Manager, Content Data Engineering

🕒 Julho 30

🏄 California, Illinois, +4 estados a mais – Remoto

🏄 California – Remote 🌽 Illinois – Remote 🏖️ New Jersey – Remote 🗽 New York – Remote 🏈 Ohio – Remote 🦀 Maryland – Remote

💵 $115.400 - $230.700 / ano

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 14%

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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LexisNexis

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10.000+ funcionários

Fundada em 1970

⚖️ Jurídico

💼 Consultoria

🏥 Saúde

💰 Corporate Round em 2021-06

Legal • Consulting • Healthcare

A LexisNexis é um fornecedor de soluções profissionais sob medida para escritórios de advocacia, corporações, agências governamentais e instituições acadêmicas. Oferece soluções jurídicas, notícias e insights de negócios. A LexisNexis também fornece soluções de risco para empresas e agências governamentais, com foco em análise de dados para conformidade, aquisição de clientes, detecção de fraudes, resultados em saúde, soluções de identidade, investigações, gestão de recebíveis, decisões de risco e otimização de fluxos de trabalho. Como parte do Grupo RELX, a LexisNexis está comprometida em aprimorar a experiência digital por meio de dados e análises.

Descrição

• Lead offshore and internal teams, including hiring, training, performance management, and employee development. • Own execution and reliability for content ingestion, metadata extraction, entity resolution, canonical models, and data quality processes. • Establish standards, monitoring, SQL-based validation, escalation paths, and review routines to support search and AI capabilities at scale. • Partner with Product and Engineering to define structured data and metadata needs for customer-facing search, benchmarking, analytics, and AI experiences. • Communicate technical concepts, tradeoffs, and data quality considerations clearly to engineering, product, and business stakeholders. • Establish monitoring, quality metrics, and improvement practices to identify regressions, adapt to source-content changes, and improve metadata accuracy and completeness. • Plan and deliver data platform enhancements while balancing new capabilities, technical debt, and maintenance priorities. • Drive continuous improvement in data quality, reliability, and operational processes.

🎯 Requisitos

• Experience leading content engineering, data engineering, information engineering, or similar functions focused on transforming structured and unstructured content into trusted information products. • Experience leading and developing teams in a management capacity. • Advanced understanding of content ingestion, metadata extraction, entity resolution, data modeling, and information quality. • Experience automating metadata extraction, normalization, and enrichment pipelines using appropriate rule-based, machine learning, or LLM-based approaches. • Strong understanding of normalized data modeling, canonical entity design, metadata schemas, and provenance. • Strong proficiency with relational databases, SQL, and data storage technologies, including investigation, validation, monitoring, and analysis activities. • Strong analytical, root-cause analysis, and problem-solving skills with a focus on customer-facing data quality and reliability. • Ability to collaborate effectively with technical and non-technical stakeholders and manage competing priorities.

🏖️ Benefícios

• Health insurance • 401(k) matching • Flexible work hours • Paid time off • Remote work options • Study assistance • Sabbaticals