وظائف SQL في الجزائر
٢٥ وظائف شاغرة
<ul> <li>مراقبة جودة شبكة الراديو يوميًا وتنفيذ الأنشطة المذكورة أدناه بمساعدة الفريق.</li> <li>تحديد وتحليل مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) للشبكة.</li> <li>تحليل وتعديل معلمات خلايا شبكات 2G/3G/4G/5G وفقًا لمنطقة المسؤولية المخصصة.</li> <li>المساهمة في ضبط ترددات 2G وتصحيح فئات PSC لشبكات 3G و PCI لشبكات 4G و 5G.</li> <li>تحسين الخلايا ذات الأداء المنخفض التي تؤثر سلبًا على مؤشرات الأداء الرئيسية للشبكة.</li> <li>المساهمة في تحليل قياسات الميدان (اختبارات القيادة - Drive Test).</li> <li>تحليل الخلايا المتدهورة (WCL) لشبكات 2G/3G/4G/5G بشكل يومي.</li> <li>تدقيق المعلمات وتحسين علاقات الجوار.</li> </ul> <p> <b>المسؤوليات:</b> </p> <ul> <li>متابعة التوصيات المتنوعة التي تهدف إلى تحسين الشبكة في جميع الأوقات.</li> <li>إعداد تقارير دورية.</li> <li>تقديم تقارير قبول مؤشرات الأداء الرئيسية و SSV بعد التحديث.</li> <li>العمل على تحقيق الأهداف التي تحددها الإدارة.</li> <li>التعامل مع الشكاوى.</li> <li>الاستجابة بفعالية وضمن المواعيد المحددة للمهام المطلوبة من قبل الإدارة.</li> <li>إعداد الوثائق والمخرجات المطلوبة من قبل الإدارة.</li> <li>تصعيد المشكلات ذات الصلة غير المتعلقة بمشاكل الراديو إلى الواجهات المختلفة.</li> <li>متابعة تنفيذ ميزات تحسين الراديو.</li> </ul> <p> <b>المهارات التقنية:</b> </p> <ul> <li>معرفة جيدة جدًا بشبكات الهاتف المحمول 2G/3G/4G/5G ومعلمات الراديو الخاصة بها.</li> <li>إتقان مؤشرات الأداء الرئيسية للشبكة، وتحليل الخلايا المتدهورة، وتحسين علاقات الجوار.</li> <li>إتقان أدوات التحليل وقياسات الميدان (اختبار القيادة، المعالجة اللاحقة) وأدوات التحسين (أمثلة: TEMS, Nemo, Actix, Atoll).</li> <li>معرفة منصات الإشراف ومعدات كبار المصنعين.</li> <li>إتقان Excel وأدوات إعداد التقارير؛ يفضل وجود معرفة بـ SQL أو البرمجة النصية (Scripting).</li> </ul> <p> <b>السمات الشخصية:</b> </p> <ul> <li>روح تحليلية وقدرة على التلخيص.</li> <li>الدقة والاستقلالية وحس ترتيب الأولويات.</li> <li>القدرة على العمل ضمن فريق والتنسيق مع الواجهات المختلفة.</li> <li>سرعة الاستجابة واحترام المواعيد النهائية.</li> <li>مستوى جيد في التواصل باللغة الفرنسية والإنجليزية التقنية.</li> </ul> <p> <b>إذا كنت تطابق هذا الملف الشخصي، يرجى إرسال سيرتك الذاتية من خلال النقر</b> </p> <p> <b>على علامة تبويب التقديم</b> </p> الجزائر وسط الجزائر العاصمة<p><strong>الملف الشخصي للمرشح المطلوب:</strong></p><ul> <li>شهادة هندسة في الاتصالات أو الإلكترونيات أو ما يعادلها.</li> <li>خبرة في تحسين أو تشغيل شبكات الراديو المتنقلة (يرجى تحديد المدة).</li> </ul>
<p>نحن نبحث عن مهندس <strong>Palantir Foundry </strong> يتمتع بخبرة من 3 إلى 4 سنوات في هندسة البيانات وخبرة عملية في <strong>منصة Palantir Foundry</strong>. سيكون المرشح مسؤولاً عن بناء خطوط أنابيب البيانات، وإدماج مصادر البيانات، وتحويل البيانات، ودعم التطبيقات القائمة على البيانات.</p> <p> </p> <p>المؤهلات </p> <p>نحن نبحث عن مهندسي <strong>Palantir Foundry / AIP</strong> أقوياء يمكنهم العمل عبر <strong>تطوير التطبيقات، وهندسة البيانات، والأنطولوجيا (Ontology)، والذكاء الاصطناعي</strong>.</p> <p>يجب ألا تقتصر قدرات المرشح المثالي على بناء خطوط أنابيب Foundry أو لوحات القيادة (dashboards). نحن نبحث عن شخص يفهم كيفية التعامل مع مشكلات الأعمال بدءاً من:</p> <p> <strong>المصادر الخارجية/بيانات هندسة البيانات الأنطولوجيا منطق الأعمال والإجراءات التطبيقات مسارات عمل AIP/الذكاء الاصطناعي</strong> </p> <p>يُفضل بشدة من لديه خبرة تشبه مهندس <strong>AI Forward Deployed Engineer (AI FDE)</strong>.