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Intetics
Ingénieur ML/Data
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À propos du poste
Intetics Inc., une entreprise technologique mondiale fournissant le développement d'applications logicielles personnalisées, des équipes professionnelles distribuées, l'évaluation de la qualité des produits logiciels et des solutions « all-things-digital », recherche un Ingénieur ML/Data hautement qualifié et expérimenté pour rejoindre notre équipe dynamique à temps plein.
Localisation du client : USA
Localisations des candidats : UE UNIQUEMENT
Horaires de travail : 11.00-20.00 CET
Langue : Anglais B2+
Date de début estimée : 16.11.2026
Durée : 12 mois
Responsabilités du projet
- Concevoir et construire une infrastructure de données de production pour les données de performance athlétique et de capteurs à haut volume.
- Construire et exploiter des systèmes d'ingestion en temps réel et quasi réel pour les données de streaming.
- Concevoir des architectures de stockage et de données pour les données de séries chronologiques à haut volume et les enregistrements athlétiques longitudinaux.
- Construire une infrastructure qui rend les fonctionnalités de production et les métriques dérivées disponibles pour les systèmes machine learning et les agents IA avec une faible latence.
- Concevoir et implémenter des modèles de données graphiques et des schémas représentant les relations entre les athlètes, les charges d'entraînement, les blessures, les performances et les résultats.
- Construire une infrastructure d'évaluation de données et de ML qui aide à mesurer la fiabilité, l'étalonnage et les performances des modèles dans des cas réels.
- Concevoir des systèmes qui maintiennent une forte isolation des données au niveau du locataire entre les clubs et les clients.
- Établir une provenance des données, une lignée, une auditabilité et une observabilité appropriées sur l'ensemble de la plateforme.
- Travailler avec les ingénieurs ML et IA pour fournir des fondations de données fiables pour la formation, l'inférence et l'évaluation des modèles.
- Travailler avec des scientifiques du sport et des experts du domaine pour traduire des exigences complexes en systèmes de production durables.
- Prendre des décisions technologiques et architecturales pragmatiques à mesure que la plateforme évolue.
Prérequis
- 5+ années d'expérience professionnelle à temps plein en ingénierie logicielle ou de données, hors stages, placements universitaires, cours et projets académiques.
- Expérience avérée dans la conception, la construction et l'exploitation d'infrastructures de données de production à grande échelle.
- Solide expérience de travail avec des données de séries chronologiques ou des bases de données de séries chronologiques, telles que InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus, ClickHouse, ou des technologies équivalentes.
- Expérience significative avec l'ingestion de données en temps réel ou en streaming, en utilisant des technologies telles que Kafka, Kinesis, Flink, Spark Streaming, Pulsar, ou équivalent.
- Expérience dans la conception de modèles de données graphiques ou de schémas de bases de données graphiques, pas simplement dans l'interrogation ou la consommation d'une base de données graphique existante.
- Expérience dans la conception ou l'exploitation de systèmes multi-locataires avec isolation des données au niveau du locataire.
- Solides compétences en Python et SQL. Une expérience professionnelle en Go est hautement souhaitable.
- Expérience de travail avec des systèmes de production où la fiabilité, la scalabilité, l'observabilité et l'exactitude des données sont importantes.
- Capacité à prendre en charge des problèmes techniques ambigus et à les transformer en architectures de production pratiques.
- Expérience de travail direct avec des data scientists, des ingénieurs ML ou d'autres spécialistes techniques du domaine.
- Expérience dans la construction d'une infrastructure d'évaluation probabiliste, d'étalonnage de modèles ou de surveillance de modèles.
- Expérience avec l'inférence causale, la modélisation contrefactuelle ou la simulation.
- Expérience de travail avec des capteurs portables, des données IoT, la biomécanique, la technologie sportive ou d'autres télémétries à haute fréquence.
- Expérience dans la construction de graphes de connaissances ou d'ontologies spécifiques à un domaine.
- Expérience avec LLM ou des frameworks d'évaluation d'IA et une compréhension de leurs limites.
- Expérience avec AWS, y compris ECS, EC2, Lambda, SNS, SQS, ou des services connexes.
- Expérience avec GraphQL, REST, gRPC, Postgres, MongoDB, ou des technologies similaires.
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