AI Systems Architect

🕒 il y a 1 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

⚙️ Ingénieur Systèmes

👻 Score fantôme 12%

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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201 - 500 employés

Fondée en 2016

📣 Marketing

📱 Médias

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Marketing • Media • B2B

TubeScience est une agence créative axée sur la performance qui produit et développe des publicités vidéo en première ligne pour les marques, en utilisant un modèle de rémunération à la performance. En tant que plus grand partenaire créatif de Meta, TubeScience combine stratégie, production interne (studio de 9 290 m² à Los Angeles) et expertise en achat média performant pour créer et tester des publicités conçues pour les plateformes sociales, de streaming et TV/CTV. L’entreprise opère également TubeScience Labs—une équipe spécialisée en IA appliquée qui développe des outils internes (intelligence créative et une plateforme de révision de marque/légal nommée Flawless) pour accélérer l’itération et garantir la conformité réglementaire et de marque. TubeScience dessert des clients en phase de croissance et des entreprises établies dans le e-commerce, le D2C et les industries réglementées, avec un accent sur les résultats mesurables (ROAS/CPA) grâce à un modèle d'allocation de budget finançant uniquement les annonces les plus performantes.

Description

• Own the infrastructure core: Set the technical strategy for the media pipelines, LLM routing, distributed data systems, and observability tooling that the entire platform runs on — and architect them from first principles. • Design AI agent systems: Build AI agents and multi-agent systems from the ground up — orchestration, tool-calling, MCP servers, A2A dispatch, and the permissions and observability infrastructure that makes them reliable in production. • Go deep on distributed systems: Push into the hard parts — data flow, fault boundaries, consistency trade-offs, performance under load — to build infrastructure that holds up when it matters. • Raise the bar on reliability: Design for observability from day one — tracing, metrics, structured logging — and build the quality systems that let a fast-moving team move without breaking things. • Shape the roadmap: Bring an engineering point of view to platform strategy — what we should build, in what order, and why.

🎯 Exigences

• Have set technical direction across teams, and can point to specific systems you architected and operated in production, and the moments where you brought people along. • Are deeply expert in distributed systems including the layers below the framework — data flow, fault tolerance, consistency, and performance under real load. • Design AI agents and agentic systems: orchestration, tool-calling, multi-agent coordination, and the infrastructure that makes them observable and production-ready. • Have built large-scale platforms from scratch — making the foundational decisions and living with them — not just joined a mature codebase. • Design clean, durable APIs across REST, gRPC, event-driven, and schema-based systems, and are fluent with MCP, A2A, schema registries, and tool-calling normalization. • Know media pipelines deeply — transcoding, ffmpeg-class tooling, cloud storage, large-object processing — with strong hands-on depth across PostgreSQL, OpenSearch, Redis, Docker, Kubernetes, and Terraform or Pulumi. • Are the person teams want in the room when a hard architectural call has to be made.

🏖️ Avantages

• Competitive compensation • Comprehensive benefits • Generous access to frontier and open-weight models for day-to-day work, prototyping, and evals