</p> <p>1. المهارات الأساسية لـ Palantir Foundry</p> <p>يجب أن تظهر السير الذاتية خبرة عملية في العديد من المجالات التالية:</p> <p> <strong>تكامل البيانات وهندستها</strong> </p> <ul> <li>اتصالات البيانات / تكامل المصادر الخارجية</li> <li>Pipeline Builder</li> <li>Code Repositories</li> <li>تحويلات Python / PySpark</li> <li>نمذجة مجموعات البيانات وتحويلها</li> <li>جودة البيانات وتتبع سلالتها وإدارة التبعيات</li> <li>تحليل Contour</li> <li>تحليل Quiver</li> <li>Foundry Automate </li> </ul> <p>سيتم منح أفضليّة إضافية للمرشحين الذين يتمتعون بخبرة قوية في <strong>هندسة البيانات</strong> التقليدية بالإضافة إلى Palantir.</p> <p>2. مهارة الأنطولوجيا (Ontology) الأساسية</p> <p> <strong>تعد المعرفة القوية بالأنطولوجيا من أهم معايير الفرز.</strong> </p> <p>نبحث عن مرشحين يفهمون:</p> <ul> <li>أنواع كائنات الأنطولوجيا (Ontology Object Types)</li> <li>الخصائص (Properties)</li> <li>العلاقات / الروابط (Relationships / Links)</li> <li>الإجراءات (Actions)</li> <li>الدوال (Functions)</li> <li>الواجهات (Interfaces)</li> <li>التطبيقات المدعومة بالكائنات (Object-backed applications)</li> <li>تحويل مجموعات البيانات/نماذج البيانات إلى أنطولوجيا</li> <li>تصميم الأنطولوجيا حول مفاهيم الأعمال بدلاً من مجرد عرض جداول قاعدة البيانات </li> </ul> <p>يجب أن يفهم المرشح كيف تعمل الأنطولوجيا كـ <strong>طبقة أعمال/دلالية تربط البيانات والتطبيقات ومسارات العمل والذكاء الاصطناعي</strong>.</p> <p>المرشح الذي لديه خبرة واسعة في Foundry ولكن لديه فهم ضئيل للأنطولوجيا <strong>لا ينبغي اعتباره تلقائياً كمرشح قوي لـ Palantir</strong>.</p> <p>3. تطوير تطبيقات Palantir</p> <p>نريد مرشحين يمكنهم بناء تطبيقات فوق البيانات والأنطولوجيا.</p> <p>نبحث عن:</p> <ul> <li>Workshop</li> <li>تطوير التطبيقات باستخدام الأنطولوجيا</li> <li>الإجراءات ومسارات العمل</li> <li>الدوال المطوّرة من خلال مستودعات البرمجيات (Code Repositories)</li> <li>Developer Console</li> <li>تطوير التطبيقات باستخدام React / TypeScript</li> <li>بناء تطبيقات مخصصة باستخدام واجهات برمجة تطبيقات الأنطولوجيا (Ontology APIs)</li> <li>تكامل التطبيقات مع أنظمة المؤسسة الخارجية/الداخلية </li> </ul> <p>تعد الخبرة القوية في هندسة البرمجيات العامة أو تطوير التطبيقات ميزة كبيرة.</p> <p>4. إمكانيات AIP / الذكاء الاصطناعي</p> <p>يجب أن يتمتع المرشحون بفهم جيد لـ <strong>Palantir AIP</strong> وفضلًا عن خبرة عملية في:</p> <ul> <li>AIP Logic</li> <li>مسارات العمل المدعومة بـ LLM</li> <li>الوكلاء / مسارات عمل الذكاء الاصطناعي</li> <li>استخدام الأنطولوجيا كسياق للذكاء الاصطناعي</li> <li>استدعاء الأدوات/الدوال (Tool/function calling)</li> <li>تطبيقات AIP</li> <li>الإجراءات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي</li> <li>مسارات العمل التي تتضمن التدخل البشري (Human-in-the-loop)</li> <li>حوكمة الذكاء الاصطناعي وعناصر التحكم في الوصول</li> <li>بروتوكول سياق النموذج (MCP / Model Context Protocol)</li> <li>ربط مسارات عمل الذكاء الاصطناعي بالأدوات والأنظمة الخارجية </li> </ul> <p>نفضل المرشحين الذين يفهمون <strong>كيفية تشغيل الذكاء الاصطناعي وتطبيقه على بيانات المؤسسة وعمليات الأعمال</strong>، بدلاً من المرشحين الذين تقتصر معرفتهم بالذكاء الاصطناعي على كتابة الأوامر لـ LLM.</p> <p>5. البرمجة وهندسة البيانات</p> <p>يُتوقع وجود قدرة برمجة قوية.