Mexique
Clara
Traackr
Ingénieur Logiciel
Mexique
Mexico
SQLAWSDockerKubernetesTerraform
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Traackr est une entreprise technologique mondiale SaaS qui fournit une plateforme de marketing d'influence axée sur les données, utilisée par les spécialistes du marketing pour optimiser leurs investissements, rationaliser leurs campagnes et faire évoluer leurs programmes.
Nos clients vont de certaines des plus grandes entreprises mondiales dans le domaine de la beauté et des soins personnels à des marques indépendantes nativement numériques, qui ont toutes fait de la gestion et de l'engagement des influenceurs une pratique essentielle de leurs programmes de marketing et de publicité.
Nous sommes une entreprise « remote-first », et pour ceux qui aiment se rencontrer en personne, nous avons des bureaux à San Francisco, New York, Boston, Paris et Londres.
Nous opérons selon une culture de respect mutuel, avec des piliers de valeurs fondamentales, notamment :
- Confiance. Nous gagnons la confiance de notre équipe, de nos clients, de nos créateurs et de nos partenaires grâce à la transparence, la prévisibilité et l'intégrité.
- Diversité. Apporter des perspectives diverses à la table conduit à de meilleurs résultats. Tout le monde est le bienvenu.
- Valeur. Par nos paroles et nos actions, nous nous efforçons de créer une valeur tangible pour nos clients et nos pairs. Nous ne réussissons que lorsque notre communauté réussit.
- Responsabilité. Nous agissons. Nous sommes fiers de résoudre les défis les plus difficiles et nous nous sentons responsables de nos engagements.
- Succès mutuel. Nous partageons des objectifs les uns avec les autres et avec nos clients. L'alignement, la collaboration et l'empathie sont les pierres angulaires de notre succès.
Ce poste est entièrement à distance (100%), étant entendu qu'une présence occasionnelle en personne peut être requise pour des formations, des réunions et des rassemblements d'équipe, selon la décision de votre responsable.
De 50 000 $ à 65 000 $ par an
Traackr emploie des personnes dans plusieurs États américains et pays. Nous utilisons des données de référence du marché et des zones géographiques pour déterminer nos fourchettes salariales. La fourchette de rémunération spécifique à votre zone dépend de votre lieu de résidence. Nous vous encourageons à discuter de votre fourchette de rémunération spécifique à votre zone avec votre recruteur Traackr pour plus de détails.
Les programmes d'avantages sociaux varient selon le pays/l'État de résidence, sont soumis à des critères d'éligibilité et peuvent être modifiés de temps à autre. Demandez plus de détails sur les avantages dans votre région spécifique.
Traackr est un employeur qui respecte l'égalité des chances en matière d'emploi. Nous ne faisons aucune discrimination fondée sur la race, la religion, la couleur, l'origine nationale, le sexe, l'orientation sexuelle, l'identité de genre, l'expression de genre, l'âge, le statut de vétéran protégé, le statut de personne handicapée ou d'autres caractéristiques protégées par la loi. Toutes vos informations seront gardées confidentielles conformément aux directives de l'EEO.
Curriculum vitae non sollicités
Traackr n'accepte pas les CV non sollicités des chasseurs de têtes ou des agences de recrutement envoyés directement aux employés de Traackr ou via notre site Web. Traackr ne paiera aucuns frais à une agence ou une société tierce, sauf s'il existe un accord signé avec Traackr.
Confidentialité
Traackr, Inc. a publié un Avis de confidentialité, y compris les politiques CCAP pour la Californie et le RGPD pour ses filiales britanniques et européennes, accessible à l'adresse traackr.com/privacy-policy.
Toutes les questions, commentaires et demandes concernant le traitement des données chez Traackr doivent être adressés à [email protected].
Responsabilités
- Prendre en charge les fonctionnalités backend de bout en bout : découverte, conception, implémentation, déploiement, et fiabilité et opérations continues, avec le soutien de coéquipiers plus expérimentés si nécessaire.
- Contribuer à la conception et à l'évolution de systèmes distribués (services, pipelines et banques de données) en tenant compte des performances, de la scalabilité et de la résilience.
- Construire et maintenir des APIs et des modèles d'accès aux données qui prennent en charge les cas d'utilisation d'analyse et de recherche.
- Développer, maintenir et optimiser des pipelines de données évolutifs qui alimentent les fonctionnalités du produit, les analyses et les charges de travail de machine learning.
- Assurer la fiabilité, la qualité et les performances des données sur l'ensemble de nos systèmes, et surveiller et dépanner les pipelines pour garantir une livraison cohérente et rapide.
