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Developpeur Backend Engineer – Go / ML/IA (H/F)
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Description Du PosteVotre quotidien : du Go, de la data haute performance et du ML qui tourne en prodAu sein de l'équipe Produit ML & Analytics (5 personnes), vous êtes le pont entre l'algorithmie de pointe et la réalité du terrain. Votre mission : industrialiser l'intelligence du produit d'analytics comportemental déployé directement chez les clients.
Concrètement, Vous
- Développez en Go des services et agents d'ingestion haute performance pour traiter des flux de logs de sécurité en temps réel (des milliards de lignes, latence critique)
- Industrialisez les modèles de détection d'anomalies sur séries temporelles : intégration dans le cycle de vie produit, versioning, monitoring, tests automatisés
- Architecturez les pipelines data batch et streaming autour de ClickHouse : schémas columnar, partitionnement, requêtes analytiques ultra-rapides
- Garantissez la portabilité de la stack data dans des environnements clients variés : on-prem, air-gapped, infrastructures contraintes — packaging robuste, empreinte mémoire maîtrisée
- Appliquez une rigueur de Software Engineer à la donnée : tests unitaires, intégration, CI/CD automatisée, code review
- Go confirmé (3 ans minimum en production) : goroutines, channels, gestion mémoire, profiling, écriture de code performant et maintenable
- Culture Data & SQL solide : modélisation analytique OLAP/OLTP, indexes, partitions, columnar stores — vous savez pourquoi une requête est lente et comment la corriger
- Déploiement On-Prem : vous avez déjà packagé et déployé du logiciel hors du cloud — containers, gestion de ressources, environnements contraints
- Anglais courant (documentation et communication internationale)
- 4-7 ans d'expérience minimum, profil mid-senior confirmé
- Vous venez d'un éditeur logiciel, d'une startup produit ou d'un ISV — vous avez déjà vu votre code tourner en production chez des clients
- Vous pensez "prod-first" : maintenabilité, performance, monitoring — pas seulement validation d'hypothèse
- Expertise ClickHouse (c'est le cœur analytique du produit — atout majeur)
- Connaissance cybersécurité : SIEM, analyse de logs, IAM/PAM
- Expérience avec Kafka, Vector, ou outils d'orchestration de pipelines
- Notions MLOps : déploiement de modèles, feature stores, monitoring de drift
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