Senior Data Engineer – Agentic AI Engineering

🕒 vor 25 Tagen

⛰️ Colorado, Florida – Remote

⛰️ Colorado – Remote 🐊 Florida – Remote

💵 $138.862 - $173.578 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

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Boomi

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1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 2000

☁️ SaaS

🔌 API

🏢 Unternehmen

SaaS • API • Enterprise

Boomi ist ein führender Anbieter intelligenter Integrations- und Automatisierungslösungen, die Unternehmen dabei unterstützen, Geschäftsprozesse zu straffen und die digitale Transformation zu beschleunigen. Mit einem starken Fokus auf Integration Platform as a Service (iPaaS) ermöglicht Boomi die sichere Bereitstellung und Verwaltung von APIs, die Integration von Anwendungen und Daten sowie die Automatisierung von Workflows mithilfe KI-gestützter Lösungen. Über 20. 000 Kunden vertrauen auf Boomi; die Plattform unterstützt eine breite Palette von Branchen, darunter Fertigung, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und mehr. Eine umfangreiche Bibliothek vorkonfigurierter Konnektoren, eine benutzerfreundliche Oberfläche und ein leistungsstarker Kundensupport fördern eine nahtlose Integration und Konnektivität über Cloud- und On-Premises-Umgebungen hinweg. Für Innovation und Exzellenz anerkannt, macht Boomi komplexe Integrationsherausforderungen beherrschbar und trägt wesentlich zu Effizienz und Produktivität in den Geschäftsabläufen bei.

Beschreibung

• Architect and build scalable, secure, and observable data infrastructure to power LLM-based agents, multi-agent systems, and tool-using AI workflows. • Design and operate robust batch and real-time data pipelines supporting embeddings, RAG systems, and agent memory frameworks. • Develop and manage vector database solutions to enable low-latency retrieval and contextual intelligence for AI applications. • Build data frameworks for training, evaluation, benchmarking, and continuous improvement of agentic AI systems. • Implement strong data governance, quality controls, lineage tracking, and PII/security compliance across AI data platforms. • Collaborate with AI/ML, platform, and DevOps teams to productionize experimental AI prototypes into enterprise-grade solutions. • Optimize data systems for performance, scalability, reliability, and cost efficiency across cloud environments (AWS, Azure, or GCP).

🎯 Anforderungen

• 5+ years of experience building and operating large-scale data platforms as a Data Engineer. • Strong programming expertise in Python and SQL for developing scalable and efficient data solutions. • Hands-on experience designing batch and real-time data pipelines, including streaming systems like Kafka or Kinesis. • Experience with modern data platforms and cloud environments (AWS, Azure, or GCP), including tools like Snowflake. • Strong understanding of LLM/AI data workflows, including embeddings, RAG pipelines, evaluation datasets, and vector databases (Pinecone, Milvus). • Experience with DataOps/MLOps tools such as Airflow, dbt, Lavender, and MLflow for orchestration and lifecycle management. • Strong knowledge of data quality, governance, and security, including PII handling, access controls, lineage, and ensuring data reliability.

🏖️ Vorteile

• An overview of our benefits can be found here.