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Intetics è un’azienda di sviluppo software personalizzato e consulenza che aiuta le organizzazioni a sviluppare capacità tecnologiche attraverso servizi di intelligenza artificiale, apprendimento automatico, ingegneria del software ed elaborazione dei dati. Il suo modello Remote In-Sourcing® supporta la creazione di team specializzati di esperti, mentre TETRA™ offre strumenti per la valutazione della qualità del software. L’azienda applica tecnologie moderne e pratiche di gestione dei dati di alta qualità in settori quali sanità, finanza, logistica e altre industrie.
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Offerte dell’azienda

Ingegnere dei dati ML, da remoto dalla Romania

Realizza infrastrutture dati in tempo reale, basate su grafi e serie temporali per le prestazioni degli atleti. Supporta la valutazione del machine learning e i sistemi di IA per un cliente Intetics negli Stati Uniti.

BGBulgariaESSpagnaPLPoloniaPTPortogalloRORomaniaSKSlovacchiaDa remotoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseIngegnere dei dati
AWSEC2GoGraphQLgRPCIoTKafkaMongoDBPostgresPrometheusPulsarPythonSparkSQL

Descrizione

  • Realizzare infrastrutture dati di produzione per grandi volumi di dati sulle prestazioni degli atleti e provenienti da sensori.
  • Sviluppare e gestire sistemi di acquisizione dati in streaming in tempo reale e quasi in tempo reale.
  • Progettare architetture di archiviazione e dati per grandi insiemi di serie temporali e registri longitudinali degli atleti.
  • Fornire accesso a bassa latenza a funzionalità di produzione e metriche derivate per sistemi di machine learning e agenti IA.
  • Creare modelli di grafi e schemi che colleghino gli atleti ai carichi di allenamento, agli infortuni, alle prestazioni e ai risultati.
  • Sviluppare sistemi di valutazione dei dati e del machine learning per misurare affidabilità, calibrazione e prestazioni reali dei modelli.
  • Mantenere l’isolamento dei dati a livello di tenant tra club e clienti.
  • Stabilire provenienza, tracciabilità, verificabilità e osservabilità dei dati nell’intera piattaforma.
  • Collaborare con ingegneri di machine learning e IA per supportare l’addestramento, l’inferenza e la valutazione dei modelli con dati affidabili.
  • Trasformare requisiti complessi in sistemi di produzione durevoli insieme a scienziati dello sport ed esperti del settore.
  • Prendere decisioni pratiche su tecnologie e architettura man mano che la piattaforma evolve.
  • Collaborare con il cliente Intetics con sede negli Stati Uniti.

Requisiti

  • Almeno cinque anni di esperienza professionale a tempo pieno nell’ingegneria del software o dei dati; stage, tirocini universitari, corsi e progetti accademici non sono conteggiati.
  • Esperienza comprovata nella progettazione, realizzazione e gestione su larga scala di infrastrutture dati di produzione.
  • Solida esperienza con dati di serie temporali o database come InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus, ClickHouse o equivalenti.
  • Ampia esperienza con l’acquisizione in tempo reale o in streaming tramite Kafka, Kinesis, Flink, Spark Streaming, Pulsar o equivalenti.
  • Esperienza nella progettazione di modelli di dati a grafo o schemi di database, oltre alla consultazione o all’uso di un database a grafo esistente.
  • Esperienza nella progettazione o gestione di sistemi multi-tenant con isolamento dei dati a livello di tenant.
  • Ottima conoscenza di Python e SQL.
  • L’esperienza professionale con Go è fortemente desiderata.
  • Esperienza con sistemi di produzione in cui affidabilità, scalabilità, osservabilità e accuratezza dei dati sono essenziali.
  • Capacità di assumersi la responsabilità di problemi tecnici ambigui e trasformarli in architetture di produzione pratiche.
  • Esperienza di collaborazione diretta con data scientist, ingegneri di machine learning o altri specialisti tecnici del settore.
  • Esperienza nella realizzazione di infrastrutture per la valutazione probabilistica, la calibrazione dei modelli o il monitoraggio dei modelli.
  • Esperienza con inferenza causale, modellazione controfattuale o simulazione.
  • Esperienza con sensori indossabili, dati IoT, biomeccanica, tecnologia sportiva o altri dati di telemetria ad alta frequenza.
  • Esperienza nella realizzazione di knowledge graph o ontologie specifiche del dominio.
  • Esperienza con framework di valutazione per LLM o IA e conoscenza dei loro limiti.
  • Esperienza con servizi AWS quali ECS, EC2, Lambda, SNS, SQS o strumenti correlati.
  • Esperienza con GraphQL, REST, gRPC, Postgres, MongoDB o tecnologie simili.
  • Conoscenza dell’inglese almeno a livello B2.
  • È necessario risiedere nell’Unione europea.

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