</p> <p> <strong>أولوية عالية</strong> </p> <ul> <li>Python</li> <li>PySpark</li> <li>SQL</li> <li>تحويلات البيانات</li> <li>نمذجة البيانات</li> <li>مفاهيم ETL/ELT</li> <li>معالجة البيانات واسعة النطاق </li> </ul> <p> <strong>ميزة إضافية</strong> </p> <ul> <li>React</li> <li>TypeScript / JavaScript</li> <li>REST APIs</li> <li>تطوير الخلفية/التطبيقات</li> <li>المنصات السحابية</li> <li>منصات البيانات Databricks / Spark أو ما يماثلها </li> </ul> <p>تعد <strong>الخلفية القوية في هندسة البيانات ميزة أكيدة</strong>.</p> <p>ملف المرشح المفضل</p> <p>سيتمتع أقوى المرشحين بمزيج من ثلاثة مجالات:</p> <p> <strong>هندسة التطبيقات + هندسة البيانات + هندسة الذكاء الاصطناعي</strong></p><p><strong>ملف المرشح المطلوب</strong></p><p><br></p>
<h2 class="h5">Job description</h2>
<div class="t-break" data-jb-field="description">
<p> Context & Vision</p><br>
<p>In 2026, writing code is no longer the primary bottleneck; managing its complexity and ensuring its reliability is. We are building a highly resilient advertising platform with a very lean, senior internal team, and we intend to keep it that way.</p><br>
<p>To achieve scale without the overhead of a large engineering department, we rely on an AI-first development paradigm and a philosophy borrowed from the best large-scale open-source projects. Our code is not public, but our governance is theirs: asynchronous communication, exhaustive written documentation, explicit rules, and uncompromising quality gates. It is the only way a small team of humans and AI agents ships serious systems without accumulating technical debt.</p><br>
<p>This role owns the data engine underneath the platform: the streams, segments and audiences that make advertising intelligent.</p><br>
<p>The Role</p><br>
<p>You will own the data and DMP layer end to end — the event streams flowing in, the segment and audience computation, and the analytical stores that feed targeting and reporting. What we hire for is judgment: the problems here are hard in the interesting way, and the interesting part is the tradeoffs you choose.</p><br>
<p>1. Hard problems, at real-time scale.Computing audiences and measurement over very large, high-velocity event streams, in near-real-time, where being right is not always the same as being exact and every choice has a real cost. We describe the problems; we expect you to bring the approach.</p><br>
<p>2. Stream-First Pipeline.Own the ingestion and processing pipeline. It is stream-first by design; you keep it that way rather than falling back to batch.</p><br>
<p>3. Segments & Audiences.Own how raw signals become targetable audiences — how they are computed, stored, refreshed, and exposed to the serving path. This is the intelligence layer of the product.</p><br>
<p>4. AI-First Delivery & Governance. We expect AI to write most of the code; you are the editor, not the typist. You specify work as explicit, self-sufficient issues, direct agentic tooling to implement, and gatekeep every diff. Schemas, data contracts and Architecture Decision Records are documented. If it is not written down, it does not exist.</p><br>
<p> The Tech Environment</p><br>
