Data Engineer

🕒 Julho 28

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟢 Júnior

🟡 Pleno

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 33%

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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Outmarket AI

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11 - 50 funcionários

Fundada em 2023

🤖 Inteligência Artificial

🛡️ Seguros

☁️ SaaS

Artificial Intelligence • Insurance • SaaS

Outmarket AI é uma plataforma SaaS orientada por IA desenvolvida especificamente para corretoras e agências de seguros. Ela automatiza e acelera os fluxos de trabalho de seguros — comparação de cotações, análise de lacunas de cobertura, verificação de requisitos de contratos/locação, análise de torre, geração de propostas, insights de históricos de sinistros, preenchimento de formulários ACORD e verificação de apólices — integrando-se com os principais sistemas de gestão de agências (por exemplo, AMS360, Applied Epic, HawkSoft) e com repositórios de documentos e sistemas de e-mail comuns. A empresa enfatiza a segurança empresarial (arquitetura single-tenant, retenção zero de dados, SOC 2 Tipo II, pronto para HIPAA), atende a mais de 250 agências e se posiciona para economizar muitas horas por semana das equipes de subscrição/produtoras, ao mesmo tempo em que reduz erros e aumenta a receita.

Descrição

• Own data infrastructure that is core to the product, not a side system. • Work with genuinely hard, messy, high-value insurance data. • Build the pipelines and models that everything analytical and AI-driven depends on. • Build and operate ingestion pipelines from agency management systems, carriers, and documents. • Design transformation layers (bronze → silver → fact) and the models that serve insights and dashboards. • Model and tune data across Postgres and ClickHouse for correctness, performance, and cost. • Define dataset configurations, KPIs, and reconciliation checks that keep numbers trustworthy. • Orchestrate reliable, observable data jobs and own data quality end to end.

🎯 Requisitos

• 2+ years building production data pipelines with strong SQL and Python. • Solid relational modeling experience (Postgres) and comfort with large analytical datasets. • A track record of turning messy, inconsistent source data into reliable product capabilities. • Strong ownership and comfort operating in a fast-moving environment. • Bonus if you have experience with ClickHouse or another columnar/analytical store. • Bonus if you have experience with workflow orchestration (e.g., Temporal, Airflow, Dagster). • Bonus if you have exposure to insurance, fintech, or other document- and data-heavy domains.

🏖️ Benefícios

• A high-impact role with ownership from day one. • Competitive compensation and meaningful equity. • Direct collaboration with founders and real users. • Remote-first flexibility. • The opportunity to help build an AI-native product from the ground up.