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Intetics
ML/Data Engineer
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Über die Stelle
Intetics Inc., ein globales Technologieunternehmen, das kundenspezifische Softwareentwicklung, verteilte professionelle Teams, Softwareproduktqualitätsbewertung und „All-Things-Digital“-Lösungen anbietet, sucht einen hochqualifizierten und erfahrenen ML/Data Engineer für eine Vollzeitstelle in unserem dynamischen Team.
Kundenstandort: USA
Kandidatenstandorte: Nur EU
Arbeitszeiten: 11.00-20.00 CET
Sprache: Englisch B2+
Voraussichtliches Startdatum: 16.11.2026
Dauer: 12 Monate
Projektverantwortlichkeiten
- Entwurf und Aufbau von Produktionsdateninfrastrukturen für hochvolumige Athletenleistungs- und Sensordaten.
- Aufbau und Betrieb von Echtzeit- und Near-Real-Time-Ingestionssystemen für Streaming-Daten.
- Entwurf von Speicher- und Datenarchitekturen für hochvolumige Zeitreihendaten und longitudinale Athletenaufzeichnungen.
- Aufbau von Infrastrukturen, die Produktionsfunktionen und abgeleitete Metriken mit geringer Latenz für machine learning-Systeme und KI-Agenten verfügbar machen.
- Entwurf und Implementierung von Graph-Datenmodellen und Schemata, die Beziehungen zwischen Athleten, Trainingsbelastungen, Verletzungen, Leistungen und Ergebnissen darstellen.
- Aufbau von Daten- und ML-Evaluierungsinfrastrukturen, die bei der Messung der Modellzuverlässigkeit, Kalibrierung und Leistung in realen Fällen helfen.
- Entwurf von Systemen, die eine starke Mandanten-Datenisolation über Vereine und Kunden hinweg aufrechterhalten.
- Einrichtung angemessener Datenherkunft, -linien, -prüfbarkeit und -beobachtbarkeit über die gesamte Plattform hinweg.
- Zusammenarbeit mit ML- und KI-Ingenieuren, um zuverlässige Datenfundamente für Modelltraining, Inferenz und Evaluierung bereitzustellen.
- Zusammenarbeit mit Sportwissenschaftlern und Fachexperten, um komplexe Anforderungen in robuste Produktionssysteme zu übersetzen.
- Treffen pragmatischer Technologie- und Architekturentscheidungen, während sich die Plattform weiterentwickelt.
Mindestanforderungen
- 5+ Jahre Vollzeiterfahrung in professioneller Software- oder Datentechnik, ausgenommen Praktika, Universitäts प्लेसments, Kursarbeiten und akademische Projekte.
- Nachgewiesene Erfahrung im Entwurf, Aufbau und Betrieb von Produktionsdateninfrastrukturen im großen Maßstab.
- Umfangreiche Erfahrung mit Zeitreihendaten oder Zeitreihendatenbanken wie InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus, ClickHouse oder gleichwertigen Technologien.
- Erhebliche Erfahrung mit Echtzeit- oder Streaming-Datenerfassung mit Technologien wie Kafka, Kinesis, Flink, Spark Streaming, Pulsar oder Äquivalenten.
- Erfahrung im Entwurf von Graph-Datenmodellen oder Graph-Datenbankschemata, nicht nur im Abfragen oder Konsumieren einer bestehenden Graph-Datenbank.
- Erfahrung im Entwurf oder Betrieb von Multi-Tenant-Systemen mit Mandanten-Datenisolation.
- Starke Python- und SQL-Kenntnisse. Berufserfahrung mit Go ist sehr wünschenswert.
- Erfahrung in der Arbeit mit Produktionssystemen, bei denen Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Beobachtbarkeit und Datenkorrektheit wichtig sind.
- Fähigkeit, Verantwortung für unklare technische Probleme zu übernehmen und diese in praktische Produktionsarchitekturen umzuwandeln.
- Erfahrung in der direkten Zusammenarbeit mit Data Scientists, ML-Ingenieuren oder anderen technischen Fachexperten.
- Erfahrung im Aufbau von Infrastrukturen für probabilistische Evaluierung, Modellkalibrierung oder Modellüberwachung.
- Erfahrung mit kausaler Inferenz, kontrafaktischer Modellierung oder Simulation.
- Erfahrung mit tragbaren Sensoren, IoT-Daten, Biomechanik, Sporttechnologie oder anderer Hochfrequenz-Telemetrie.
- Erfahrung im Aufbau von Wissensgraphen oder domänenspezifischen Ontologien.
- Erfahrung mit LLM oder KI-Evaluierungsframeworks und Verständnis ihrer Grenzen.
- Erfahrung mit AWS, einschließlich ECS, EC2, Lambda, SNS, SQS oder verwandten Diensten.
- Erfahrung mit GraphQL, REST, gRPC, Postgres, MongoDB oder ähnlichen Technologien.
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