Data Engineer

🕒 Outubro 3

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $85.000 - $140.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🔴 Especialista

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 1%

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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10.000+ funcionários

🏥 Saúde

🛡️ Seguros

📦 Logística

💰 $2.000.000 Venture Round em 2015-01

Healthcare • Insurance • Logistics

Escolher um parceiro digital vai além das capacidades — trata-se de colaboração e caráter.

Descrição

• Define and champion the architectural roadmap and best practices for end-to-end data pipelines, ensuring scalability, reliability, and security • Mentor engineers, conduct code reviews, and drive project timelines for rapid delivery of data products • Partner with Data Scientists, Analysts, and business stakeholders to translate requirements into production-ready data solutions • Collaborate with Data Scientists and ML Engineers on data accessibility, model development support, and data quality assurance • Design, build, and optimize high-volume data ingestion and transformation jobs using dbt Core and AWS Glue • Develop and maintain modular, reusable data pipelines using orchestrators such as Dagster • Implement and manage real-time data flows using Confluent platforms or native AWS streaming services such as Kinesis • Implement data anonymization and comply with data security and privacy regulations • Implement and maintain the Iceberg open table format for schema evolution and data management • Optimize query performance and cost efficiency across Snowflake, Amazon Redshift, and AWS Athena • Integrate monitoring and observability into pipelines using Splunk to identify bottlenecks and troubleshoot production issues

🎯 Requisitos

• 10+ Years of hands-on, progressive experience in Data Engineering, Data Architecture, or a closely related Full-Stack Data role • Deep conceptual understanding of core data engineering principles, ETL/ELT patterns, and metadata management • Proven track record of building and managing petabyte-scale data infrastructure in a cloud-native environment • Insurance industry experience preferred but not mandatory • Experience with AWS, including S3, IAM, and VPC • Experience with Talend, dbt Core, Iceberg, AWS Glue Catalog, Snowflake, Redshift, Athena, Splunk, AWS streaming services, and Git • Strong SQL, PySpark, and Python • Familiarity with DataOps and DevOps fundamentals

🏖️ Benefícios

• Annual bonus • Benefits information provided at https://www.exlservice.com/us-careers-and-benefits • Remote work / work from home