<p>- Data: event streaming and stream processing, relational and analytical stores.<br>- Language: the codebase is a compiled systems language; we care more about how you reason about data than about the language you arrive with.<br>- Domain: DMP, segments, audiences, identity, measurement.<br>- Cloud: Google Cloud Platform, Kubernetes.</p><br>
<p>Profile & Requirements</p><br>
<p>We are looking for a data-minded engineer who frames a problem before reaching for a tool, owns correctness, and thrives in a lean, high-quality environment. This role is not suited to someone who wants a narrow, hand-fed scope inside a large team.</p><br>
<p>Essential Experience</p><br>
<p>- 5+ years building data or backend systems in production, with genuine ownership of a pipeline's reliability and the correctness of its output.<br>- Depth on hard data problems— you have built things where scale, real time, or accuracy made the design non-obvious, and you can talk through the tradeoffs you chose and why.<br>- Streaming experience and a real grasp of stream-vs-batch tradeoffs, event modelling, and schema evolution.<br>- Comfort in a compiled systems language (Rust, Go, C++, Scala or similar). The codebase is Rust; the language is the tool, the data thinking is the skill.<br>- Working knowledge of an analytical data store and SQL. DMP / ad-data or audience/segmentation experience is a strong plus.</p><br>
<p>Core Competencies & Mindset</p><br>
<p>- Judgment over recipes: you frame a data problem and its constraints before choosing an approach, and you can say when an approximate answer is the right engineering call and when it is not.<br>- Distributed & complex systems: knowledge of, and a taste for, distributed and complex systems is very welcome. Tell us about the ones you have built or operated — what made them hard.<br>- AI Development Lifecycle: genuine proficiency editing and validating AI-produced code, and decomposing ambiguous goals into specifications an agent can execute unattended.<br>- Uncompromising Quality: a maniacal focus on data correctness, freshness, and reliability. A wrong number that ships is a wrong number the business trusts.<br>- Written & Asynchronous: exceptional written communication; effective in a distributed, async environment (Paris timezone +/- 3h).<br>- Ownership: you own your pipeline and its documentation completely, and you surface problems before they are asked about.</p><br>
<br><br> </div>
<p><strong>ملخص الدور</strong></p><p>سيقدم أخصائي أنظمة وتقارير IFS المالية دعماً وظيفياً خارجياً لفريق المالية في تنفيذ وتعزيز وتشغيل IFS Cloud Finance بشكل مستمر. سيعمل هذا الدور بشكل وثيق مع الفريق المالي للمجموعة والفرق المالية المحلية وتكنولوجيا المعلومات لترجمة المتطلبات المالية المتفق عليها إلى إعدادات للنظام، وحلول للتقارير، واختبارات، وتوثيق للعمليات. سيمتلك المرشح الناجح خبرة عملية في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، ويفضل أن تكون مع IFS Cloud، بالإضافة إلى فهم قوي للعمليات المالية والتقارير المالية. هذا دور تنفيذي وداعم عملي؛ حيث ستظل مسؤولية سياسات المالية الخاصة بالمجموعة، والضوابط، والامتثال القانوني مع الجهات المعنية في الإدارة المالية.</p><p></p><p><strong>ترتيبات العمل</strong></p><p>هذا دور هجين، حيث يُتوقع من المرشح الناجح العمل من المنزل ومن المكتب الخارجي المخصص وفقاً لترتيبات العمل المتفق عليها.