AI Data Engineer – ML Data Pipelines

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Julho 27

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 51%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Empowers Staffing Inc

SiteLinkedInTodas as Vagas

11 - 50 funcionários

Fundada em 2020

💼 Consultoria

🎯 Recrutamento

🤖 Inteligência Artificial

Consulting • Recruitment • Artificial Intelligence

A Empowers Staffing Inc é apresentada no conteúdo fornecido como (ou parece ser representada por) uma empresa de consultoria e fornecimento de pessoal/expansão de equipe com sede em Minnesota. O conteúdo da página da web corresponde amplamente à LAK Technology — uma empresa que oferece serviços de consultoria em TI e transformação digital para pequenas e médias empresas, incluindo engenharia de software (QA & testing, aplicativos móveis, UI/UX, gestão de projetos), análise de dados e IA/ML, migração para a nuvem e DevOps, desenvolvimento de soluções personalizadas e extensão de equipe/fornecimento de pessoal. O site lista um endereço em St. Paul, MN e detalhes de contato, enfatizando a extensão da força de trabalho, soluções de software sob medida e serviços de dados e nuvem.

Descrição

• Design and build scalable data pipelines for ML workflows • Develop feature engineering and data preparation processes • Implement batch and real-time data ingestion systems • Ensure data quality, validation, and monitoring • Collaborate with ML engineers to support model training and deployment • Integrate pipelines with orchestration tools (Airflow or similar) • Optimize pipeline performance and cloud cost efficiency • Maintain documentation and version control of data workflows

🎯 Requisitos

• 4+ years of experience in Data Engineering • Strong Python and SQL skills • Experience building data pipelines for ML or analytics systems • Hands-on experience with Spark, Databricks, or similar distributed processing frameworks • Experience with orchestration tools (Airflow or similar) • Experience in AWS, Azure, or GCP environments • Familiarity with data quality validation and monitoring frameworks • Understanding of feature engineering and model data lifecycle

🏖️ Benefícios

• Remote work options