- Страна
- Кипр
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Platform Architect / ML Infrastructure
Оценка ИИИсключительная возможность поработать в сфере Physical AI и робототехники на ранней стадии с правом собственности на архитектуру. Релокация на Кипр, сильное финансирование и работа с передовыми технологиями (видеостриминг, edge-данные) делают вакансию крайне привлекательной для топ-инженеров.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубокой экспертизы в архитектуре распределенных систем и специфического опыта работы с видеопотоками и телеметрией, что значительно сложнее стандартной Data-инженерии. Скрытый режим работы компании (stealth) подразумевает высокую неопределенность и необходимость выстраивать процессы с нуля.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции архитектора такого уровня на Кипре рыночная вилка составляет 80,000 – 120,000 EUR gross в год. Учитывая сложность домена (робототехника) и стадию компании, компенсация может достигать верхней границы рынка и включать опционы.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к созданию фундамента для Physical AI и робототехники будущего — пишите @katrimarty прямо сейчас!
Описание вакансии
#vacancy #Cyprus #Limassol #Relocation #DataPlatform #MLInfrastructure
Data Platform Architect / ML Infrastructure
I’m working on a senior search for a well-funded European Physical AI / robotics company building AI and humanoid systems for real-world physical work.
This is not a standard SaaS data role. The team is building the data foundation for robotics and ML at scale: massive video streams, telemetry, metadata, edge-device data, and training-ready datasets.
The company is operating in semi-stealth, already has teams in Munich and Limassol, and is now assembling its core engineering group.
Location priority: Limassol, Cyprus.
The main focus is on candidates already based in Cyprus or open to relocation to Cyprus.
Munich can also be considered for exceptional profiles.
Why it can be interesting:
- early-stage role with real architecture ownership
- work directly with leadership and ML teams
- build the platform before the team scales
- Physical AI / robotics domain, not another generic SaaS product
- large-scale data: video, telemetry, edge-device streams, ML datasets
- company backed by strong internal funding and top-tier investor interest
Strong fit:
- 5+ years in data platform engineering, ML infrastructure, or distributed systems
- high-volume data ingestion / streaming pipelines
- cloud-native storage, retrieval, indexing, and dataset infrastructure
- experience with robotics, autonomous systems, video streaming, gaming, or large-scale ML/LLM data pipelines is highly relevant
- strong English and international team experience
Format:
Full-time, permanent role.
Office / relocation to Limassol, Cyprus.
Compensation: EUR gross, discussed individually.
Please DM me on Telegram: Откликнуться
Please include your LinkedIn/CV and briefly mention:
- current location
- work authorization / visa status
- relocation readiness to Cyprus
- if relocating: alone or with family
- expected relocation support
- gross annual compensation expectations in EUR
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Data Platform Engineering
- ML Infrastructure
- Distributed Systems
- Data Ingestion
- Streaming Pipelines
- Cloud Native Storage
- Robotics
- Video Streaming
- LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Учитывая специфику робототехники, важно понимать, как кандидат будет обрабатывать и хранить огромные объемы видео и данных с датчиков в реальном времени.
Как бы вы спроектировали архитектуру для приема и индексации петабайт видеоданных и телеметрии с тысяч edge-устройств для последующего обучения ML-моделей?
Проверка опыта работы с облачными технологиями и понимания стоимости хранения/обработки данных.
Какие стратегии хранения и форматы данных вы бы выбрали для обеспечения быстрого доступа к тренировочным датасетам при минимизации затрат на облачное хранилище?
Робототехника требует интеграции данных с физических устройств.
Расскажите о вашем опыте работы с edge-вычислениями или потоковой передачей данных с физических устройств. С какими основными проблемами задержки (latency) вы сталкивались?
Позиция архитектора на ранней стадии требует умения принимать стратегические решения.
Как вы подходите к выбору между созданием собственного решения (build) и использованием готовых инструментов (buy) для ML-инфраструктуры на этапе стартапа?
Проверка навыков работы в распределенной команде и взаимодействия с ML-инженерами.
Как вы обеспечиваете качество и консистентность данных в пайплайнах, которыми пользуются несколько команд ML-исследователей одновременно?
Похожие вакансии
Главный инженер Контроль качества данных
Senior Data Engineer
Data Scientist Senior
Senior AI-First Data Engineer
ML Engineer, Senior
Senior Data Engineer - ETL
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!