Product Engineer – Data & AI

🕒 vor 7 Tagen

🌪️ Kansas – Remote

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⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

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Sifted

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2020

☁️ SaaS

🤝 B2B

💰 Private equity im 2018-02

SaaS • B2B

Sifted ist eine Plattform für das Management von Paketkosten, die Versender dabei unterstützt, sich mit Transportunternehmen zu vernetzen, jede Rechnung zu analysieren und manuelle Prozesse der Abrechnung, Abstimmung und Berichterstattung zu automatisieren. Die Plattform bietet kontinuierliche Überwachung von änderungen bei Transportunternehmen, Einhaltung von Verträgen und Zuschlägen, Rückbuchung von Erstattungen, Szenariomodellierung und Leistungsanalysen von Transportunternehmen. SiftedAI Copilot fungiert als immer verfügbarer Logistikanalyst, der Einsparungen und Empfehlungen aufzeigt. Sifted richtet sich an große Unternehmen und den mittleren B2B-Markt, Einzelhändler, Hersteller, 3PLs und Finanzteams, um Paketkosten zu reduzieren und die Sichtbarkeit in Multi-Carrier-Operationen zu erhöhen.

Beschreibung

• Build and maintain the data pipelines, automation, and product features that shippers and 3PLs depend on • Partner with product, operations, domain experts, and customers to define problems and validate that what you build actually solves them • Own problems end-to-end — from understanding the business need through designing, building, shipping, and supporting the solution in production • Write and own your own tests and data-quality checks, catching correctness issues before they reach customers • Use AI and automation to accelerate how you build, while verifying and standing behind everything you ship • Work across the stack — data, backend, and the customer-facing surfaces — going wherever the problem leads

🎯 Anforderungen

• Experience with a modern cloud data warehouse (e.g. Snowflake, BigQuery, Redshift) and its transformation tooling (e.g. dbt)* • Demonstrated success implementing CI/CD pipelines (e.g., GitHub Actions, Azure DevOps, Jenkins, BitBucket pipelines) • 3+ years of professional experience in software engineering or data engineering • Designed or managed data pipelines handling millions of records daily • Proven experience gathering requirements and working directly with stakeholders* • Experience deploying and maintaining systems in cloud environments (AWS, Azure, or GCP) • Demonstrated ability and willingness to embrace AI as a core tool for problem-solving and innovation

🏖️ Vorteile

• Best-in-class compensation package • Unmatched comprehensive benefit program • Flexibility to achieve and accomplish results • Extremely collaborative work environment across teams to drive results • Culture is built on how we improve people’s lives