</p><p>سيتبع الدور عادةً ساعات العمل المحلية، ولكن ستكون المرونة مطلوبة من وقت لآخر للعمل وفقاً لساعات العمل في المملكة المتحدة لدعم أنشطة التنفيذ الرئيسية، وورش العمل، ومتطلبات نهاية الشهر، ودعم الإطلاق، وحل المشكلات ذات الأولوية.</p><p></p><p><strong>المسؤوليات الرئيسية</strong></p><p><em>إعداد ودعم IFS Finance</em></p><ul><li>دعم إعداد وصيانة وحدات IFS Cloud Finance.</li><li>تنفيذ التغييرات المعتمدة على دليل الحسابات، والأبعاد المالية، وضوابط الترحيل، ورموز الضرائب، وسير عمل الموافقات، وهياكل التقارير.</li><li>التحقيق في مشكلات النظام المالي والعمل مع الإدارة المالية، وتكنولوجيا المعلومات، وخبراء IFS الخارجيين لحلها.</li><li>الحفاظ على سجلات الإعداد والوثائق الداعمة.</li><li>ضمان اتباع تغييرات النظام لحوكمة المالية وعمليات التحكم في التغيير المتفق عليها.</li><li>دعم الإعداد المالي المتسق عبر الكيانات وفقاً لمعايير المجموعة المعتمدة.</li><li>دعم إعداد الهياكل الضريبية، وقواعد ضريبة القيمة المضافة/ضريبة السلع والخدمات، ومتطلبات التقارير القانونية المحلية عبر ولايات قضائية متعددة.</li></ul><p><em>التقارير المالية</em></p><ul><li>تطوير وصيانة التقارير المالية والإدارية من IFS.</li><li>دعم تقارير نهاية الشهر، وتسويات الميزانية العمومية، ومعلومات الإدارة، ومتطلبات تقارير المجموعة.</li><li>العمل مع أصحاب المصلحة الماليين لفهم متطلبات التقارير وتحويلها إلى تقارير نظام عملية.</li><li>التحقق من مخرجات التقارير مقابل بيانات مصدر IFS والتحقيق في التناقضات.</li><li>دعم أدوات التقارير المتصلة بـ IFS، بما في ذلك Power BI، وExcel، وأدوات تقارير IFS.</li><li>المساعدة في تقليل التقارير اليدوية القائمة على جداول البيانات من خلال تحسين تقارير النظام والأتمتة.</li></ul><p><em>التنفيذ ودمج الكيانات</em></p><ul><li>دعم أنشطة تنفيذ وطرح IFS Finance للكيانات المنشأة والمستحوذ عليها حديثاً والمناطق الجغرافية الجديدة.</li><li>المساعدة في إعداد بيانات المالية الرئيسية، وتخطيطها، وترحيلها.</li><li>دعم تحميل أرصدة الافتتاح والتسوية.</li><li>إعداد نصوص الاختبار، وتنفيذ الاختبار، وتوثيق النتائج.</li><li>دعم مرحلة الانتقال، والإطلاق، وحل المشكلات بعد الإطلاق.</li><li>مطابقة الأرصدة والبيانات الرئيسية المُرَحَّلة بين الأنظمة المصدر وIFS، مع التحقيق في الاختلافات وحلها قبل الإطلاق.</li><li>تصعيد قرارات التصميم والتحكم والسياسات إلى مالك الإدارة المالية المناسب في المجموعة.</li></ul><p><em>دعم البيانات المالية الرئيسية والحوكمة</em></p><ul><li>الحفاظ على البيانات المالية الرئيسية المعتمدة، بما في ذلك دليل الحسابات، والأبعاد، والهياكل الضريبية، وهياكل التقارير.</li><li>إجراء فحوصات جودة البيانات ودعم حل مشكلات البيانات الرئيسية.</li><li>تقديم تقارير النظام، وسجلات الإعداد، والأدلة الداعمة لأنشطة التدقيق والامتثال.</li><li>تطبيق سياسات الإدارة المالية للمجموعة ومعايير الإعداد المتفق عليها، وتصعيد القرارات المتعلقة بالسياسات أو المحاسبة إلى أصحاب المصلحة الماليين المعنيين.</li></ul><p><em>الاختبار، والتوثيق، ودعم المستخدم</em></p><ul><li>إعداد وتنفيذ نصوص اختبار قبول المستخدم (UAT) للعمليات والتقارير المالية.</li><li>تسجيل وتتبع وإعادة اختبار العيوب حتى حلها.</li><li>إنتاج توثيق العمليات، وسجلات الإعداد، وأدلة المستخدم.</li><li>تقديم عروض توضيحية للنظام، وجلسات تدريب، وجلسات نقل المعرفة.</li><li>تقديم دعم وظيفي يومي لمستخدمي الإدارة المالية وتصعيد المشكلات التقنية عند الحاجة.</li></ul><p><em>التحسين المستمر</em></p><ul><li>تحديد الفرص لتبسيط وأتمتة وتوحيد العمليات المالية.