- Développer de solides habitudes d'ingénierie : revues de code réfléchies, tests solides, préparation aux incidents et excellence opérationnelle.
- Adopter une approche axée sur l'expérimentation : définir des hypothèses et des métriques de succès/garde-fous, exécuter des déploiements contrôlés et des tests A/B lorsque cela est approprié, et rédiger des rapports clairs pour les parties prenantes.
- Utiliser des outils de codage IA comme Claude Code de manière productive et responsable dans le cadre de votre flux de développement - pour l'implémentation, le débogage, le refactoring et les revues de conception - tout en maintenant des normes élevées en matière de correction, de sécurité et de confidentialité.
- Apporter une discipline d'évaluation au travail assisté par l'IA : traiter les invites et les configurations comme des artefacts versionnés, concevoir des tests de régression, mesurer les changements de qualité et surveiller la dérive de la même manière que vous le feriez pour les performances ou la correction.
- Se développer continuellement : rechercher activement des commentaires, apprendre rapidement de nouveaux outils, langages et domaines, et appliquer ce que vous apprenez à votre travail.
- Collaborer avec les chefs de produit et les autres ingénieurs pour livrer des produits intelligents et axés sur les données.
- Partager les connaissances avec les coéquipiers par le biais d'une documentation claire, du pairage et de la participation aux revues de code.
- Documenter les systèmes, les pipelines et l'architecture, et contribuer à l'évolution de nos meilleures pratiques d'ingénierie.
- Se tenir au courant des nouveaux outils, frameworks et tendances dans les domaines de l'ingénierie logicielle, des données et de l'IA.
Prérequis
- Quelques années d'expérience professionnelle en ingénierie logicielle dans la construction de systèmes backend, et un désir de relever des défis liés à des systèmes distribués plus importants.
- Un état d'esprit de croissance : curiosité, habitude d'apprendre rapidement de nouveaux outils et domaines, et ouverture aux commentaires.
- Solides compétences en programmation générale et fondamentaux de l'ingénierie logicielle.
- Solides compétences en débogage et capacité à dépanner et à optimiser les performances des services de production.
- Solides compétences en SQL et en modélisation de données.
- Expérience avec le contrôle de version (Git) et les flux de travail CI/CD.
- Aisance à utiliser des assistants de codage IA comme Claude Code dans le cadre de votre flux de travail, et discipline pour valider les sorties (tests, métriques, évaluation) plutôt que de leur faire aveuglément confiance.
- Solides compétences en résolution de problèmes et en communication, et capacité à collaborer entre les fonctions.
Atouts appréciés
- Expérience dans la construction et la maintenance de pipelines de données (ETL/ELT).
- Exposition aux architectures pilotées par les événements, au déploiement cloud sur AWS, et aux conteneurs (Docker/Kubernetes).
- Expérience pratique dans la construction ou le déploiement de fonctionnalités basées sur l'IA/ML ou de produits axés sur les données.
- Connaissance des flux de travail de machine learning, y compris la préparation des données, la formation et le déploiement.
- Connaissance des bibliothèques/frameworks ML (par exemple, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, ou similaires).
- Exposition aux cas d'utilisation de LLMs, NLP ou IA générative.
- Expérience avec Databricks, Apache Spark, ou des plateformes de données distribuées similaires (y compris la surveillance et l'optimisation des coûts).
- Expérience dans le déploiement de modèles ML à l'aide d'outils MLOps (par exemple, MLflow, Airflow, Kubeflow).
- Expérience avec les outils de flux de travail/orchestration (Airflow, Argo, Dagster), Terraform/Ansible, et les tableaux de bord Grafana.
- Systèmes de recherche/récupération (Elasticsearch/Lucene) et GraphQL.
- Compréhension des pipelines de données en temps réel ou de streaming.
Avantages
- Salaire compétitif
- Options de travail à distance avec flexibilité hybride et allocation pour l'installation d'un bureau à domicile
- Abonnement à un bureau de coworking pour des espaces collaboratifs
- Couverture d'assurance santé, dentaire et vie*
- Politique de vacances ouverte et calendrier de jours fériés flexible pour répondre à vos besoins
- Congés parentaux payés pour soutenir le temps de qualité avec vos proches
- Développement de carrière, y compris des opportunités de formation internes et externes
Plus d’opportunités avec un seul profil
Vous souhaitez accéder à plus de postes sans répéter tout le processus ? Créez votre profil pour être trouvé par les entreprises utilisant Nort.
Créer mon profil