer en architectures de production pratiques.
  • Expérience de collaboration directe avec des spécialistes des données, des ingénieurs en apprentissage automatique ou d’autres experts techniques du domaine.
  • Expérience dans la création d’infrastructures d’évaluation probabiliste, de calibrage de modèles ou de surveillance de modèles.
  • Expérience en inférence causale, modélisation contrefactuelle ou simulation.
  • Expérience des capteurs portables, des données IoT, de la biomécanique, des technologies sportives ou d’autres données de télémétrie à haute fréquence.
  • Expérience dans la création de graphes de connaissances ou d’ontologies propres à un domaine.
  • Expérience des cadres d’évaluation des LLM ou de l’IA et connaissance de leurs limites.
  • Expérience des services AWS tels qu’ECS, EC2, Lambda, SNS, SQS ou d’outils associés.
  • Expérience de GraphQL, REST, gRPC, Postgres, MongoDB ou de technologies similaires.
  • Maîtrise de l’anglais de niveau B2 ou supérieur.
  • Résider dans l’Union européenne est obligatoire.

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