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Pentera
Azumo
Ingénieur Données
À distanceBrésil
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Traduction automatique. Consultez l’original.
Positionnement du rôle
Azumo conçoit et opère des systèmes d'IA en production pour des entreprises allant des startups en phase d'amorçage à Meta.
Nous recherchons un Ingénieur Données pour prendre en charge la couche dont tout le reste dépend : pipelines d'ingestion et de transformation, conception de stockage et d'entrepôt de données, et l'infrastructure de récupération interrogeable par les systèmes d'IA.
Le poste est entièrement à distance en Amérique Latine, aligné sur la journée de travail de votre client.
Vous ne construirez pas de pipelines qui fonctionnent jusqu'à ce que le schéma change. Azumo livre des systèmes de données en production depuis 2016, et le travail ici est jugé en aval : si un modèle peut être entraîné sur ce que vous livrez, si une requête de récupération renvoie le bon passage, si un nombre survit à être remis en question par le client.
L'organisation d'ingénierie de Azumo est structurée autour de quatre axes. L'axe Data Scientist est responsable de la question et de la méthode. L'axe AI Engineer est responsable du comportement en production. L'axe Software Engineer est responsable de la livraison de produits augmentés par l'IA. Ce rôle correspond à l'axe Data Engineer, et il est responsable des pipelines, du stockage et de la couche de récupération.
Une question définit la frontière : lorsque le résultat est erroné, de qui est le problème ? "Les données étaient manquantes, obsolètes ou incorrectes au moment de leur arrivée" est le vôtre. "Le système a mal agi avec des données correctes" est celui de l'AI Engineer.
Ce n'est pas tout à fait votre profil ? Consultez nos autres offres :
- Si vous décidez quoi mesurer et quelle méthode répond à la question — Data Scientist
- Si vous êtes responsable du comportement d'un système d'IA en production — AI Engineer
- Si vous livrez des logiciels de produits avec des agents dans votre chaîne d'outils — AI-Augmented Software Engineer
- Si vous avez fait tout ce qui précède et répondu directement au client — Forward Deployed Engineer
Comment nous travaillons
Nos ingénieurs construisent avec l'IA chaque jour. Claude Code, Codex et des outils similaires font partie de la chaîne d'outils standard ici, pas une expérience. Nous exécutons un audit automatisé sur l'ensemble de la base de code dès le premier jour et chaque jour après, notant la sécurité, le coût et les conclusions architecturales par gravité avec le fichier et la ligne exacts, afin qu'une petite équipe puisse avancer rapidement sans dérive de qualité. Nous restons neutres vis-à-vis des fournisseurs entre OpenAI, Anthropic et les modèles open-weight, et nous exécutons Valkyrie, notre propre couche de production, lorsqu'une interface unique vers n'importe quel modèle est la bonne solution.
Ce que vous allez construire
- Pipelines d'ingestion et de transformation. Ingestion par lots et en flux sur Spark, Kafka, dbt et Airflow, avec idempotence, rattrapages, évolution de schéma et données arrivant tardivement gérées par conception plutôt que manuellement.
- Stockage et modélisation. Conception d'entrepôts et de lakehouses sur Snowflake, BigQuery, Redshift ou Databricks, avec partitionnement, disposition des fichiers et coût des requêtes traités comme des décisions d'ingénierie.
- La couche de récupération. Les pipelines de chunking, d'embedding et d'indexation qui alimentent les systèmes RAG sur pgvector, Pinecone, Qdrant ou Azure AI Search, et les problèmes de fraîcheur, de déduplication et d'autorisation qui en découlent.
- Qualité des données comme contrat. Tests, attentes, lignage et alertes. Si un pipeline est erroné, les personnes en aval doivent l'apprendre de vous et non du client.
- Données sensibles par défaut. Classification PII, masquage, accès au niveau des lignes et des colonnes, rétention et suppression, et une piste d'audit qui tient lorsque le client demande qui a lu quoi.
- Opération en production. Déploiement conteneurisé sur Azure ou AWS, CI/CD, orchestration, observabilité, et budgets explicites de coût et de temps d'exécution que vous gérez plutôt que de découvrir après la facture.
