En un coup d'œil
- Missions: Construire et maintenir des pipelines ML pour l'analyse de texte et de voix.
- Entreprise: Cephalgo, une entreprise tech innovante basée à Strasbourg.
- Avantages: Travail à distance, équipe dynamique et opportunités de carrière.
- Autres infos: Collaborez avec des experts et façonnez des solutions avant-gardistes.
- Pourquoi ce job: Impactez le futur de l'IA tout en garantissant la conformité et la sécurité.
- Qualifications: 3 ans d'expérience en ingénierie des données ou en ML.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
About the Company
Cephalgo is a Strasbourg-based technology company founded in 2020, focused on developing AI solutions that ensure safety, compliance, and trust in human-AI interactions.
Originally rooted in healthcare innovation, Cephalgo's platform helps organizations securely analyze and monitor voice and emotion data while meeting privacy, security, and regulatory standards.
Backed by over €3 million in funding, Cephalgo combines deep expertise in voice AI, data protection, and compliance frameworks to help enterprises build and deploy responsible AI systems.
The company collaborates with leading European partners in AI ethics, healthcare, and regulatory technology.
About the Role
We are seeking a Data Engineer to build and scale systems that support text and voice analysis, risk detection, and classifier training workflows.
You will be responsible for production-grade machine learning pipelines (0 1) and collaborate closely with data scientists and AI engineers to deliver compliant, reliable data infrastructure and services.
What You'll Do
- Pipeline Development
- Build and maintain end-to-end ML pipelines: data ingestion, preprocessing, feature extraction, model training, evaluation and deployment.
- Develop reliable workflows specifically for voice and text analysis models.
- Data Infrastructure
- Design and maintain data storage, ETL workflows, and streaming/batch systems.
- Implement data-quality, data-labeling, versioning and governance practices.
- ML Collaboration
- Work with data scientists and AI engineers to productionize models (e. g., text classifiers, anomaly-detection models, compliance-scoring models).
- Support model monitoring and performance tracking once models are live.
- Scalability & Reliability
- Build robust, scalable, fault-tolerant pipelines.
- Add observability layers: logging, monitoring, alerting for data and model pipelines.
- Documentation & Governance
- Document ETL processes, schemas, architecture and workflows.
- Support compliance, data governance, and security standards in data pipelines and infrastructure.
You Might Be a Fit If You Have
Experience
- 3+ years in data engineering or ML engineering roles.
- Proven experience building ML pipelines from scratch.
- Experience with text classification, voice analysis or similar ML tasks is a strong plus.
- Technical Skills
- Strong programming skills (Python, Scala or Java).
- Experience with big-data/streaming frameworks (Spark, Beam, Kafka or similar).
- Familiarity with ML frameworks (Py Torch, Tensor Flow, scikit-learn).
- Experience with cloud data infrastructure and production deployment.
- Soft Skills
- Strong analytical and problem-solving skills.
- Excellent collaborator and communicator—capable of working with data scientists, engineers and product/compliance stakeholders.
- Detail-oriented, documentation-focused and comfortable in a fast-paced environment.
Education
- Degree in Data Engineering, Computer Science, Machine Learning or related field (or equivalent experience).
Why Join Cephalgo?
- Be at the intersection of cutting-edge AI/voice technology and compliance.
- Make an impact by shaping a growing brand in a high-growth market.
- Work with a collaborative, high-energy remote team driving forward-thinking solutions.
- Grow your career and influence across product, marketing and business domains.
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer – AI Compliance employeur : All Cares
Cephalgo est un employeur exceptionnel basé à Strasbourg, offrant une culture de travail collaborative et dynamique au sein d'une équipe à distance. En rejoignant notre entreprise, vous aurez l'opportunité de contribuer à des solutions d'IA innovantes tout en bénéficiant de possibilités de croissance professionnelle dans un marché en pleine expansion. Avec un soutien financier solide et un engagement envers la conformité et la sécurité, Cephalgo vous permet de faire une réelle différence dans le domaine de l'IA responsable.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Engineer – AI Compliance
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de All Cares
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez All Cares. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Engineer – AI Compliance
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez All Cares, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à All Cares que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez All Cares. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez All Cares
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de All Cares et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
