inDrive è un’azienda globale di mobilità e consegne che gestisce un marketplace per i servizi di trasporto e logistica, mettendo in contatto passeggeri, conducenti, corrieri e aziende. I suoi servizi includono corse urbane, viaggi interurbani, consegne tramite corriere e trasporto merci, oltre a servizi finanziari per consumatori e conducenti attraverso inDrive.Money. Il modello dell’azienda consente agli utenti di negoziare le tariffe, mentre le sue attività comprendono logistica, viaggi e altri servizi correlati ai marketplace in diversi Paesi.
Ingegnere senior di software backend, piattaforma IA — inDrive
Sviluppa servizi Go e Python per la piattaforma di machine learning di inDrive, supportando modelli in produzione e strumenti MLOps. Contribuisci alla gestione di un’infrastruttura osservabile e ad alto carico che serve sistemi in 48 paesi.
Descrizione
- Sviluppa e gestisci servizi backend in Go e Python e strumenti interni per la piattaforma di machine learning.
- Segui i servizi in produzione durante il rilascio, il monitoraggio e il supporto di reperibilità.
- Ricerca e progetta funzionalità della piattaforma, documentando le principali decisioni e i compromessi tecnici.
- Sviluppa strumenti di deployment e SDK per servire modelli, scalare automaticamente e acquisire dati.
- Collega i servizi di machine learning ai sistemi backend tramite comunicazioni sincrone e asincrone.
- Collabora con data scientist e ingegneri ML su CI/CD di modelli e pipeline, monitoraggio e metriche di prestazione.
- Garantisci l’osservabilità end-to-end con metriche, log, dashboard, tracing, avvisi e procedure operative.
- Gestisci l’infrastruttura come codice con Terraform e Terragrunt, tramite pull request revisionate.
- Partecipa alle revisioni del codice e del design, fai da mentore agli ingegneri e valuta le modifiche generate dall’IA secondo gli stessi criteri applicati agli altri contributi.
- Collabora con i team di data science, ML, software e ingegneria dei dati.
Requisiti
- Almeno cinque anni di esperienza professionale nell’ingegneria backend, compreso il lavoro su sistemi ad alto carico.
- Solida esperienza in produzione con Go, comprese le funzionalità avanzate del linguaggio.
- Padronanza di Python per l’elaborazione dei dati e lo sviluppo di servizi.
- Ottime competenze SQL, tra cui progettazione di schemi, indicizzazione, ottimizzazione delle query, replica e partizionamento.
- Esperienza con Redis o un archivio chiave-valore comparabile.
- Esperienza con HTTP, gRPC, Kafka o RabbitMQ, con particolare attenzione all’affidabilità.
- Esperienza con Docker e pipeline CI/CD, oltre a conoscenze pratiche di Kubernetes.
- Esperienza con i servizi principali di AWS o Google Cloud per calcolo, archiviazione, rete e gestione delle identità e degli accessi.
- Conoscenza del ciclo di vita del machine learning, inclusi preparazione dei dati, metriche di prestazione dei modelli, requisiti non funzionali e deriva del concetto.
- Familiarità con scikit-learn, PyTorch o TensorFlow.
- Esperienza nella progettazione e gestione di sistemi di osservabilità con metriche, log, dashboard, tracing, avvisi e procedure operative.
- Esperienza con Prometheus, Grafana, ELK o strumenti simili.
- Familiarità con i flussi di lavoro Git, la revisione del codice, la riga di comando Linux e i fondamenti di rete come TCP/IP, DNS, VPC e bilanciatori di carico.
- Capacità di spiegare chiaramente i compromessi tecnici a data scientist, responsabili di prodotto e ingegneri di reperibilità.
- Costituisce un vantaggio un’esperienza aggiuntiva con strumenti MLOps come Databricks, SageMaker, Kubeflow, MLflow o Airflow; inferenza GPU o LLM; agenti di programmazione IA; mercati emergenti; oppure strumenti di infrastruttura come codice.
Benefit
- Lavora su scala globale, con modelli in produzione al servizio di una flotta mondiale, budget GPU significativi e carichi di lavoro LLM.
- Possibilità per gli ingegneri backend di crescere nell’ambito MLOps, con formazione offerta dal team della piattaforma.
- Sviluppa competenze professionali attraverso mentoring, consulenza di carriera e programmi di apprendimento.
- Partecipa al Global Talent Exchange Program per acquisire esperienza internazionale.
- Partecipa a sfide aziendali, premi, attività sportive, iniziative di impatto sociale guidate dai dipendenti e volontariato.
- Accedi a corsi di lingua cofinanziati e club interni di conversazione.
- I benefit possono variare in base alla località.