</li><li>تحليل المشكلات المتكررة والتوصية بتحسينات عملية باستخدام قدرات IFS.</li><li>دعم التحسينات في جودة البيانات، وسلامة التقارير، والضوابط المالية، وكفاءة نهاية الشهر.</li><li>مساعدة فريق المالية في مشاريع تحسين وتنفيذ IFS المتفق عليها.</li></ul><p><br></p><p><strong>ملف المرشح المطلوب</strong></p><ul><li>خبرة عملية في دعم أو تنفيذ نظام مالي لتخطيط موارد المؤسسات (ERP).</li><li>تُفضل بشدة الخبرة العملية في IFS Cloud Finance.</li><li>معرفة بالعمليات المالية الأساسية، بما في ذلك دفتر الأستاذ العام (GL)، والحسابات الدائنة (AP)، والحسابات المدينة (AR)، والأصول الثابتة، وإدارة النقد، والتقارير المالية.</li><li>خبرة في إعداد أو دعم أدلة الحسابات، والأبعاد، وقواعد الترحيل، ورموز الضرائب، والبيانات المالية الرئيسية.</li><li>خبرة في إنتاج تقارير مالية وإدارية من بيانات نظام تخطيط موارد المؤسسات.</li><li>معرفة بوظائف تقارير IFS، أو Power BI، أو Excel، أو أدوات تقارير مماثلة.</li><li>خبرة في ترحيل البيانات، والتسويات، واختبار قبول المستخدم (UAT)، وحل العيوب.</li><li>القدرة على ترجمة المتطلبات المالية إلى إعدادات وتقارير نظام عملية.</li><li>مهارات تحليلية قوية واهتمام بدقة البيانات.</li><li>مهارات تواصل كتابية وشفوية واضحة، مع القدرة على دعم أصحاب المصلحة عن بُعد.</li><li>درجة علمية في المحاسبة، أو المالية، أو الأعمال، أو نظم المعلومات، أو تخصص ذي صلة.</li><li>محاسب مؤهل أو في مرحلة التأهيل، مثل ACCA، أو CIMA، أو ACA، أو CPA أو ما يعادلها.</li><li>خبرة في دعم وظيفة مالية لشركة مقرها المملكة المتحدة أو متعددة الجنسيات من مركز تقديم خدمات خارجي.</li><li>خبرة في بيئات متعددة الكيانات والعملات، بما في ذلك دمج كيانات قانونية جديدة.</li><li>الإلمام بإغلاق نهاية الشهر، والتوحيد، وتقارير إدارة المجموعة.</li><li>تعتبر الخبرة في استخدام SQL أو أدوات استعلام البيانات الأخرى ميزة إضافية.</li></ul>
<p>We are building a highly resilient advertising platform with a very lean, senior internal team, and we intend to keep it that way. To achieve scale without the overhead of a large engineering department, we rely on an AI-first development paradigm and a philosophy borrowed from the best large-scale open-source projects. Our code is not public, but our governance is theirs: asynchronous communication, exhaustive written documentation, explicit rules, and uncompromising quality gates. It is the only way a small team of humans and AI agents ships serious systems without accumulating technical debt. This role owns the data engine underneath the platform: the streams, segments and audiences that make advertising intelligent.</p><p><strong>The Role</strong></p><p>You will own the data and DMP layer end to end the event streams flowing in, the segment and audience computation, and the analytical stores that feed targeting and reporting. What we hire for is judgment: the problems here are hard in the interesting way, and the interesting part is the tradeoffs you choose.</p><p>1. Hard problems, at real-time scale.</p><p>Computing audiences and measurement over very large, high-velocity event streams, in near-real-time, where being right is not always the same as being exact and every choice has a real cost. We describe the problems; we expect you to bring the approach.</p><p>2. Stream-First Pipeline.</p><p>Own the ingestion and processing pipeline. It is stream-first by design; you keep it that way rather than falling back to batch.