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Senior AI/ML Engineer

Catena Clearing

Lavoro da remoto

Località
Remote (United States)
Orario
Full Time
Pubblicato
17 ott 2026

Prima di candidarti, verifica sul sito dell’azienda che la posizione sia ancora aperta e leggi le condizioni complete.

Descrizione della posizione

L’interfaccia è in italiano. I titoli e le descrizioni delle aziende rimangono nella lingua originale di pubblicazione, che può essere l’inglese.

About Catena Catena is the universal API for fleet telematics data. We give insurers, factors, TMS providers, brokers, fintechs, and freight-tech platforms a single integration to access carrier vehicle data across every major ELD and telematics provider, replacing dozens of one-off connections. Carriers opt in through a quick, permissioned flow, and our customers immediately get standardized, real-time data on a clean, normalized layer. About the Role We're hiring an AI/ML Engineer to advance the intelligence side of the Catena platform. Responsibilities Telematics Data Normalization: Build and scale ML pipelines to ingest, clean, and normalize messy, high-frequency time-series data across diverse ELD providers and vehicle sensor networks. Geospatial & Time-Series Modeling: Leverage geospatial tracking and time-series forecasting to extract actionable insights from millions of daily data points (e.g., dynamic ETAs, route optimization, driver safety scoring). Anomaly & Fraud Detection: Develop and deploy algorithms to identify anomalous behaviors, location spoofing, or irregular route deviations to protect brokers, factoring companies, and load boards from freight fraud. Predictive Analytics: Architect models for predictive maintenance, intelligent dispatching, and risk scoring by synthesizing historical records, Hours of Service (HOS) data, and real-time telematics. Real-Time Inference & MLOps: Optimize model latency and throughput to ensure predictive features and data enrichments are delivered seamlessly through Catena’s low-latency API without degrading system performance. Cross-Functional Collaboration: Partner closely with backend engineers and product teams to integrate ML microservices into Catena’s core infrastructure and bring new data products to market. Qualifications & Tech Stack Experience: 5+ years of professional experience building, deploying, and maintaining machine learning models in production environments. Core ML Expertise: Deep background in time-series forecasting, geospatial data analysis, anomaly detection, and classic machine learning algorithms (e.g., XGBoost, Random Forests, clustering techniques). High-Velocity Data Engineering: Proven ability to work with large-scale, high-throughput streaming data (IoT, GPS pings, sensor data) and distributed processing frameworks. Software Engineering: Production-level Python proficiency, strong API design habits (e.g., FastAPI, Pydantic), object-oriented programming, and robust automated testing practices. MLOps Foundations: Hands-on experience with model deployment, containerization (Docker), monitoring tools, and cloud infrastructure (AWS). Languages: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow), SQL. Data Infrastructure: PostgreSQL (PostGIS for geospatial), Apache Kafka / Kinesis (for streaming telematics), Redis, Snowflake, AWS CDK (Python). MLOps & Cloud: Docker, AWS (SageMaker, ECS, S3), GitHub Actions. Preferred Experience in telematics, IoT, logistics, fintech, or insurance data — anywhere the data has physical-world ground truth and someone makes a money decision on it Time-series or geospatial data at scale: geofencing, map matching, trip and stop inference, H3 or similar indexing Data-sharing and multi-tenant delivery patterns: Snowflake shares, per-tenant credential isolation, consent-scoped access Experience building against many third-party APIs at once, where you control neither the schema nor the uptime Working in a SOC 2 environment, or helping get a company there Why Catena, Why Now Early-stage startup: high ownership, real impact, and a seat at the table Work directly with leadership and have your voice heard on product and API direction Be the technical authority customers rely on, and help build the Sales Engineering function from the ground up Remote-friendly environment Catena has raised $8.25M from Shaper Capital, Floating Point, Plug and Play, Liquid 2, and leading industry angels. Customers are already using us in production including modern TMS platforms (Mastery, Optym), large brokerages, and mid-to-large direct carriers operating 100–1,000+ trucks. Many of them are also investors. Compensation: Competitive salary, full benefits, equity and 401k match. US only, no sponsorship available. Occasional travel for team on-sites. Originally posted on Himalayas

Cerca, confronta e prepara la candidatura

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Distingui i requisiti indispensabili dalle preferenze. Controlla orario, retribuzione e località quando sono indicati. Un lavoro da remoto può comunque richiedere la residenza in un paese, un’autorizzazione al lavoro o orari compatibili. Conferma la disponibilità e le condizioni complete con l’azienda.

Scegli esempi reali della tua esperienza che rispondano ai requisiti della posizione. Spiega il tuo contributo e usa numeri solo quando puoi dimostrarli. Segui le istruzioni dell’azienda e controlla i contatti, il contenuto e il PDF prima di inviare la candidatura.

Prima di inviare la candidatura

Domande sulla ricerca di lavoro

Perché alcuni annunci sono in inglese?

Le aziende scrivono i propri titoli e le proprie descrizioni. Conserviamo questi testi per non alterare requisiti o condizioni. La navigazione e questa guida sono in italiano. Se una ricerca in italiano non restituisce risultati, prova anche il ruolo o la competenza nella lingua dell’annuncio, per esempio “software engineer”.

Un lavoro da remoto permette di lavorare da qualsiasi paese?

Non necessariamente. L’azienda può limitare i paesi di residenza, richiedere un’autorizzazione al lavoro o stabilire orari precisi. Controlla l’annuncio originale. Se queste informazioni mancano, chiedi conferma all’azienda prima di presumere di poter lavorare dalla tua posizione.

Cosa posso fare se non ci sono risultati?

Prova un titolo più generale o una sola competenza e rimuovi un filtro alla volta. Le aziende usano nomi diversi per ruoli simili. Se un annuncio specifico è scomparso, cerca il suo riferimento nella pagina carriere dell’azienda: ampliare la ricerca non riapre una posizione chiusa.

La candidatura viene inviata tramite ResumizeAI?

Il pulsante per candidarti apre un sito esterno. Segui le istruzioni dell’azienda o del fornitore di selezione e conferma l’invio su quel sito. Preparare un CV in ResumizeAI non equivale a inviare una candidatura. Se il collegamento apre solo il sito aziendale, cerca prima la posizione.

Come adatto CV e lettera di presentazione?

Collega i requisiti a progetti, attività e risultati che puoi spiegare. Evidenzia l’esperienza pertinente senza inventare competenze o successi. Nella lettera, spiega il tuo interesse con un esempio concreto. Rispetta la lingua e il formato richiesti e rileggi entrambi i documenti prima dell’invio.