Ingeniero de Software Fullstack - Core

• Somos agnósticos respecto al stack, por lo que todo lo que necesitas es una experiencia significativa en ingeniería de software, construyendo un producto real
• Estamos contratando en todos los niveles (junior, mid, senior)
• Pasión por combinar el rendimiento del backend con una experiencia de usuario frontend excepcional.
• Quieres trabajar en un entorno de ritmo rápido y alto crecimiento que valore la diversidad de talento, la excelencia del producto y los retos de ingeniería apasionantes a escala

Dataiku es la plataforma para el éxito de la IA, la capa de orquestación empresarial para construir, desplegar y gobernar la IA. En un único entorno, los equipos diseñan y operan analítica, aprendizaje automático y agentes de IA con la transparencia, colaboración y control que las empresas requieren. Situándose por encima de las plataformas de datos, la infraestructura en la nube y los servicios de IA, Dataiku conecta todo el stack de IA empresarial, permitiendo a las organizaciones ejecutar la IA en entornos de múltiples proveedores con una gobernanza centralizada.

Las empresas líderes del mundo confían en Dataiku para operacionalizar la IA y ejecutarla como un verdadero motor de rendimiento empresarial que aporta un valor mensurable. Para más información, visita el blog de Dataiku, LinkedIn, X y YouTube.

Como Fullstack Engineer, contribuirás a la creación de las funcionalidades principales de Dataiku DSS uniéndote a uno de los siguientes temas:

• Data Preparation: Desarrollar herramientas para la integración, transformación y catalogación de datos, así como cuadernos Jupyter, bancos de trabajo SQL y APIs.
  • Añadir nuevas capacidades para la integración, transformación y visualización de datos utilizando LLMs
  • Optimizar flujos de trabajo para conjuntos de datos a gran escala y mejorar el soporte de bases de datos
  • Reforzar las herramientas para desarrolladores como los cuadernos Jupyter y los bancos de trabajo SQL
  • Tech stack: Java, Python, AngularJS, Angular
• AI & Machine Learning: Colaborar en funciones de IA de próxima generación, desde estadística y previsión de series temporales hasta inferencia de LLM.
  • Construir funciones de última generación como APIs de LLM multi-proveedor o la integración con los últimos modelos de Machine Learning
  • Colaborar con equipos de investigación en experimentos innovadores de machine learning
  • Tech stack: Python, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Java, Angular, AngularJS
• Data Consumption: construir la experiencia que hace que los datos sean accesibles y accionables para todos.
  • Mejorar nuestros Workspaces colaborativos para organizar y explorar gráficos, dashboards, conjuntos de datos y más
  • Crear interfaces innovadoras que respondan a preguntas de negocio y saquen a la luz información relevante utilizando LLMs
  • Tech stack: Angular, AngularJS, Java, Python
• Data Visualization: elevar nuestras capacidades de visualización de datos con herramientas de gráficos y dashboards de alto rendimiento.
  • Desarrollar nuevos tipos de gráficos y optimizar el rendimiento de la visualización
  • Mejorar las capacidades de creación de dashboards para ofrecer experiencias rápidas y flexibles
  • Tech stack: React, AngularJS, Angular, D3.js, ECharts, Node.js, Java, Spring
• MLOps: Desarrollar capacidades de back-end para automatizar y monitorizar el ciclo de vida de los modelos de ML, apoyando la colaboración interfuncional.
  • Construir herramientas para automatizar el reentrenamiento, la monitorización y el despliegue de modelos de ML
  • Mejorar las funciones de colaboración para los stakeholders de ML
  • Tech stack: Python, Java, Angular, Angular.JS, Kubernetes, Docker
• Platform: Centrarse en escalar y asegurar la plataforma, mejorando las integraciones en la nube y dando soporte a una amplia variedad de fuentes de datos y motores.
  • Optimizar los motores de procesamiento para la escalabilidad y la latencia
  • Ampliar las capacidades para soportar nuevas bases de datos y plataformas en la nube
  • Tech stack: Java, Python, Angular, Kubernetes, Spark, AWS, Azure, GCP
• AI Governance: Construir funciones para el cumplimiento de la IA, conectando sistemas dispares y simplificando los procesos de gobernanza.
  • Desarrollar plataformas personalizables para la gestión del cumplimiento y la gobernanza de la IA
  • Simplificar la aplicación de políticas y la integración entre sistemas dispares
  • Tech stack: Java, Angular, PostgreSQL