Senior Manager, Data Engineering

🕒 il y a 8 jours

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

💵 $202 700 - $274 300 / an

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

🦅 Parrain de Visa H1B

Cette entreprise a parrainé des visas H1B par le passé.

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Dropbox

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1001 - 5000 employés

Fondée en 2007

💼 Conseil

🏭 Fabrication

📦 Logistique

Consulting • Manufacturing • Logistics

Dropbox est un service basé sur le cloud qui fournit des outils pour stocker, partager et accéder aux fichiers via différents appareils. Il offre des fonctionnalités telles que le partage de documents, la révision de vidéos, les sauvegardes automatiques et la planification pilotée par l'IA. Dropbox propose également des solutions pour divers secteurs tels que les équipes, les ventes, le marketing et l'éducation, ainsi que pour des industries comme la construction, les médias, la technologie et la fabrication. Avec un accent sur la sécurité, Dropbox garantit que les fichiers sont cryptés et protégés contre les altérations. Il offre des intégrations avec divers outils de productivité et est reconnu par les grandes entreprises pour une gestion efficace des fichiers et une collaboration efficiente.

Description

• Data Quality & Observability: Establish and enforce a rigorous data quality culture: lineage, freshness monitoring, anomaly detection, and outcome-oriented, gaming-resistant quality metrics. • Self-Serve Platform: Lead the engineering of the self-serve analytics substrate, reducing bespoke request volume and increasing partner-team autonomy. • Cost & Efficiency: Own the unit economics of the data platform — compute and storage efficiency — and drive measurable improvements without sacrificing reliability. • Cross-Functional Partnership: Partner deeply with Data Science, BIE, Analytics, Product, Data Platform, and the CTO org to define the semantic layer, modeling standards, and data contracts that make downstream work trustworthy and fast. • Engineering Culture: Establish rigorous engineering practices — code review, testing, CI/CD for data, incident response, and postmortems — and champion the effective, measured use of AI coding tools to improve engineering productivity. • Team Leadership: Lead, mentor, and grow a high-talent-density team of data engineers, fostering a culture of ownership, technical excellence, psychological safety, and continuous learning.

🎯 Exigences

• 8+ years of data engineering or backend/data infrastructure experience with increasing scope, ideally in high-scale environments. • 3+ years of experience directly managing and growing engineering teams, including hiring, coaching, performance management, and team design. • Deep Technical Expertise: Proven track record building and operating large-scale batch and streaming pipelines (e.g., Spark, dbt, Airflow/orchestration) on a modern lakehouse or warehouse stack (e.g., Databricks, Snowflake, BigQuery). • Reliability & Quality: Demonstrated ownership of data SLAs, observability, lineage, and incident response for business-critical pipelines. • Systems & Modeling: Strong data modeling fundamentals and the ability to design a semantic layer and data contracts that serve many downstream consumers. • Stakeholder Management: Excellent communication and the ability to align engineering, data science, analytics, and business partners around shared reliability and quality goals.

🏖️ Avantages

• This role is not available in Zone 1 • US Zone 2: $202,700 - $274,300 USD • US Zone 3: $180,200 - $243,800 USD