Senior AI Engineer, Data Scientist

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 4 mois

🌵 Arizona – Distant

🌵 Arizona – Remote

⏳ Contrat

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

👻 Score fantôme 54%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.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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Koantek

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201 - 500 employés

Fondée en 2020

💼 Conseil

🏥 Santé

📣 Marketing

Consulting • Healthcare • Marketing

Koantek est une entreprise spécialisée dans l'intelligence des données, axée sur la maximisation de la valeur des données grâce à des solutions innovantes développées sur la plateforme Databricks. Elle propose des services sur mesure tels que la migration de données, l'analyse avancée, et la modernisation des infrastructures cloud pour aider les organisations à obtenir des insights exploitables et stimuler leur croissance stratégique. En tant que partenaire reconnu de Databricks, Koantek collabore avec les entreprises pour élaborer des stratégies de données personnalisées alignées sur leurs objectifs uniques, améliorant ainsi la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.

Description

• Technical Consulting: Lead end-to-end ML implementations directly with clients, translating business problems into robust technical solutions. • MLOps and Pipelines: Design, build, and maintain production-grade ML pipelines with a strong focus on CI/CD, automation, and scalability. • GenAI and NLP Deployment: Implement and optimize cutting-edge Generative AI applications (such as LLMs and RAG) in live production settings. • Infrastructure and Data Scale: Manage underlying infrastructure using Docker, pipeline orchestrators, and distributed computing frameworks like Apache Spark. • Stakeholder Management: Clearly communicate technical findings, proposals, and project status to both technical and non-technical audiences.

🎯 Exigences

• 12+ years of work experience • 4+ years of professional experience developing, deploying, and maintaining ML models in a live production environment (Mandatory) • 3+ years of experience in customer-facing consulting or Solutions Architect role • Strong expertise in the MLOps lifecycle (model versioning, testing, monitoring, and automated deployment) • Solid hands-on experience with containerization (Docker) and data pipeline orchestration • Proven track record of deploying Generative AI and NLP solutions for client applications • Excellent verbal and written communication skills

🏖️ Avantages

• Health insurance • Retirement plans • Paid time off • Flexible work arrangements • Professional development

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