Staff Database Engineer

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Gather AI

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11 - 50 employés

Fondée en 2018

🤖 Intelligence artificielle

🚗 Transport

🔧 Matériel

💰 €10 000 000 Series A en 2022-10

Artificial Intelligence • Transport • Hardware

Gather AI est une entreprise spécialisée dans les solutions de surveillance automatisée des stocks en utilisant des drones alimentés par l'IA. Ils améliorent la visibilité de la chaîne d'approvisionnement et l'efficacité des entrepôts en offrant une intelligence des stocks en temps réel, réduisant ainsi considérablement les erreurs humaines et les pertes de stock. Leurs drones autonomes facilitent la collecte et l'analyse de données automatisées, permettant une prise de décision rapide et efficace avec une productivité et une précision accrues. Gather AI sert des industries telles que la logistique tierce partie (3PL), la fabrication, le commerce de détail et l’alimentation et les boissons, offrant une approche moderne de la gestion d'entrepôt grâce à une technologie innovante.

Description

• Transition our data layer from growth-optimized foundations to enterprise-grade reliability. • Be the primary authority for operational excellence and performance integrity at the data layer, defining replication models, scale strategies, and latency-critical boundaries. • Protect uptime SLAs and maintain performance predictability. • Retire compliance debt and introduce operational rigor. • Move the organization from reactive performance tuning to intentional database engineering leadership. • Establish a resilient, AI-capable data architecture supporting dynamic/exploratory queries, transactional integrity, tenant isolation, and SLA-backed reliability.

🎯 Exigences

• 6–8+ years operating production relational databases • Deep PostgreSQL expertise (replication, indexing, tuning, upgrades) • Expert-level SQL and execution plan analysis • Strong UNIX systems knowledge • Strong proficiency in at least one programming language (Python preferred) • Proficiency in shell scripting (Bash or similar) • Experience troubleshooting at OS + database boundary • Experience supporting SLA-backed production systems • Multi-tenant database design experience • Backup, HA, and disaster recovery implementation experience • Experience in ISO/SOC2 or compliance-aware environments • Cloud-native database operations (Azure preferred) • Experience designing multi-region read/write strategies • MongoDB deep performance tuning • Data lifecycle automation (archiving, pruning, tiering) • CDC pipelines or event streaming familiarity • Experience supporting AI/ML workloads • Experience formalizing database governance practices • Architect and optimize PostgreSQL and MongoDB to support LLM-generated and dynamically composed queries without compromising transactional performance or SLA commitments. • Design isolation and workload-segmentation strategies (replicas, caching, materialized views, routing) to protect production systems from exploratory, reporting, or AI-driven query impact. • Own measurable improvements in multi-faceted reporting and data retrieval latency across operational, analytical, and AI-powered use cases.