</p><p>3. Segments & Audiences.</p><p>Own how raw signals become targetable audiences how they are computed, stored, refreshed, and exposed to the serving path. This is the intelligence layer of the product.</p><p>4. AI-First Delivery & Governance.</p><p>We expect AI to write most of the code; you are the editor, not the typist. You specify work as explicit, self-sufficient issues, direct agentic tooling to implement, and gatekeep every diff. Schemas, data contracts and Architecture Decision Records are documented. If it is not written down, it does not exist.</p><p><strong>The Tech Environment</strong></p><ul><li>Data: event streaming and stream processing, relational and analytical stores.</li><li>Language: the codebase is a compiled systems language; we care more about how you reason about data than about the language you arrive with.</li><li>Domain: DMP, segments, audiences, identity, measurement.</li><li>Cloud: Google Cloud Platform, Kubernetes.</li></ul><p><strong>Desired Candidate Profile</strong></p><p>We are looking for a data-minded engineer who frames a problem before reaching for a tool, owns correctness, and thrives in a lean, high-quality environment. This role is not suited to someone who wants a narrow, hand-fed scope inside a large team.</p><p><strong>Essential Experience</strong></p><ul><li>5+ years building data or backend systems in production, with genuine ownership of a pipeline's reliability and the correctness of its output.</li><li>Depth on hard data problems you have built things where scale, real time, or accuracy made the design non-obvious, and you can talk through the tradeoffs you chose and why.</li><li>Streaming experience and a real grasp of stream-vs-batch tradeoffs, event modelling, and schema evolution.</li><li>Comfort in a compiled systems language (Rust, Go, C++, Scala or similar). The codebase is Rust; the language is the tool, the data thinking is the skill.</li><li>Working knowledge of an analytical data store and SQL. DMP / ad-data or audience/segmentation experience is a strong plus.</li></ul><p><strong>Core Competencies & Mindset</strong></p><ul><li>Judgment over recipes: you frame a data problem and its constraints before choosing an approach, and you can say when an approximate answer is the right engineering call and when it is not.</li><li>Distributed & complex systems: knowledge of, and a taste for, distributed and complex systems is very welcome. Tell us about the ones you have built or operated what made them hard.</li><li>AI Development Lifecycle: genuine proficiency editing and validating AI-produced code, and decomposing ambiguous goals into specifications an agent can execute unattended.</li><li>Uncompromising Quality: a maniacal focus on data correctness, freshness, and reliability. A wrong number that ships is a wrong number the business trusts.</li><li>Written & Asynchronous: exceptional written communication; effective in a distributed, async environment (Paris timezone +/- 3h).</li><li>Ownership: you own your pipeline and its documentation completely, and you surface problems before they are asked about.</li></ul><p>We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.</p>