Staff Data Engineer, Analytics Data Engineering

🕒 vor 5 Monaten

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $176.800 - $239.200 / Jahr

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🚰 Dateningenieur

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

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Dropbox

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1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 2007

🏢 Unternehmen

⚡ Produktivität

Cloud Storage • Enterprise • Productivity

Dropbox ist ein cloud-basierter Dienst, der Werkzeuge zum Speichern, Teilen und Zugreifen auf Dateien über verschiedene Geräte bereitstellt. Er bietet Funktionen wie Dokumentenaustausch, Videoüberprüfung, automatische Sicherungen und KI-gesteuerte Terminplanung. Dropbox stellt auch Lösungen für verschiedene Sektoren wie Teams, Vertrieb, Marketing und Bildung sowie Branchen wie Bauwesen, Medien, Technologie und Fertigung bereit. Mit einem Fokus auf Sicherheit stellt Dropbox sicher, dass Dateien verschlüsselt und gegen Manipulation geschützt sind. Es bietet Integrationen mit verschiedenen Produktivitätswerkzeugen und wird von großen Unternehmen für effizientes Datenmanagement und Zusammenarbeit vertraut.

Beschreibung

• Lead the design and implementation of shared, reusable data models, defining shared fact tables, conformed dimensions, and a semantic/metrics layer that serves as the single source of truth across analytics functions • Drive standardization of data engineering practices across ADE and functional analytics teams, including pipeline patterns, CI/CD workflows, naming conventions, and data modeling standards • Partner with Data Infrastructure to modernize orchestration, improve pipeline decomposition, and establish secure dev/test environments with production data access • Architect and implement a shift-left data governance strategy, working with upstream data producers to establish data contracts, SLOs, and code-enforced quality gates that catch issues before production • Collaborate with Data Science leads and Product Management to translate metric definitions into reliable, certified data pipelines that power executive dashboards, WBR reporting, and growth measurement • Reduce operational burden by improving pipeline granularity, observability, and failure recovery, establishing runbooks and alerting standards that make on-call sustainable • Evaluate and integrate AI-native tooling into the data development lifecycle, enabling conversational data exploration with guardrails and AI-assisted pipeline development

🎯 Anforderungen

• BS degree in Computer Science or related technical field, or equivalent technical experience • 12+ years of experience in data engineering or analytics engineering with increasing scope and technical leadership • 12+ years of SQL experience, including complex analytical queries, window functions, and performance optimization at scale (Spark SQL) • 8+ years of Python development experience, including building and maintaining production data pipelines • Deep expertise in dimensional data modeling, schema design, and scalable data architecture, with hands-on experience building shared data models across multiple business domains • Strong experience with orchestration tools (Airflow strongly preferred) and dbt, including pipeline design, scheduling strategies, and failure recovery patterns • Demonstrated ability to drive cross-team technical alignment, establishing standards, influencing without authority, and working across Data Engineering, Data Science, Data Infrastructure, and Product Engineering boundaries

🏖️ Vorteile

• US Zone 2: $198,900 - $269,100 USD • US Zone 3: $176,800 - $239,200 USD