Senior AI Data Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Setembro 25

🌐 México, Argentina – Remoto

🇲🇽 México – Remoto 🇦🇷 Argentina – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 12%

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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Strategic Systems International

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501 - 1000 funcionários

Fundada em 1991

🏥 Saúde

💼 Consultoria

📦 Logística

Healthcare • Consulting • Logistics

A Strategic Systems International (SSI) é uma empresa de serviços de tecnologia focada em fornecer soluções inovadoras de software. Com três décadas de experiência, a SSI capacita empresas por meio de serviços avançados de dados, inteligência artificial e computação em nuvem. A expertise deles abrange várias indústrias, incluindo serviços financeiros, saúde e cadeia de suprimentos industriais. Os serviços da SSI incluem IA/ML, transformação digital e aplicativos SaaS, ajudando os clientes a otimizar suas operações e tomar decisões informadas. A SSI se dedica a unir mundos físicos e digitais, aumentando a eficiência e produtividade para uma ampla gama de clientes, desde startups até empresas da Fortune 500.

Descrição

• Design and operate the data foundation supporting AI systems • Own movement, modeling, and quality of data from source systems through the warehouse into retrieval and feature layers • Build and maintain data pipelines powering LLM pipelines, agentic workflows, and analytical products • Model warehouse schemas and make decisions about grain, relationships, and denormalization • Write production Python and maintain pipelines as versioned, tested, observable software • Partner with the AI/ML Data Scientist, who owns model behavior and retrieval strategy • Own the pipeline, schema, and data guarantees while collaborating on the algorithm, prompt, and evaluation boundary

🎯 Requisitos

• 5-10+ years in software engineering or data engineering, with substantial time in production data platform work • Demonstrable command of Kimball dimensional modeling, including choosing grain, resolving many-to-many relationships, and denormalization decisions • Working knowledge of Data Vault, One Big Table, Inman, and tradeoffs against Kimball • Expert-level SQL: window functions, CTEs, query plan reading, and performance tuning on a columnar warehouse • Expert-level, production-grade Python: typing, packaging, dependency management, and testing • Experience applying SOLID and domain-driven design in real systems • Production experience with Airflow, Prefect, Dagster, or equivalent • Expert-level experience with AWS, Azure, or GCP, including storage, compute, IAM, networking, and cost management • Experience with containerization, Kubernetes (EKS/AKS/GKE), and CI/CD • Experience with lakehouse table formats such as Iceberg, Delta Lake, or Hudi, including compaction, snapshot expiry, schema evolution, and partition evolution • Preferred: experience building data layers beneath production RAG systems, including hybrid search infrastructure and index freshness guarantees • Preferred: experience with Kafka, Kinesis, Flink, or Spark Structured Streaming • Preferred: dbt or equivalent transformation and testing framework • Preferred: data quality tooling such as Great Expectations or Soda, and catalog/lineage platforms • Preferred: familiarity with MLflow, Weights & Biases, and feature stores • Preferred: working knowledge of a second language: TypeScript, Java, Go, Scala, or Rust • Preferred: experience with AI security, governance, and compliance frameworks • Preferred: open-source contributions to data or AI infrastructure projects