Centraliser les métriques et mettre fin au débat sur quel chiffre est le bon. Plus de 6 ans d'expérience professionnelle dans le poste.
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Offres en vedette
Travailler sur des applications Rails en production, avec le pragmatisme que le framework exige. 3 à 5 ans d'expérience professionnelle dans le poste.
Travailler sur des applications Angular de grande taille, où l'architecture et la discipline comptent plus que la vitesse isolée. Plus de 6 ans d'expérience professionnelle dans le poste.
Exploiter la recherche vectorielle en production avec des coûts prévisibles. Plus de 6 ans d'expérience professionnelle dans le poste.
Maintenir des bases MySQL rapides et prévisibles à mesure que les données grandissent. Plus de 6 ans d'expérience professionnelle dans le poste.
Construire une suite de tests à laquelle l'équipe fait assez confiance pour déployer un vendredi. Plus de 6 ans d'expérience professionnelle dans le poste.
Transformer les données en décisions, en combinant statistiques solides et capacité à expliquer les résultats à ceux qui décident. Jusqu'à 2 ans d'expérience.
Construire des interfaces qui tiennent en production, avec attention à l'état, la performance et l'accessibilité. Plus de 6 ans d'expérience professionnelle dans le poste.
Nous cherchons quelqu'un qui sait quand la configuration suffit et quand il faut vraiment écrire du code. Jusqu'à 2 ans d'expérience professionnelle, y compris stages et projets personnels.
Écrire des services en Go simples, rapides et prévisibles en concurrence. 3 à 5 ans d'expérience professionnelle dans le poste.
Construire des apps Flutter qui semblent natives sur les deux plateformes. Jusqu'à 2 ans d'expérience professionnelle, y compris stages et projets personnels.
Intégrer des modèles OpenAI dans des produits réels, avec coûts et latence sous contrôle. 3 à 5 ans d'expérience professionnelle dans le poste.
Offres ouvertes
Remote · Amérique latine
Ingénieur(e) Machine Learning · Intermédiaire
Mettre des modèles de machine learning en production et les maintenir fonctionnels avec qualité. Trois à cinq ans, avec MLflow, Kubeflow ou SageMaker au parcours.
Remote · Amérique latine
Ingénieur(e) Machine Learning · Senior
Mettre des modèles de machine learning en production et les maintenir fonctionnels avec qualité. Six ans ou plus, avec feature stores et Spark.
Remote · Amérique latine
Ingénieur(e) Deep Learning avec TensorFlow · Senior
Mener des modèles de deep learning de l'entraînement à la livraison. Plus de 6 ans d'expérience professionnelle dans le poste.
Remote · Amérique latine
Ingénieur(e) Deep Learning avec TensorFlow · Intermédiaire
Mener des modèles de deep learning de l'entraînement à la livraison. 3 à 5 ans d'expérience professionnelle dans le poste.
Remote · Amérique latine
Ingénieur(e) Deep Learning avec TensorFlow · Junior
Mener des modèles de deep learning de l'entraînement à la livraison. Jusqu'à 2 ans d'expérience professionnelle, y compris stages et projets personnels.
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