Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и обезличенный журнал Zorky. Данные не продаём. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky в тестовом режиме — всё бесплатно. На сайте только демо: компании, ссылки и личная подборка открываются после регистрации. Зарегистрироваться →
ZorkyZorky
Русский
@termdocs
← Все вакансии

Senior AI Developer - Data

Seniorremote140,000 USD · период не указанCanada - Remote, CAсегодня
Аналитика рынка
📊 Data Engineer: зарплаты и спрос на рынке
Стек
awsazureci/cdcloudgcpgithubopentelemetrypythonsnowflakesqlterraform
Условия
Практики
CI/CD
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
Company Description Workleap is a Montreal-based tech company, founded in 2006. We're builders at heart, we make simple products that actually matter to the people who use them. We have two product lines: Workleap Agent, our newest solution built to make every manager more effective, and ShareGate, the world's leading solution for Microsoft 365 migration and governance. More than 15,000 companies worldwide trust us to do exactly that. We're intentional about who joins us. If you're the kind of person who gets excited by a hard problem and wants to help shape what comes next, there's a place for you here. Your role At Workleap, turning AI experiments into production capabilities is already part of how we build products and improve internal operations. Our Data team brings strong data engineering and science foundations; this role adds dedicated production AI engineering. As a Senior AI Developer, you'll design, build, and operate the AI systems and agentic workflows that connect foundation models to our data, tools, and applications, and you'll set the technical direction for how we do it well. Your impact Ship production AI systems and agentic workflows that deliver measurable value in Workleap's products and internal operations. Own the production quality of those systems: observability, testing, security, and cost built in from the start. Turn evaluation evidence from Data Scientists into engineering improvements, so we know whether a system is getting better or worse. Eng
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.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs