Software Engineer

🕒 il y a 1 mois

🇨🇦 Canada – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🖥 Ingénieur Logiciel

👻 Score fantôme 21%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Fellow - AI Meeting Assistant

Site WebLinkedInTous les Emplois

51 - 200 employés

Fondée en 2017

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

🏢 Entreprise

💰 €24 000 000 Series A en 2021-11

Artificial Intelligence • SaaS • Enterprise

Fellow est un assistant de réunion alimenté par l'IA et une plateforme sécurisée de prise de notes qui enregistre, transcrit et résume les réunions via Zoom, Google Meet, Microsoft Teams, les conversations Slack et les séances en présentiel. Conçu avec une approche axée sur la confidentialité, Fellow met l'accent sur la sécurité et la gouvernance de niveau entreprise (SOC 2 Type II, HIPAA, GDPR), ne forme jamais son IA sur les données des clients, et offre des contrôles granuleux tels que l'accès basé sur les rôles, la rétention zéro jour, la rédaction MNPI, et des journaux d'audit prêts pour les examens destinés aux industries réglementées. Le produit intègre un agent IA (AskFellow) pour faire ressortir les informations des réunions, générer des suivis et des documents, et automatiser les mises à jour CRM et outils de projet ; il centralise les enregistrements et s'intègre avec plus de 50 outils (Salesforce, HubSpot, Asana, Jira, Notion, Slack, etc). Fellow est conçu pour les équipes d'entreprise et réglementées—finance, juridique, santé—recherchant une intelligence de réunion centralisée et sécurisée.

Description

• Build and evolve services that capture, ingest, and process meeting audio, video, metadata, and real-time events • Design reliable systems across changing network conditions, platform behaviour, permissions, media formats, and third-party APIs • Develop tooling and observability to detect, diagnose, reproduce, and resolve complex recording failures • Own features and systems through technical design, implementation, rollout, monitoring, and post-release iteration • Investigate production issues spanning services, infrastructure, media, and integrations • Collaborate with Product, SRE, Support, and engineering teams to turn real-world situations into platform improvements • Use AI coding agents and help create tools and practices that improve software development • Learn unfamiliar systems quickly and investigate difficult problems through to durable solutions

🎯 Exigences

• Experience building and operating production-critical systems where reliability, latency, throughput, or consistency materially affect user experience • Strong experience with Python or another modern backend language • Ability to become productive quickly in an unfamiliar codebase • Strong judgment balancing delivery speed, system reliability, technical debt, and long-term platform investment • Track record of owning software through rollout, observability, production support, and real-world iteration • Deep practical use of AI coding agents such as Claude Code, Cursor, Codex, or similar tools • Track record of developing agentic workflows, tools, or practices that materially improve software development • Clear communication and effective collaboration across Engineering, Product, SRE, Support, and other functions • Willingness to share knowledge and help teammates solve difficult problems • Nice to have: experience with real-time media, audio/video processing, WebRTC, streaming systems, or latency-sensitive infrastructure • Nice to have: distributed job processing, event-driven systems, queues, or high-volume asynchronous workloads • Nice to have: FFmpeg, codecs, containers, transcoding, or synchronization • Nice to have: observability, incident response, or operational practices for complex production systems • Nice to have: Django, Python, GraphQL, Kubernetes, or cloud infrastructure • Nice to have: experience in a high-growth product company or startup environment • Candidates must be located in Canada

🏖️ Avantages

• Remote-first work arrangement • Optional office space available in Ottawa, Montreal, and Toronto • Flexible collaboration supported by core hours from 10 a.m. to 4 p.m. Eastern Time • Equal employment opportunities • Accommodation during any stage of the recruitment process