Data Engineer

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Setembro 12

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $160.000 - $190.000 / ano

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🚰 Engenheiro de Dados

👻 Score fantasma 0%

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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SumerSports

SiteLinkedInTodas as Vagas

11 - 50 funcionários

Fundada em 2022

⚽ Esportes

🤖 Inteligência Artificial

☁️ SaaS

Sports • Artificial Intelligence • SaaS

A SumerSports é uma empresa de tecnologia e análises esportivas impulsionada por IA, focada em futebol americano (NFL e NCAA). Combinando mais de 500 anos de experiência na NFL com aprendizado de máquina, a SumerSports oferece produtos como o SūmerBrain para recuperação de filmes e dados multilayer, o SūmerLive para acompanhamento de jogos, SūmerNFL e SūmerNCAA para construção de elenco e otimização de times, e uma plataforma de métricas verificadas por jogadores e exposição de talentos. A empresa produz guias de drafts, conteúdo analítico com ex-olheiros e membros do Hall da Fama, além de ferramentas que atendem jogadores, equipes e fãs para melhorar a avaliação de scouting, decisões de elenco e desempenho.

Descrição

• Design, build, and maintain data pipelines powering deep learning, video, and LLM systems • Build and operate robust pipelines for data ingestion, cleaning, and transformation using Databricks, Airflow, or Kubernetes • Develop ETL/ELT workflows in Python and SQL for batch and streaming workloads • Partner with ML/AI teams to make datasets and tools discoverable and safe for autonomous agents, including evaluation and guardrails for AI-generated queries • Develop retrieval pipelines using RAG and vector search over structured statistics and unstructured sources such as scouting notes and video metadata • Model and maintain structured data assets in Delta, Parquet, and Iceberg formats for reliability, versioning, and lineage tracking • Implement orchestration and monitoring by scheduling jobs, tracking dependencies, and automating recovery from failures • Ensure data quality and compliance through validation frameworks, schema enforcement, and audit logging • Contribute to data platform evolution by evaluating tools, standardizing best practices, and improving developer experience • Support performance and cost optimization across compute, storage, and orchestration systems • Collaborate with MLOps and Sports Data teams to integrate data and AI across multiple sports

🎯 Requisitos

• 3–8 years of experience as a Data Engineer or ETL Developer in a production environment • Proficiency in Python and SQL • Strong familiarity with Databricks, Spark, or equivalent big-data frameworks • Experience with workflow orchestration tools such as Airflow, Dagster, Luigi or Prefect • Deep understanding of data modeling, data warehousing, and distributed data processing • Knowledge of modern data lakehouse architectures • Familiarity with CI/CD, GitHub Actions, Infrastructure as Code, and data pipeline testing frameworks • Comfort working in a cross-functional environment with ML, product, and analytics teams • Exposure to LLM-powered data tools: text-to-SQL, RAG, agent/tool interfaces (e.g. MCP), or natural-language analytics • Previous work with cloud infrastructure (AWS, GCP, or Azure) and container orchestration (Docker, Kubernetes) • Preferred: Previous experience with sports, telemetry, or sensor data pipelines • Preferred: Familiarity with streaming frameworks and event driven data processing (Kafka, Spark Structured Streaming, Flink) • Preferred: General knowledge of American football, the NFL, and college football • Preferred: Background in data governance, lineage, and observability tools (Monte Carlo, Great Expectations, Unity Catalog, OpenLineage) • Preferred: Experience designing semantic layers or metric definitions consumed by AI and BI tools • Preferred: Exposure to best practices in machine-learning model management and MLOps

🏖️ Benefícios

• Competitive Salary and Bonus Plan • Comprehensive health insurance plan • Retirement savings plan (401k) with company match • Remote working environment • A flexible, unlimited time off policy • Generous paid holiday schedule - 13 in total including Monday after the Super Bowl • Annual performance bonus, benefits and/or other applicable incentive compensation plans may be included in the total compensation package