Data & AI Engineer

🕒 Setembro 17

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏳ Contrato/Temporário

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 10%

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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Quantiphi

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1001 - 5000 funcionários

Fundada em 2013

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📦 Logística

💰 Series A em 2019-12

Consulting • Healthcare • Logistics

A Quantiphi é uma empresa líder em engenharia digital orientada por IA que utiliza uma década de experiência no setor para capacitar negócios por meio de soluções de IA escaláveis, seguras e adaptáveis. Ao integrar tecnologia de ponta com aplicações do mundo real, a Quantiphi transforma organizações em vários setores, incluindo saúde, finanças, educação e varejo. Seus serviços abrangem aplicações de IA, análises de dados, modernização de infraestrutura em nuvem e implementações personalizadas de IA. A Quantiphi faz parcerias com gigantes da tecnologia como AWS, Google Cloud, NVIDIA e outros para impulsionar a adoção de IA e oferecer oportunidades transformacionais para empresas.

Descrição

• Build and modernize enterprise data and AI ecosystems • Design, build, and maintain scalable real-time streaming pipelines • Implement data and AI pipelines for structured, semi-structured, and unstructured data supporting AI and Agentic solutions • Prepare data using extraction, chunking, embedding, and grounding strategies • Design data domains and data products for reporting, data science, AI/ML, and analytics • Design and implement Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectures integrated with enterprise data infrastructure • Lead prototypes, experiments, and recommendations involving GenAI technologies • Model domain entities, relationships, and business logic in knowledge graphs • Integrate multi-source data with canonical representation and semantic consistency • Develop and validate synthetic data workflows for agent evaluation • Implement AI-driven data engineering productivity improvements and automated data quality frameworks • Design scalable semantic layers and real-time analytics capabilities for conversational analytics • Integrate semantic layers with AI/LLM platforms for secure, low-latency, context-rich data access • Monitor, alert, and manage incidents to ensure pipeline and system reliability, availability, and scalability • Implement redundancy, fault tolerance, and disaster recovery strategies • Collaborate with DevOps and infrastructure teams on deployment, operation, and maintenance • Mentor junior team members and lead communities of practice • Develop and optimize graph database queries, including Cypher and SPARQL • Design and apply GenAI solutions for insurance-specific data use cases • Partner with architects and stakeholders to implement the vision for AI and data pipelines

🎯 Requisitos

• 6+ years of hands-on data engineering experience building large-scale, complex enterprise data ecosystems on cloud platforms (AWS, Azure, or GCP) • Deep technical expertise in Apache Kafka, AWS Kinesis, Spark Streaming, and distributed processing frameworks • Proven experience with RAG architectures, vector search systems, chunking/embedding techniques, and LLM/Agentic AI data pipelines • Experience with graph databases such as Neo4j and Amazon Neptune • Experience with Cypher, SPARQL, or Gremlin • Proficiency in domain-driven data design, dimensional modeling, semantic layer integration, and reusable data products • High proficiency in Python, Scala, or Java, alongside SQL, DataOps, CI/CD, and containerized deployments • Experience handling complex, multi-structured financial-industry domain data strongly preferred • Exceptional leadership, stakeholder communication, and cross-functional collaboration skills • Track record of mentoring team members

🏖️ Benefícios

• Exposure to working with Fortune 500 companies and innovative market disruptors • Exposure to the latest technologies related to artificial intelligence and machine learning, data and cloud • Energetic team of highly dynamic and talented individuals • Opportunity to work at an AI-first digital transformation and engineering company • Contract (C2C) engagement