Integration Engineer – Agentic Systems, Interfaces

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 2 mois

🏄 California – Distant

🏄 California – Remote

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

💻 Ingénieur Solutions

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Viaduct

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11 - 50 employés

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

💰 Series B en 2024-06

Automotive • Artificial Intelligence • SaaS

Viaduct est une plateforme d'intelligence artificielle conçue pour aider les fabricants d'équipements d'origine (OEM) automobiles, les flottes et les fournisseurs à réduire les coûts de qualité et à mettre en œuvre des stratégies de maintenance prédictive à grande échelle. En traitant plus de 100 milliards de miles suivis via la télématique et plus de 100 To de données mensuellement, Viaduct permet aux responsables de la qualité et de la maintenance de minimiser les dépenses de garantie, de prédire l'état de santé des véhicules et d'améliorer les routines de maintenance préventive. La plateforme fournit des informations permettant d'identifier les véhicules à haut risque tôt, aidant à effectuer l'entretien et la maintenance avant que des pannes sur la route ne surviennent. Viaduct propose divers plans tarifaires adaptés à différents besoins en données et tailles d'équipe, soutenant des solutions analytiques évolutives et personnalisées.

Description

• Lead the hands-on technical implementation and deployment of Viaduct’s software solutions within large-scale enterprise environments. • Make critical data integration decisions and build robust connectors across a variety of data types and systems (SQL, NoSQL, APIs, etc.). • Create and support batch, incremental, and real-time data pipelines to ensure high-quality data ingestion from client systems. • Set up and deploy LLM and agentic systems in practice. You will be responsible for prompt engineering, performance testing, and iterating on agent behavior to ensure reliability and accuracy. • Establish and automate validation and cleaning processes to ensure data quality across various client integrations. • Work directly with customers across a variety of contexts to troubleshoot technical hurdles and ensure successful solution adoption.

🎯 Exigences

• Proven track record of delivering software implementations at a large enterprise software company (e.g., Salesforce, ServiceNow, Oracle, C3 AI, Palantir) or a leading consulting firm (e.g., Accenture, Deloitte, McKinsey). • Very good at Python and ideally SQL. • Direct experience setting up and deploying LLM-based systems and agentic frameworks in practical, real-world settings. You know how to test and iterate on prompt performance. • 4+ years of experience in data engineering or implementations, including experience with workflow schedulers (Airflow, Prefect, Argo, etc.) and distributed file systems (S3, HDFS, etc.). • Experience with incremental or real-time processing (Delta Lake, Apache Hudi, Kafka, Spark Streaming). • You have done a number of implementation projects across a variety of relevant contexts and value "getting it done" over theoretical perfection. • A degree in Computer Science or a related field is helpful, but we value a history of successful, scrappy implementation projects over fancy credentials or advanced degrees.

🏖️ Avantages

• Competitive base salary • Short-term incentive (annual bonus) • Long-term incentive (long-term upside) • Up to 100% work from home • Significant international travel component