Мы используем технические cookie и обезличенный журнал посещений Zorky. Яндекс Метрику (данные хранятся на серверах в РФ) включаем только с вашего согласия. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. Вакансии и страницы компаний открыты всем; ссылки на объявления и личная подборка — после регистрации. Зарегистрироваться →
← Все вакансии

AI Engineer

Уровень не указанhybridBrisbane, QLD, AU →2нед назад
Стек
azuredata lakehousedatabricksllmsnowflake
Условия
При отклике
проверка биографии
Показать компанию и ссылку
Бесплатно, после входа в кабинет.
Откликнуться
Загрузите резюме — работодатели и рекрутеры из разных стран, которым нужен ваш профиль, смогут написать вам напрямую.
Отправить резюме →
Описание

VALD is the world leader in technology for the allied health industry, providing innovative human-measurement technology to over 10,000 clients in over 100 countries. If you have a favorite team in the NBA, EPL, or NFL, there's a good chance they use VALD Technologies. Years on from its humble beginnings in Brisbane, Australia, VALD has grown to a team of over 300 team members in over 30 countries, with five offices across four continents.

Driven by a multidisciplinary team of researchers, clinicians, sports scientists, designers, developers and engineers, VALD’s suite of systems offer unparalleled insight into human movement, performance, injury risk and rehabilitation.

About the role

VALD is building the world’s largest musculoskeletal database, with over two billion data points and counting. Using this data, we can help practitioners to objectively assess patients’ progress and make more accurate, data-informed treatment decisions. We are looking for someone who has hybrid experience in data engineering and data analysis to help shape the future of the VALD Data Lakehouse.

In this role, you will Build agentic capabilities: design and ship production agent workflows, including orchestration, tool calling, MCP servers, skills and context management. Ground AI in data: build retrieval, search and data-querying capabilities across our data platforms, including Snowflake Cortex and Databricks. Own quality in production: design and evolve evaluation, monitor quality, feedback, c

Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью. Отправьте резюме — и работодатели смогут написать вам сами.
Пожаловаться на вакансию
Срочный вопрос? Напишите @termdocs