Principal Machine Learning, Data Engineer

🕒 Abril 9

🏄 California, Connecticut, +4 estados a mais – Remoto

🏄 California – Remote 🦌 Connecticut – Remote 🏖️ New Jersey – Remote 🗽 New York – Remote 🔔 Pennsylvania – Remote ☕ Washington – Remote

💵 $184.500 - $230.700 / ano

⏰ Tempo Integral

🔴 Especialista

🚰 Engenheiro de Dados

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

Candidatar-se

Encontrar Vagas Remotas Similares

Receber Emails de Vagas Remotas

📊 Verifique sua pontuação de currículo para esta vaga

Melhore suas chances de conseguir uma entrevista verificando sua pontuação de currículo antes de se candidatar.

Enviar Currículo

Twilio

SiteLinkedInTodas as Vagas

5001 - 10000 funcionários

Milhões de desenvolvedores ao redor do mundo já usaram a Twilio para desbloquear a magia das comunicações e melhorar qualquer experiência humana. A Twilio democratizou canais de comunicação como voz, texto, chat, vídeo e e‑mail ao virtualizar a infraestrutura global de comunicações por meio de APIs simples o bastante para qualquer desenvolvedor usar e, ao mesmo tempo, robustas o suficiente para impulsionar as aplicações mais exigentes do mundo. Ao tornar as comunicações parte do kit de ferramentas de todo desenvolvedor de software, a Twilio capacita inovadores em todos os setores — de líderes emergentes às maiores organizações do mundo — a reinventar a forma como as empresas se relacionam com seus clientes. Fundada em 2008, a Twilio conta com mais de 5.000 funcionários em 26 escritórios, em 17 países e crescendo, com sede em San Francisco e outros escritórios em Atlanta, Bangalore, Berlim, Bogotá, Denver, Dublin, Paris, Praga, Hong Kong, Irvine, Londres, Madri, Munique, Malmö, Mountain View, Redwood City, Nova York, São Paulo, Sydney, Melbourne, Cingapura, Tallinn e Tóquio.

Descrição

• Architect and evolve Twilio’s end-to-end ML and real-time data platforms for reliability, security, and cost efficiency. • Design scalable feature stores, streaming and batch pipelines, and low-latency model-serving layers on AWS. • Implement MLOps best practices—automated testing, CI/CD, monitoring, and rollback—for hundreds of daily deployments. • Own system design reviews, threat modeling, and performance tuning for high-volume communications workloads. • Lead cross-functional engineering efforts, breaking down complex initiatives into executable roadmaps. • Mentor staff and senior engineers, raising the technical bar through code reviews and pair programming. • Partner with Product, Security, and Compliance to meet stringent privacy and governance requirements (HIPAA, SOC 2, GDPR). • Champion a culture of experimentation, data-driven decision-making, and continuous improvement.

🎯 Requisitos

• Bachelor’s or higher in Computer Science, Engineering, Mathematics, or equivalent practical experience. • 7+ years building and operating production data or machine-learning systems at scale. • Expert fluency in Python and one compiled language (Java, Scala, Go, or C++). • Hands-on mastery of distributed data frameworks (Spark/Flink), SQL/NoSQL stores, and streaming platforms (Kafka/Kinesis). • Demonstrated success designing cloud-native architectures on AWS, including Terraform-managed infrastructure. • Deep knowledge of container orchestration (Kubernetes/EKS), service-mesh networking, and autoscaling strategies. • Practical experience implementing MLOps tooling such as MLflow, Kubeflow, SageMaker, or Vertex AI. • Strong grasp of model-lifecycle concerns—feature engineering, offline/online parity, A/B testing, drift detection, and retraining. • Proven ability to lead technical projects end-to-end and influence without authority across multiple teams. • Exceptional written and verbal communication skills, with a bias toward clarity and action.

🏖️ Benefícios

• Competitive pay • Generous time off • Ample parental and wellness leave • Healthcare • Retirement savings program