inDrive est une entreprise mondiale de mobilité et de livraison qui exploite une place de marché dédiée au transport et à la logistique, mettant en relation passagers, chauffeurs, coursiers et entreprises. Ses services comprennent les trajets urbains, les déplacements interurbains, la livraison de colis et de marchandises, ainsi que des services financiers destinés aux consommateurs et aux chauffeurs via inDrive.Money. Le modèle de l’entreprise permet aux utilisateurs de négocier les tarifs, tandis que ses activités couvrent la logistique, les voyages et d’autres services associés aux places de marché dans plusieurs pays.
Ingénieur logiciel backend senior, plateforme d’IA — inDrive
Développez des services Go et Python pour la plateforme de machine learning d’inDrive, en prenant en charge les modèles en production et les outils MLOps. Contribuez à l’exploitation d’une infrastructure observable à forte charge, au service de systèmes déployés dans 48 pays.
Description
- Développez et exploitez des services backend en Go et Python ainsi que des outils internes pour la plateforme de machine learning.
- Accompagnez les services en production tout au long de leur livraison, de leur supervision et de leur prise en charge d’astreinte.
- Étudiez et concevez des fonctionnalités de la plateforme en consignant les principaux compromis techniques.
- Développez des outils de déploiement et des SDK pour le service des modèles, la mise à l’échelle automatique et la collecte de données.
- Reliez les services de machine learning aux systèmes backend par des communications synchrones et asynchrones.
- Collaborez avec des spécialistes des données et des ingénieurs ML sur le CI/CD des modèles et des pipelines, la supervision et les indicateurs de performance.
- Assurez une observabilité de bout en bout grâce aux métriques, journaux, tableaux de bord, traces, alertes et procédures opérationnelles.
- Gérez l’infrastructure en tant que code avec Terraform et Terragrunt, au moyen de pull requests examinées.
- Participez aux revues de code et de conception, accompagnez les ingénieurs et évaluez les changements générés par l’IA selon les mêmes critères que les autres contributions.
- Travaillez avec les équipes de science des données, de ML, de logiciel et d’ingénierie des données.
Exigences
- Au moins cinq ans d’expérience professionnelle en ingénierie backend, notamment sur des systèmes à forte charge.
- Solide expérience de Go en production, y compris de ses fonctionnalités avancées.
- Maîtrise de Python pour le traitement des données et le développement de services.
- Solides compétences en SQL, notamment en conception de schémas, indexation, optimisation des requêtes, réplication et partitionnement.
- Expérience de Redis ou d’un magasin clé-valeur comparable.
- Expérience de HTTP, gRPC, Kafka ou RabbitMQ, avec une attention particulière à la fiabilité.
- Expérience de Docker et des pipelines CI/CD, ainsi que des connaissances pratiques de Kubernetes.
- Expérience des principaux services AWS ou Google Cloud pour le calcul, le stockage, le réseau et la gestion des identités et des accès.
- Compréhension du cycle de vie du machine learning, notamment de la préparation des données, des indicateurs de performance des modèles, des exigences non fonctionnelles et de la dérive de concept.
- Connaissance de scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow.
- Expérience dans la conception et l’exploitation de systèmes d’observabilité avec métriques, journaux, tableaux de bord, traces, alertes et procédures opérationnelles.
- Expérience de Prometheus, Grafana, ELK ou d’outils similaires.
- Connaissance des flux de travail Git, de la revue de code, de la ligne de commande Linux et des fondamentaux réseau tels que TCP/IP, DNS, VPC et équilibreurs de charge.
- Capacité à expliquer clairement les compromis techniques aux spécialistes des données, responsables produit et ingénieurs d’astreinte.
- Une expérience complémentaire avec des outils MLOps tels que Databricks, SageMaker, Kubeflow, MLflow ou Airflow, l’inférence GPU ou LLM, les agents de programmation IA, les marchés émergents ou les outils d’infrastructure en tant que code serait un atout.
Avantages
- Travaillez à l’échelle mondiale, avec des modèles en production au service d’une flotte mondiale, des budgets GPU conséquents et des charges de travail LLM.
- Possibilité pour les ingénieurs backend d’évoluer vers le MLOps, avec un accompagnement proposé par l’équipe plateforme.
- Développez vos compétences professionnelles grâce au mentorat, au conseil en carrière et aux programmes de formation.
- Participez au Global Talent Exchange Program pour acquérir une expérience internationale.
- Prenez part aux défis à l’échelle de l’entreprise, aux récompenses, aux activités sportives, aux initiatives d’impact social portées par les employés et au bénévolat.
- Accédez à des cours de langue cofinancés et à des clubs de conversation internes.
- Les avantages peuvent varier selon le lieu.