Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и обезличенный журнал Zorky. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. На сайте только демо: компании, ссылки и личная подборка открываются после регистрации. Зарегистрироваться →
ZorkyZorky
EN|RU|PL|DE|ES|FR|PT
@termdocs
← Все вакансии

ML/Data Engineer

remote1нед назад
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
clickhousedesign systemflinkinfluxdbkafkakinesisprometheuspulsarsparktimescaledb
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание
Intetics Inc. , a global technology company providing custom software application development, distributed professional teams, software product quality assessment, and “all-things-digital” solutions, is seeking a highly skilled and experienced ML/Data Engineer to join our dynamic team on a full-time basis. Customer location: USA Candidate locations: EU ONLY Working hours: 11.00-20.00 CET Language: English B2+ Estimated start date: 16.11.2026 Duration: 12 months Project Responsibilities Design and build production data infrastructure for high-volume athlete performance and sensor data. Build and operate real-time and near-real-time ingestion systems for streaming data. Design storage and data architectures for high-volume time-series data and longitudinal athlete records. Build infrastructure that makes production features and derived metrics available to machine learning systems and AI agents with low latency. Design and implement graph data models and schemas representing relationships between athletes, training loads, injuries, performance, and outcomes. Build data and ML evaluation infrastructure that helps measure model reliability, calibration, and performance across real-world cases. Design systems that maintain strong tenant-level data isolation across clubs and customers. Establish appropriate data provenance, lineage, auditability, and observability across the platform. Work with ML and AI engineers to provide reliable data foundations for model training, inference,
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs