Senior Data Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Agosto 27

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $190.000 - $240.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 20%

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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Ready.net

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1 - 10 funcionários

💼 Consultoria

📦 Logística

🏛️ Governo

Consulting • Logistics • Government

A Ready. net é uma empresa que oferece soluções de software inovadoras voltadas para a eficiência governamental e o desenvolvimento da infraestrutura de banda larga. A empresa oferece uma plataforma abrangente para gerenciamento de subsídios de banda larga, energia e água, utilizando IA geoespacial para conformidade eficiente, relatórios e colaboração. A Ready. net se especializa na automação e otimização de processos para agências governamentais, fornecedores de utilidades e operadores de banda larga, para melhorar a alocação de recursos e agilizar operações. Seus serviços visam aumentar a eficiência, transparência e engajamento entre as partes interessadas. A Ready. net está comprometida em reduzir a desigualdade digital, capacitando os escritórios estaduais de banda larga e outras organizações a gerenciar subsídios de forma eficaz, garantir a equidade digital e conectar comunidades carentes.

Descrição

• Partner with product and engineering teams to translate requirements into technical architecture • Evaluate and recommend data tools, frameworks, and infrastructure choices • Contribute to roadmap discussions and build-vs-buy decisions • Design, implement, and maintain scalable AWS data infrastructure • Own data lake and warehouse architecture, including partitioning, storage optimization, and data lifecycle management • Build and maintain production-grade Apache Airflow DAGs for ingestion, transformation, and export workflows • Ensure data-platform observability through monitoring, alerting, and incident resolution • Build and maintain dbt pipelines with data quality checks and structured data modeling • Design and maintain database schemas for multi-state, multi-tenant program data • Write and optimize SQL queries across PostgreSQL, Redshift, and Athena • Develop reusable data models, utilities, and shared Python packages • Design infrastructure for large-scale time-series and event-based data • Implement ingestion, storage, and retrieval patterns for high-frequency temporal datasets • Work with vector databases for AI-powered features and semantic search • Integrate LLM workflows into ELT pipelines using AWS Bedrock, LangChain, and related frameworks • Build AI-assisted data comparison, validation, and enrichment pipelines • Work with MLflow and deploy production-level ML pipelines • Monitor AI/ML tooling developments and introduce relevant innovations • Build automated data QA systems and cleansing/reconciliation routines • Monitor pipelines and resolve issues before downstream impact • Mentor junior and mid-level data engineers through code reviews, pair programming, and architectural guidance • Establish standards for code quality, testing, and documentation • Foster ownership, curiosity, and continuous improvement on the data team

🎯 Requisitos

• 5+ years of data engineering experience owning and operationally supporting production systems end-to-end • Ability to evaluate technical trade-offs and make pragmatic architecture decisions balancing cost and performance • Strong proficiency in SQL, including PostgreSQL and Athena/Presto • Strong proficiency in Python and production-quality coding • Deep hands-on experience with AWS data services: S3, Athena, RDS, ECS, Lambda, IAM, and CloudWatch • Production experience with Apache Airflow or similar orchestration tools • Experience with large-scale time-series, event-based, or streaming data systems • Experience with version control using GitHub, Subversion, GitLab, or Mercurial • Familiarity with vector databases and LLM integration patterns such as LangChain or AWS Bedrock • Experience building data quality frameworks or automated validation systems • Demonstrated ability to mentor engineers and contribute to team culture • Excellent communication skills • Ability to work with ambiguity and make first-principles decisions • Comfortable working across multiple time zones • Experience managing data for SaaS platforms is a plus • Experience with large-scale spatiotemporal data pipelines, including PostGIS, spatial indexing, or tiling, is a plus

🏖️ Benefícios

• Competitive benefits for employees and dependents • Opportunities to learn and grow • Work from anywhere you want, as long as you can get great internet • Optional, encouraged retreats 2–3 times per year • Opportunity to help shape the benefits program • Meaningful equity upside