- Travail au sein de l'environnement du client. Leurs dépôts, leurs stand-ups, parfois leurs appels clients. Azumo est certifié SOC 2, le code client reste dans les dépôts clients, et certains engagements comportent des exigences supplémentaires telles que HIPAA.
À propos de Azumo
Azumo est une société de développement logiciel basée à San Francisco qui construit des applications intelligentes depuis 2016. Nous fournissons des équipes d'ingénierie IA nearshore aux organisations qui ont besoin d'IA en production plus rapidement qu'elles ne peuvent embaucher : en tant qu'équipe d'ingénierie embarquée, en tant que renforcement de personnel IA aux côtés d'une équipe existante, ou en tant que construction de projet complète. Nos ingénieurs travaillent depuis l'Amérique Latine, alignés sur les fuseaux horaires des États-Unis, et ont livré pour Twitter, Meta, Discovery Channel, Omnicom, UnitedHealth et CENTEGIX.
Nous embauchons pour la séniorité et la testons avant que quiconque ne rejoigne une équipe client. Nous soutenons les ingénieurs dans leur approfondissement de la pile IA moderne, et nous redonnons du temps pour le travail open-source, l'enseignement communautaire et la philanthropie.
Postulez sur azumo.com/join-our-team ou écrivez-nous à people@azumo.com.
Qualifications de base
- 5+ années de construction et d'exploitation de pipelines de données en production, avec Python et SQL comme langues principales, plus les fondamentaux d'ingénierie qui l'accompagnent : tests, revue de code, CI/CD, Git, conteneurs et orchestration.
- Expertise approfondie dans la conception et la construction d'entrepôts de données ou de lakehouses, y compris la modélisation dimensionnelle, le traitement incrémental, et les compromis coût/performance derrière chaque choix.
- Traitement distribué à l'échelle de production avec Spark, Kafka, Flink ou équivalent, y compris les modes de défaillance qui n'apparaissent qu'en charge.
- Orchestration en tant que discipline d'ingénierie plutôt qu'un remplacement de cron : Airflow, Dagster ou Prefect, avec des stratégies de relance, d'idempotence et de rattrapage que vous pouvez défendre.
- Transformation sous contrôle de version, avec tests et lignage : dbt ou quelque chose que vous avez construit vous-même.
- Expérience de déploiement cloud, Azure préféré et AWS acceptable, avec Docker, pipelines CI/CD, et infrastructure as code (GitHub Actions, Terraform, ou Bicep).
- Discipline de travail autour du coût, du temps d'exécution et du débit des pipelines. Vous pouvez expliquer combien coûte l'exécution d'un pipeline et ce que vous avez fait à ce sujet.
- Utilisation active d'outils de codage assistés par IA tels que Claude Code, Cursor, ou GitHub Copilot dans le travail de livraison réel.
- Anglais écrit et parlé clair, niveau C1 ou supérieur, et la confiance nécessaire pour expliquer un compromis technique directement à un client.
- Licence en informatique, science des données ou domaine connexe, ou expérience professionnelle équivalente.
Qualifications préférées
- Infrastructure vectorielle et de récupération : pgvector, Pinecone, Qdrant, FAISS ou Azure AI Search, et les problèmes de qualité de récupération qui en découlent.
- Charges de travail en flux, en temps réel ou à haut débit.
- Expérience avec des services gérés basés sur le cloud tels qu'Airflow, Glue, Elastic stack, Amazon Redshift, Snowflake, BigQuery, Azure SQL Db, EMR, Databricks.
- Expérience préalable avec des notebooks utilisant Jupyter, Google Collab ou similaire.
- Livraison sous un régime de conformité tel que SOC 2 ou HIPAA.
- Contributions à des bibliothèques de données open-source, écriture technique publiée, ou participation active à la communauté des ingénieurs de données.
- Congés payés (PTO)
- Jours fériés américains
- Formation IA
- Développement de carrière encadré
- Partage des bénéfices
- Rémunération en $US
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