Data Engineer II, MLOps

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 5 Monaten

🇵🇱 Polen – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 45%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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501 - 1000 Mitarbeiter

💼 Beratung

📦 Logistik

📣 Marketing

💰 €51.500.000 Series B im 2022-06

Consulting • Logistics • Marketing

airSlate entwickelt das nächste große Ding für Workflows. Lesen Sie hier alle neuesten Nachrichten und spannenden Neuigkeiten.

Beschreibung

• Design and maintain scalable batch data pipelines in AWS to power analytics and ML use cases. • Develop and optimize SQL transformations and analytical datasets for BI and predictive workloads. • Build reliable ETL/ELT processes with monitoring and data quality checks. • Create feature-ready datasets and support feature engineering pipelines for ML initiatives. • Deliver production-grade data to support elasticity modeling and advanced performance analytics. • Design data infrastructure for A/B testing and measurable experimentation. • Develop ingestion pipelines for marketing and campaign analytics. • Contribute to CI/CD-driven MLOps workflows for model deployment and monitoring in AWS. • Collaborate on data governance, cost optimization, and scalable architecture decisions. • Enable integration of AI and LLM-powered capabilities through robust, future-ready data services.

🎯 Anforderungen

• Proven experience designing and maintaining scalable data pipelines in AWS. • Strong SQL skills and experience building analytical datasets for BI and ML. • Hands-on experience with ETL/ELT processes and data quality best practices. • Understanding of ML data preparation and feature engineering workflows. • Experience supporting production systems with reliability and performance in mind. • Solid knowledge of cloud-based data architecture and cost optimization principles. • Ability to collaborate effectively across teams and translate business needs into technical solutions.

🏖️ Vorteile

• Flexible working environment • Competitive compensation and stock options • Professional growth and learning • Health and well-being • Family-friendly culture • Giving back • Open communication